Python mock

在測試過程當中，爲了更好地展開單元測試，mock一些數據跟對象在所不免，下面講一下python的mock的簡單用法。

關於python mock，網上有不少資料，這裏不會講的特別深，但必定會是實用爲主，看完後，至少可讓你知道mock是怎樣用的。

 

1.mock對象方法中的返回數據：

咱們常常會須要這樣的場景，a系統跟b系統聯調，b系統開發人員進度較慢，有些a須要調用b系統api的返回數據沒辦法拿到，這時候，不改變原來的代碼，但聯調須要保證a系統這邊功能徹底ok

的場景就能夠用到mock這個模塊了。

在這裏，咱們假設b系統完成時是如下這個樣子

system_b.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import requests

def send_request(url):
    r = requests.get(url)
    return json.loads(r.text)


def visit_ustack():
    return send_request('http://api.kanzhihu.com/getposts')

if __name__ == '__main__':
    content = visit_ustack()
    print content

咱們經過調用visit_ustack()這個入口，能夠獲得http://api.kanzhihu.com/getposts這個接口返回的json數據。理想測試狀況下，a系統這邊的測試代碼是這樣的

system_a.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import system_b

def system_b_test():
    if system_b.visit_ustack()['count'] == 10:
        print "system b正常,測試經過"
    else:
        print "system b異常,測試失敗"


system_b_test()

結果顯而易見是這樣的

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python /Users/lsf/PycharmProjects/py_pattern/test.py
system b正常,測試經過

Process finished with exit code 0

但如今糟糕的是，系統 b的主體函數send_request還沒開發，咱們沒辦法獲取json格式的數據，固然，現實中能夠經過不少其餘的辦法來解決，但爲了最大程度仿真b系統，如今能夠經過mock來完成這項工做。

現實中功能未完成的a系統

system_a.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-


def send_request(url):
    pass


def visit_ustack():
    return send_request('http://api.kanzhihu.com/getposts')

if __name__ == '__main__':
    content = visit_ustack()
    print content

system_b.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import mock
import system_b


def system_b_test():
 mock_result = {u'count': 1000, u'publishtime': u'1470798000', u'date': u'2016-08-10', u'id': u'2375'}], u'error': u''} system_b.send_request = mock.Mock(return_value=mock_result) if system_b.visit_ustack()['count'] == 1000:
        print "system b正常,測試經過"
    else:
        print "system b異常,測試失敗"


system_b_test()

結果是

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pycharm/utrunner.py /Users/lsf/PycharmProjects/py_pattern/test.py true
Testing started at 15:24 ...
system b正常,測試經過

Process finished with exit code 0
Empty test suite.

在這裏，咱們經過直接mock一個json數據，來達到b系統返回數據的目的，甚至咱們調用的依然是b系統的接口，區別已用紅色字體標出，這個就是mock的操做了。

（1）mock_result:準備須要的mock數據

（2）用mock.Mock(return_value=mock_result)將mock對象設置給系統b對應的返回方法中

值得注意的是，mock.Mock(return_value=mock_result)是一個對象，但爲何system_b.send_request = mock.Mock(return_value=mock_result)返回的是數據而不是對象的其餘屬性跟方法呢，在這裏，是由於mock對象中有一個side_effect屬性，若是這個屬性爲None,就會將return_value設置的值返回。

 

2.mock對象中的方法：mock.patch跟mock.patch.object

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import mock

class By(object):

    def add(self, a, b):
        return a + b + self.multiply(a,b)

    def multiply(self, a, b):
        pass

b  = By()

class MockDemo(object):
    def __init__(self):
        self.b  = b

    @mock.patch.object(b,'multiply')
    def test_add(self,mock_multiply):
        a = 3
        b = 5
        mock_multiply.return_value = 15
        if self.b.add(a,b) == 23:
            print "mock成功"
        else:
            print "mock失敗"

if __name__ == '__main__':
    MockDemo().test_add()

若是mock的是一個函數，則能夠用@mock.patch(target='module.func')來實現。