通过设置 mock_module.some_function.return_value,我们可以控制模拟函数的返回值。然后,我们通过模拟的模块对象来调用 some_function,并使用断言来验证函数是否被正确调用以及返回值是否符合预期。总结:pytest-mock 是一个强大的库,可以帮助我们在 Python 测试中模拟函数调用和更改模块中的数据。通过使用 mock.patch 和...
示例用法:def test_some_function(mocker): mock_function = mocker.patch('module.function') mock_function.return_value = "mocked_value" 8. pytest-asyncio 支持异步测试,适合测试异步代码。 安装:pip install pytest-asyncio 示例用法:import pytestimport asyncio@pytest.mark.asyncioasync def test_async_funct...
在上面的例子中,我们首先导入了pytest和unittest.mock模块中的Mock类。然后,在测试函数中,我们使用mocker参数创建了一个模拟对象mock_obj。接下来,我们使用return_value方法来控制模拟对象的行为,使其返回42。最后,我们调用被测试函数my_function并断言结果是否符合预期。除了使用Mock类之外,我们还可以使用Pytest的patch装饰...
Mock是一个类,类中有很多属性和方法,这些属性和方法可以通过参数传递进入,也可以通过实例设置。重要的参数:return_value :调用mock的返回值,模拟某一个方法的返回值。side_effect :调用mock时的返回值,可以是函数,异常类,可迭代对象。使用side_effect可以将模拟对象的返回值变成函数,异常类,可迭代对象等。 当设置...
"insert.return_value": mock_table, "values.return_value": fake_query } ) db_tools = { "table": mock_table, "engine": mock_engine } some_function2(db_tools, fake_data) mock_table.insert.assert_called_once() mock_table.values.assert_called_once_with(fake_data) ...
pytest-mock是一个pytest的插件,安装即可使用。 它提供了一个名为mocker的fixture,仅在当前测试function或method生效,而不用自行包装。 object mock一个object,是最常见的需求。 由于function也是一个object,以下以function举例。 importosdefrm(filename):
pytest-mock mock的高层封装 pytest-mock是一个pytest的插件,安装即可使用。 它提供了一个名为mocker的fixture,仅在当前测试function或method生效,而不用自行包装。 object mock一个object,是最常见的需求。 由于function也是一个object,以下以function举例。
Mock是一个类,类中有很多属性和方法,这些属性和方法可以通过参数传递进入,也可以通过实例设置。 重要的参数: return_value :调用mock的返回值,模拟某一个方法的返回值。 side_effect :调用mock时的返回值,可以是函数,异常类,可迭代对象。使用side_effect可以将模拟对象的返回值变成函数,异常类,可迭代对象等。 当...
1, "name": "John"} mock_get = mocker.patch("requests.get", return_value=mock_res...
from pytest_mockimportMockerFixture @pytest.fixture(scope="module",autouse=True)defmy_custom_parser(request,mocker:MockerFixture):mocker.patch("my_module.some_function",return_value="mocked value")request.addfinalizer(lambda:mocker.stop())