Wie benutze ich Mocks und Patches mit unittest.mock in Python?

Verwenden Sie Mock und Patch in unittest.mock, um die Codeeinheiten zum Testen effektiv zu isolieren. 1. Mock und MagicMock können Objekte simulieren und das Aufrufverhalten aufzeichnen, das für manuelle Simulation von Rückgabewerten und Methodenaufrufen geeignet ist. 2. Verwenden Sie Patch als Dekorateur, um Abhängigkeiten in Modulen zu ersetzen, und achten Sie darauf, dass der Patchname statt dem Definitionsort wie @Patch ('myapp.requests.get') gefunden wird. 3.. Verwenden Sie Patch als Kontextmanager, um Mock in bestimmten Codeblöcken zu aktivieren, um eine genauere Umfangskontrolle zu erhalten. 4. Sie können Klassen oder integrierte Funktionen wie Mock_open patlollen, um die Operationen von Dateilese zu simulieren. 5. Setzen Sie Ausnahmen oder dynamische Rückgabewerte über Side_effect und unterstützen Sie die Rückgabe verschiedener Ergebnisse oder das Werfen von Ausnahmen in der Aufrufreihenfolge. 6. Sie können ASSERT_CALLED_ONCE, ASSERT_CALLED_WITH und andere Methoden verwenden, um die aufrufende Methode zu überprüfen und alle Aufrufdetails anzeigen; 7. Sie können Patch auf der Testklassenebene anwenden, damit alle Testmethoden das gleiche Schein teilen. Zu den wichtigsten Prinzipien gehören: Patching bei der Verwendung anstelle von Definitionen, vorzugsweise mit Dekorateur- oder Kontext -Manager -Formularen und rationaler Verwendung von Side_effect- und Behauptungsmethoden, um sicherzustellen, dass das Abhängigkeitsverhalten mit den Erwartungen übereinstimmt, wodurch zuverlässige Unit -Tests ohne echte externe Dienste erfolgen.

Die Verwendung von Mocks und Patches mit unittest.mock in Python ist für das Isolieren von Codeeinheiten während des Tests unerlässlich - insbesondere beim Umgang mit externen Abhängigkeiten wie Datenbanken, APIs oder Dateisystemen. Die unittest.mock -Bibliothek bietet flexible Werkzeuge, um Teile Ihres zu testenden Systems zu ersetzen und Behauptungen darüber zu machen, wie sie verwendet wurden.

Hier erfahren Sie, wie Sie Mocks und Patches effektiv verwenden können:

1. Mock und MagicMock verstehen

Mock ist ein flexibles Objekt, das jedes andere Objekt nachahmt und aufzeichnet, wie es verwendet wird. MagicMock ist eine Unterklasse von Mock , die vorkonfigurierte magische Methoden enthält (wie __str__ , __len__ usw.).

 von unittest.mock import mock

# Erstellen Sie ein Scheinobjekt
Anfragen = Mock ()

# Simulieren Sie eine Antwort
Antwort = Mock ()
Antwort.Status_code = 200
response.json.return_value = {"key": "value"}

Anforderungen.get.Return_Value = Antwort

# Benutze es
result = requests.get ("https://example.com")
print (result.status_code) # 200
print (result.json ()) # {'key': 'value'}

# Behaupten, es wurde richtig genannt
requests.get.assert_called_once_with ("https://example.com")

Dies ist nützlich, wenn Sie das Verhalten manuell simulieren möchten.

2. Verwenden Sie patch als Dekorateur

patch() wird verwendet, um ein Objekt in einem Modul während des Tests durch ein Mock zu ersetzen. Es wird häufig als Dekorateur verwendet.

Angenommen, Sie haben ein Modul myapp.py :

 # myapp.py
Anfragen importieren

Def fetch_data (URL):
    response = requests.get (URL)
    return response.json ()

Sie können requests.get in Ihrem Test patchpatschen.

