来源:AirPython
作者:星安果
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
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:
在 Python 3.3 之前使用 mock,需要先安装依赖
# 安装mock依赖
pip3 install mock
假设 Product 类中有 2 个方法
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
class Product(object):
def __init__(self):
pass
def get_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
def buy_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)
if product.get("num") >= 1:
result = {"status": 0, "msg": "购买成功!"}
else:
result = {"status": 1, "msg": "购买失败,库存不足!"}
return result
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from
mock import patch from mock_.product_impl import Product @patch('mock_.product_impl
.Product.get_product_status_by_id') def test_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() assert product.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from
mock import patch from mock_.product_impl import Product # Mock一个方法 # @patch.object:
对象、方法名 @patch.object(Product, 'get_product_status_by_id') def test_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() assert product.buy_product(1).get("status") == 0
Python 3.3 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:
import unittest
from unittest import mock
from unittest_mock.product_impl import Product
class TestProduct(unittest.TestCase):
def test_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
assert product.buy_product(1).get("status") == 0
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
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
pip3 install pytest
Mock 步骤如下:
import pytest
from pytest_mock_.product_impl import Product
def test_buy_product_success(mocker):
"""
购买成功Mock
:param mocker:
: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)
assert result.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
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师,CDA数据科学研究院教研副总监,主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课,负责过中 ...
2025-01-29持证人简介 郭畅,CDA数据分析师二级持证人,安徽大学毕业,目前就职于徽商银行总行大数据部,两年工作经验,主要参与两项跨部 ...
2025-01-282025年刚开启,知乎上就出现了一个热帖: 2024年突然出现的经济下行,使各行各业都感觉到压力山大。有人说,大环境越来越不好了 ...
2025-01-27在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-01-26数据指标体系 “数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而 ...
2025-01-26在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-25俗话说的好“文不如表,表不如图”,图的信息传达效率很高,是数据汇报、数据展示的重要手段。好的数据展示不仅需要有图,还要选 ...
2025-01-24数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪70 ...
2025-01-24又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-23“用户旅程分析”概念 用户旅程图又叫做用户体验地图,它是用于描述用户在与产品或服务互动的过程中所经历的各个阶段、触点和情 ...
2025-01-22在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-22在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07