在这篇文章中,我们不会把单元测试作为一个整体来处理,而是更多地关注于mock 和patch 函数。 我们使用mock Python包,用mock 对象替换你的被测系统的特定组件,并对它们的使用进行断言。它是Python标准库的一个组成部分,从Python 3.3开始可以作为unittest.mock 。 unittest.mock 类消除了在整个测试套件中对几个存根的...
嘲讽是基于action -> assertion (即先让mock 被使用,然后对它收到的调用进行断言)模式,而不是许多嘲讽框架使用的record -> replay 模式。此外,mock 模块提供了一个叫做patch() 的装饰器,它负责在测试的上下文中修补类和模块级别的特性,并提供了一个用于产生唯一实例的哨兵。 示例代码: fromunittest.mockimportpatc...
1.unittest.mock.patch(target,new = DEFAULT,spec = None,create = False,spec_set = None,autospec = None,new_callable = None,** kwargs ) target参数必须是一个str,格式为’package.module.ClassName’, 注意这里的格式一定要写对,如果你的函数或类写在pakege名称为a下,b.py脚本里,有个c的函数(或...
2.用mock.patch实现如下: # coding:utf-8fromunittestimportmockimportunittestimporttempleclassTest_zhifu_statues(unittest.TestCase):'''单元测试用例'''@mock.patch("temple.zhifu")deftest_01(self, mock_zhifu):'''测试支付成功场景'''# 方法一:mock一个支付成功的数据# temple.zhifu = mock.Mock(return...
接下来，让我们一起探索Mock的“使用秘籍”。首先，关于安装与导入，若使用Python 3之前的版本，需另行安装Mock模块，可通过pip命令进行安装。自Python 3起，Mock模块已并入标准库，并更名为unittest.mock，可直接导入使用。再者，Mock的数据模拟功能也极为强大。通过return_value属性，我们可以设定Mock对象的返回值。例...
1.unittest.mock.patch(target,new = DEFAULT,spec = None,create = False,spec_set = None,autospec = None,new_callable = None,** kwargs ) 1. target参数必须是一个str,格式为'package.module.ClassName', 注意这里的格式一定要写对,如果你的函数或类写在pakege名称为a下,b.py脚本里,有个c的函数(...
使用mock 修补函数时,您可以选择将 autospec 指定为 True: 如果您设置 autospec=True 则模拟将使用来自被替换对象的规范创建。模拟的所有属性也将具有被替换对象的相应属性的规范。被模拟的方法和函数将检查其参数,如果使用错误的签名调用它们,将引发 TypeError。 ( http://www.voidspace.org.uk/python/mock/patch....
mock.patch 返回一个对象, 可以通过 start/stop 方法来应用 class DemoTestCase(unittest.TestCase): def setUp(self): super(DemoTestCase, self).setUp() self._patcher = mock.patch("pkg.mod.dep_mod.func", autospec=True) self._func_mock = self._patcher.start() ...
from unittest.mock import patch from api import bar @patch('lib.Foo') def test_bar1(mock_foo): """ 这是个反例,这里 mock 并没有起到真正的作用 """ instance = mock_foo.return_value instance.run.return_value = 2 print(bar().run()) # return 1 assert...