 # test_myapp.py
aus unittest.mock import patch
unittest importieren
von MyApp Import fetch_data

Klasse testfetchdata (unittest.testcase):

    @patch ('myapp.requests.get')
    Def test_fetch_data (self, mock_get):
        # Konfigurieren Sie den Mock
        mock_get.return_value.json.return_value = {"data": "test"}

        # Rufen Sie die Funktion auf
        result = fetch_data ("https://example.com")

        # Behauptungen
        mock_get.assert_called_once_with ("https://example.com")
        self.asserTequal (Ergebnis, {"Daten": "Test"})

? Wichtig: Patch den Namen , in dem er nachgeschlagen wird , nicht wo er definiert ist. Da requests.get in myapp verwendet wird, patchen wir 'myapp.requests.get' .

3.. Verwenden Sie patch als Kontextmanager

Sie können patch auch in einer Testmethode mit einem Kontextmanager verwenden:

 Def test_fetch_data_context_manager (self):
    Mit Patch ('myapp.requests.get') als mock_get:
        mock_get.return_value.json.return_value = {"Data": "Innere Kontext"}

        result = fetch_data ("https://example.com")

        mock_get.assert_called_once ()
        self.asserTequal (Ergebnis, {"Daten": "Innere Kontext"})

Dies gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Umfang des Patchs.

4. Patching integrierte Ins oder Klassen

Sie können auch Kurse oder integrierte Funktionen patlollen. Zum Beispiel verspotten open() beim Lesen von Dateien:

 # myapp.py
Def read_config (Datei_Path):
    mit öffnen (file_path) als f:
        kehren Sie F.Read () zurück

# test_myapp.py
@patch ("myapp.open", new_callable = mock_open, read_data = "verspotteter Inhalt")
Def test_read_config (self, mock_file):
    result = read_config ("config.txt")
    self.asserTequal (Ergebnis, "verspotteter Inhalt")
    mock_file.assert_called_once_with ("config.txt")

Hier ist mock_open() ein Helfer -to -Mock -Dateioperationen.

5. Nebenwirkungen für dynamisches Verhalten

Manchmal möchten Sie, dass ein Schein eine Ausnahme anzieht oder bei jedem Anruf verschiedene Werte zurückgibt.

 @patch ('myapp.requests.get')
Def test_fetch_data_failure (self, mock_get):
    mock_get.side_effect = ConnectionError ("keine Verbindung hergestellt")

    mit self.assertraises (ConnectionError):
        fetch_data ("https://example.com")

Sie können auch side_effect mit einer Funktion oder einem iterablen verwenden:

 mock_get.side_effect = [404, 200] # Erster Anruf Returns 404, Second 200

6. Annahme von Anrufmustern

Mock verfolgt alle Anrufe. Sie können behaupten, wie es verwendet wurde:

 mock_get.assert_called () # mindestens einmal aufgerufen
mock_get.assert_called_once () # Genau einmal aufgerufen
mock_get.assert_called_with ("https://example.com") # mit spezifischen Argumenten aufgerufen
mock_get.assert_called_once_with ("https://example.com")
mock_get.assert_not_called () # nie aufgerufen

Sie können auch alle Anrufe inspizieren:

 print (mock_get.call_args_list) # Liste aller Anrufe

7. Patching auf der Klasse oder Modulebene

Sie können Patches auf alle Testmethoden in einer Klasse anwenden:

 @patch ('myapp.requests.get')
Klasse testfetchdatacklasslevel (unittest.testcase):
    Def test_first_case (self, mock_get):
        mock_get.return_value.json.return_value = {"case": "First"}
        fetch_data ("url")
        mock_get.assert_called ()

    Def test_second_case (self, mock_get):
        mock_get.return_value.json.return_value = {"case": "Second"}
        fetch_data ("url2")
        self.asserTequal (mock_get.call_count, 1)

Jede Methode empfängt das Schein als Argument.

Schlüsseltipps

• Immer, wo das Objekt verwendet wird, nicht dort, wo es definiert ist.
• Verwenden Sie side_effect für Ausnahmen oder dynamische Rückgabewerte.
• Bevorzugen Sie patch als Kontextmanager oder Dekorateur gegenüber manueller Aufgabe.
• Verwenden Sie mock_open() für Dateioperationen.
• Überprüfen Sie call_args , call_count , und called detaillierte Behauptungen auf.

Grundsätzlich gibt unittest.mock eine feinkörnige Kontrolle über Abhängigkeiten. Mit Mock und patch können Sie fast jedes Szenario simulieren - ohne echte Dienste zu treffen.

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