1.前言

微服务架构下，由于各类服务开发进度的不一致，导致联调工作经常会存在不确定性，进而导致项目延期

在实际工作中，为了保证项目进度，我们经常需要针对部分未完成模块及不稳定模块采用Mock方式，以验证已开发完的模块

本篇文章将介绍Python实现Mock的几种常见方式

2.Mock介绍

Mock测试：在测试验证过程中，对于那些尚未完成或不稳定的对象，用一个虚拟对象来替代，以便测试的测试方法

因此，这个虚拟的对象是Mock对象，Mock对象是真实对象在调试期间的代替品

它的优势包含：

·前、后端并行开发

·模拟无法访问的资源

·隔离系统，避免脏数据干扰测试结果

3.1mock

在Python3.3之前使用mock，需要先安装依赖

#安装mock依赖

pip3installmock

项目地址：

https://github.com/testing-cabal/mock

假设Product类中有2个方法

·get_product_status_by_id

·buy_product

其中，get_product_status_by_id方法还没有实现;buy_product方法依赖于get_product_status_by_id方法的返回值。

#product_impl.py

classProduct(object):

def__init__(self):

pass

defget_product_status_by_id(self,product_id):

"""

通过商品id获取产品信息(Mock)

:return:

"""

#待实现查询数据库的业务逻辑

pass

defbuy_product(self,product_id):

"""

购买产品(真实逻辑)

:return:

"""

#产品信息

#{"id":1,"name":"苹果","num":23}

product=self.get_product_status_by_id(product_id)

ifproduct.get("num")>=1:

result={"status":0,"msg":"购买成功!"}

else:

result={"status":1,"msg":"购买失败，库存不足!"}

returnresult

Mock的步骤如下：

·导入使用mock中的patch方法

·作为测试方法的装饰器，对get_product_status_by_id方法进行Mock，方法参数为Mock对象

·测试方法中，对该Mock对象设置一个返回值

·调用并断言

frommockimportpatch

frommock_.product_implimportProduct

@patch('mock_.product_impl.Product.get_product_status_by_id')

deftest_succuse(mock_get_product_status_by_id):

#Mock方法，指定一个返回值

mock_get_product_status_by_id.return_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}

product=Product()

assertproduct.buy_product(1).get("status")==0

需要注意的是，Mock此方法的时候，必须制定该方法的完整路径

使用@patch.object同样能完成Mock，不同的是，@patch.object包含2个参数

第一个参数为该方法所在的类;第二个参数为方法名

frommockimportpatch

frommock_.product_implimportProduct

#Mock一个方法

#@patch.object：对象、方法名

@patch.object(Product,'get_product_status_by_id')

deftest_succuse(mock_get_product_status_by_id):

#Mock方法，指定一个返回值

mock_get_product_status_by_id.return_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}

product=Product()

assertproduct.buy_product(1).get("status")==0

3.2unittest.mock

Python3.3之后，mock作为标准库，已经内置到unittest中了

还是以3.1的场景为例，使用unittest编写一个测试用例

Mock步骤如下：

·导入unittest框架中的mock文件

·实例化Product对象

·mock.Mock(return_value=*)方法

·对get_product_status_by_id方法进行Mock

·调用并断言

importunittest

fromunittestimportmock

fromunittest_mock.product_implimportProduct

classTestProduct(unittest.TestCase):

deftest_success(self):

#成功结果

mock_success_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}

product=Product()

product.get_product_status_by_id=mock.Mock(return_value=mock_success_value)

#调用实际函数

assertproduct.buy_product(1).get("status")==0

if__name__=="__main__":

unittest.main()

3.3pytest.mock

相比unittest，pytest由于强大的插件支持，用户群体可能更大!

如果项目本身使用的框架是pytest，则Mock更建议使用pytest-mock这个插件

#pytest依赖

pip3installpytest

Mock步骤如下：

·使用pytest编写测试方法，参数为mocker

·实例化Product对象

·使用mocker.patch()方法对get_product_status_by_id方法进行Mock，并设置返回值

·调用并断言

importpytest

frompytest_mock_.product_implimportProduct

deftest_buy_product_success(mocker):

"""

购买成功Mock

:parammocker:

:return:

"""

#实例化一个产品对象

product=Product()

#对Product中的方法的返回值进行Mock

mock_value={"id":1,"name":"苹果","num":23}

#Mock方法

#注意：需要指定方法的完整路径

#mocker.patch的第一个参数必须是模拟对象的具体路径，第二个参数用来指定返回值

product.get_product_status_by_id=mocker.patch("product_impl.Product.get_product_status_by_id",

return_value=mock_value)

#调用购买产品的方法

result=product.buy_product(1)

assertresult.get("status")==0

需要注意的是，mocker.patch方法第一个参数必须是Mock对象的完整路径

4.最后

文中对Python中常见的Mock方案进行了讲解，实际应用中，建议根据项目实际情况进行选型

以上内容为大家介绍了Python中的Mock，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:千锋教育。http://www.mobiletrain.org/

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