利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试

我来为您详细讲解利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试的完整攻略。

什么是mock库？

Mock库是Python中常用的一个模拟测试工具，用于模拟函数及调用的返回结果。它能够在测试过程中替代掉一些不容易获取的变量或对象，然后进行测试。

Mock库可以帮助我们构建一个虚拟的环境，以独立于现实环境进行测试，可以快速地进行单元测试、集成测试等多种测试，并且具有快速的测试速度和简单的测试方式的特点。

模拟函数

首先，我们创建一个示例模拟函数，来进行演示整个模拟测试的实现过程。以下是我们需要对其进行测试的代码：

# mock_demo.py
import requests

def download(url):
    response = requests.get(url)
    # 抛出异常
    if response.status_code != 200:
        raise ValueError('Download failed')
    return response.text

我们需要测试的函数是 download()，它需要接受一个url作为参数，并返回响应文本。

使用mock库对该函数进行模拟测试的步骤如下：

1. 导入 mock库。

from unittest import TestCase, mock

1. 编写测试用例。

class TestDownload(TestCase):
    def test_download(self):
        # 设置测试的模拟URL和响应结果
        url = 'http://www.google.com'
        expected_text = 'Fake page'
        # 创建request.get的模拟
        with mock.patch('requests.get') as mock_get:
            # 对虚拟的访问对象设置期望值并返回response对象
            mock_get.return_value.status_code = 200
            mock_get.return_value.text = expected_text
            # 调用download函数并断言返回值是否合法
            result = download(url)
            self.assertEqual(result, expected_text)

1. 解析代码

在测试用例中，我们通过 @mock.patch 注释语法创建 mock 对象。mock.patch 可以打补丁，使得函数在调用时，能够使用新参数代替旧参数（一个函数是被消除了依赖关系的）。我们在测试 download() 函数的时候，发现其需要从 requests.get() 函数中获得响应对象，但是在测试环境中，若从真实的环境中请求，可能会遇到一些网络错误导致测试失败。因此我们创建了一个虚拟的 mock_get 对象，将其作为 requests.get() 的返回值，在调用 download() 函数进行测试时，我们期望得到预设的响应。

Mock.path 高级使用

mock 对象的伪造我们可以通过 patch 实现，patch 有多种方式（patch()、patch.dict()、patch.object()、patch.multiple()），这里我们介绍其中一个常用的方式，即 mock.patch。但是，mock.patch() 有很多常见的失误，可能会导致测试发生错误，你可以阅读有关 patch() 的相关文档来学习 mock.patch() 的使用方法。以下是一些在使用 mock.patch() 时需要注意的事项：

patch 上的字符串

使用 mock.patch() 打补丁时，你需要指定要 mock 的对象的名称。默认情况下，你需要在模块中指定的位置提供一个字符串，以引用所需的对象。例如：

with mock.patch('module.ClassName.attribute_name') as mock_name:
    …

这会将从 module 导入 ClassName 类及其 attribute_name 属性引用的所有代码替换为 mock_name。这里的 module 是指你想要伪造的模块的名称、 ClassName 是类的名称，attribute_name 是该类中你想要伪造的对象对应的属性名称。极限情况下，伪造属性名称也可以使用点记法，如：

> with mock.patch('module.Class.attribute.sub_attribute'):
    …

这将伪造一个第三层嵌套的属性，并将其绑定到 mock object 上。

patch 默认使用 MagicMock

patch() 方法作为上下文时，总是返回一个 MagicMock 实例（Python 3 中），而 class_real 是指向你的主要类对象的引用。当你使用需要初始化的对象执行测试时，使用的是自己的最终类。以下是一个例外：

class TestClass:
    def __init__(self):
        self.value = 0

如果我们将上述代码中的 init() 方法 mock，通过 patch 可以这样制作：

@mock.patch(‘module.TestClass.__init__’)
def test_method(self, mock_init):
     mock_init.return_value = None
     ...

在这个例子中，我们将 TestClass.init() 引用更改为 mock 对象。然后通过 mock_init 的 return_value 属性将其返回值设置为 None。

结论

mock 库是Python中常用的一个模拟测试工具，用于模拟函数及调用的返回结果。Mock 库可以帮助我们构建一个虚拟的环境，以独立于现实环境进行测试，可以快速地进行单元测试、集成测试等多种测试，并且具有快速的测试速度和简单的测试方式的特点。通过 Mock 库提供的多种伪装方式来模拟测试，使用方法灵活，实用，是Python开发者进行单元测试和集成测试的不可或缺的工具之一。

以上便是mock库的完整攻略，希望对您有所帮助。