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python第三方库系列之十九--python测试使用的mock库

时间:2015-07-13 16:06:45      阅读:190      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:python   mock   django   

一、为什么需要mock
        在写unittest的时候,如果系统中有很多外部依赖,我们不需要也不希望把所有的部件都运行一遍。比如,要验证分享到微博的功能,如果每次测试的时候都要真实地把接口调用一遍,不仅效率低,制造很多垃圾数据,还可能因为外部因素导致unittest失败。对于有些耗时更久,或者无法简单创建测试环境的系统,真实的测试就显得更不必要。
我们只需要知道代码按照预期执行,并调用了相关的外部接口。还是拿分享到微博这个功能做例子,分享部分的伪代码可能是这样的:
def share():
    """Share system generated message to weibo."""
    msg = generate_msg()
    weibo = get_weibo_client(user_id)
    weibo.upload(msg)
        如果有一种方法,测试上面代码的时候能够运行所有的代码,但是并不实际执行weibo.upload(msg),而且还能知道每个函数被调用了几次,每次被调用的参数,那我们测试用例就方便多了。
        python中mock就是在测试的时候用来模拟外部服务的,一般下面的场景会使用到mock:
            a.数据库操作:没有必要每一次都去读写数据库
            b.HTTP 请求:网络操作很耗时,测试的时候还要依赖外部的服务
            c.外部命令:执行系统命令,比如文件操作,进程操作等等。

二、mock的基本原理
上面也提到过,mock是替换代码中外部的服务。因为python是动态语言,一切都是对象,所以在执行之前把实例、方法、函数和变量替换掉。比如:
>>> import os

>>> def myremove(filename):
>>>     return filename

>>> os.remove = myremove
<function __main__.myremove>

>>> print os.remove('test-file')
test-file
        上面的例子是最简单的说明,如果把myremove修改成Mock类,然后这个类里面在调用的时候(复写 __call__)能够根据传进来的参数决定它的行为,还能记录每一次调用,你就大致了解 Mock 做了什么。

三、mock的使用
(1)怎么 mock 一个函数?
from mock import Mock

myMethod = Mock()
myMethod.return_value = 3
myMethod(1, 'a', foo='bar')

myMethod.assert_called_with(1, 'a', foo='bar')    # True
myMethod()
myMethod.call_count                               # 2
        想要mock出一个函数,直接使用mock.Mock()实例,你可以在初始化的时候设定返回值myMethod = Mock(return_value=3),也可以通过myMethod.return_value的属性来设置。
        除了return_value,你还可以mock side_effect,side_effect是一个函数或者异常,在mock的对象被调用的时候会被用同样的参数调用。
myMethod = Mock(side_effect=KeyError('whatever'))
myMethod()


Traceback (most recent call last):
 ...
KeyError: 'whatever'
        上面的例子就是模拟一个异常,如果side_effect是函数的话,这个函数就会被调用,可以用来动态地生成返回值。下面的例子mock一个可以返回输入字符串长度的函数。
def side_effect(str):
    return len(str)

myMethod = Mock(side_effect=side_effect)
myMethod('sd')              # 2
在unittest的时候,mock还提供了下面几种assert语句:
assert_any_call
assert_called_once_with
assert_called_with

assert_has_calls

(2)怎么 mock 一个类的方法?

要想mock一个类中的某个方法,可以使用mock提供的patch方法:
import mock
import Module1


@mock.patch.object(Module1.Class1, 'some_method')
def test(mock_method):
    mock_method.return_value = 3
    mock_method.side_effect = some_side_effect
    m = Module1.Class1()
    m.some_method(*args, **kwargs)


    assert m.some_method is mock_method
    m.some_method.assert_called_with(*args, **kwargs)

(3)怎么 mock 一个类?

        有时候需要模拟一个函数或者类的行为,包括它所有的属性和方法,如果手动去一个个添加,实在低效而且容易出错。mock提供了autospec的功能,根据提供的模板类生成一个mock实例。 下面是mock一个函数的例子。
import mock

def myFunc(a, b, c):
    pass

>>> mock_func = mock.create_autospec(myFunc, return_value=3)
>>> mock_func(1,2,3)
>>> mock_func.assert_called_with(1,2,3)

>>> mock_func('a string')

Traceback (most recent call last):
 ...
TypeError: <lambda>() takes exactly 3 arguments (1 given)
mock 一个类和这个相同:
>>> mock_class = mock.create_autospec(myClass)

(4)平时的用法

        这里用返回值等于3,来模拟requests.post网络交互的返回值。省去了真实的网络交互。当然,也可以用一个方法返回值来取代3这个返回值。

import json
import mock
from django.test import TestCase

class ApiTest(TestCase):

    @mock.patch('apps.agent.requests.post')
    def test(self, mock_method):
        mock_method.return_value = 3
        mock_method.side_effect = some_side_effect
        res = self.client.post('/url/to/post')
        r = json.loads(res.content)
        self.assertEqual(0, r['retval'])

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python第三方库系列之十九--python测试使用的mock库

标签:python   mock   django   

原文地址:http://blog.csdn.net/wenph2008/article/details/46862771

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