京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23