import pytest from pytest_assume.plugin import assume @pytest.mark.parametrize(('x','y'), [(1,1),(1,0),(0,1)]) def test_simple_assume(x,y): print("测试数据x=%s, y=%s" % (x,y)) with assume: assert x==y with assume: assert x+y>1 with assume: assert x>1 print("测试...
side_effect: 覆盖return_value, 当对象被调用时返回 Assert_method: assert_called_with: 断言 mock 对象的参数是否正确 assert_called_once_with: 检查某个对象如果被调用多次抛出异常,只允许一次 assert_any_call: 检查对象在全局过程中是否调用了该方法 assert_has_calls: 检查调用的参数和顺序是否正确 Management...
学习pytest时，总会习惯性的和unittest对比使用，自然就断言pytest和unittest也是有些区别的。
stub.assert_called_once_with('foo', 'bar') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Improved reporting of mock call assertion errors This plugin monkeypatches the mock library to improve pytest output for failures of mock call assertions likeMock.assert_called_with()by hiding internal traceback entrie...
os.remove.assert_called_once_with(filename) 这里在给os.remove打了一个patch,让它变成了一个MagicMock。 然后利用assert_called_once_with,查看它是否被调用一次,并且参数为filename。 注意:只能对已经存在的东西使用mock。 method 有时,仅仅需要mock一个object里的method,而无需mock整个object。 例如,在对当前ob...
assert_called_once() mock_obj.method.assert_called_with('arg1', 'arg2') 在这个例子中,我们检查了mock_obj的method方法是否被调用过一次,以及是否被调用时传入了’arg1’和’arg2’这两个参数。使用模拟对象进行测试的好处在于,我们可以控制模拟对象的行为,从而更好地验证代码的正确性。此外,使用模拟对象还...
mock.assert_called_once_with('somefile') pytest-factoryboy: 集成Factory Boy,用于生成测试数据。 pip install pytest-factoryboy 配置和使用: from pytest_factoryboy import register from myapp.factories import UserFactory register(UserFactory) def test_user(db, user_factory): ...
assert_called_once_with()方法属于unittest.mock.Mock对象,完整的方法列表可以参考[Python文档](https://docs.python.org/dev/library/unittest.mock.html) https://docs.python.org/dev/library/unittest.mock.html :param mocker: :return: """ mocker.patch.object(tasks.cli,'_tasks_db',new=stub_tasks_...
{mock}.assert_called_once_with() {mock}.assert_has_calls() {mock}.assert_any_call() 使用方法举例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importos deftt(): os.remove('fake_path') classTestTry: deftest_tt(self): remove=mocker.patch('os.remove') ...
mock_logger.assert_called_once_with('数据格式不正确') 4. 模拟异常情况 代码测试不能光测试正常情况,异常处理也得覆盖到。pytest-mock能帮你轻松模拟各种异常。 def test_api_timeout(mocker): mock_request = mocker.patch('requests.get') mock_request.side_effect = TimeoutError('连接超时') ...