下面是一个示例代码: importosfromunittest.mockimportMockdefprocess_file(file_path):ifnotos.path.exists(file_path):raiseFileNotFoundError(f"File not found:{file_path}")# Process the filemock_os=Mock()mock_os.path.exists.return_value=Falsefile_path="example.txt"try:process_file(file_path)exc...
from unittest import mock 3、基本示例 Mock对象是mock模块中最重要的概念。Mock对象就是mock模块中的一个类的实例,这个类的实例可以用来替换其他的Python对象,来达到模拟的效果。 Mock对象的一般用法: 步骤1:找到你要替换的对象(一个类,或者一个函数,或者一个类实例)。 步骤2:实例化Mock类得到一个mock对象,并...
https://docs.python.org/3/library/unittest.mock.html#unittest.mock.Mock.side_effect 5. Mock多个函数,主要是注意顺序 参数由下到上 @mock.patch.object(Calculator, 'add') @mock.patch('test_unit.multiple') def test_both(self, mock_multiple, mock_add): mock_add.return_value = 1 mock_multipl...
importunittestdefmock_func_b(arg3, arg4):return['bbb','ccc']deffunc_a():# 使用一个模拟的mock_func_b代替真正的函数func_b# 这个mock_func_b不需要关心具体实现逻辑,只关心返回值b_list = mock_func_b('111','222')if'aaa'inb_list:returnFalsereturnTrueclassFuncTest(unittest.TestCase):deftes...
本文直接从常用的Python单元测试框架出发,分别对几种框架进行了简单的介绍和小结,然后介绍了 Mock 的框架,以及测试报告生成方式,并以具体代码示例进行说明,最后列举了一些常见问题。 一、常用 Python 单测框架 若你不想安装或不允许第三方库,那么unittest是最好也是唯一的选择。反之,pytest无疑是最佳选择,众多 Python...
raise HTTPException(status_code=500, detail='Internal Server Error') 在测试文件中,我首先创建了成功测试,test_main.py: from fastapi.testclient import TestClient from unittest import mock from utils.exceptions import WrongDataFormat from endpoints.datalake import router ...
unittest.mock是一个用于在Python中进行单元测试的库,Mock翻译过来就是模拟的意思,顾名思义这个库的主要功能是模拟一些东西。 它的主要功能是使用mock对象替代掉指定的Python对象,以达到模拟对象的行为。 学过python自动化的对unittest并不陌生,unittest其实是单元测试框架, ...
由于add_and_multiply(x, y)函数并未修改,错误是由于修改multiply(x, y)函数引起,因此需要引入mock,将multiply(x, y)函数与被测试函数之间的联系断开。修改代码如下: importunittestfromfunctionimportadd_and_multiplyfromunittest.mockimportpatchclassMyTestCase(unittest.TestCase):@patch("function.multiply")deftest...
这时可以使用unittest.mock.patch.object或unittest.mock.MagicMock: from unittest.mock import MagicMock, patch from my_weather_api import get_forecast def test_get_forecast(): # 创建一个MagicMock对象模拟http_request函数 mock_response = MagicMock() mock_response.json.return_value = {'temperature': 20...
调用方法后,您可以验证属性,如下所示: from unittest import TestCase class TestFoo(TestCase): def test_f1(self): x = Foo() x.function_1(10, 20) self.assertEqual...