python在测试中使用Mock的方法-创新互联

这篇“python在测试中使用 Mock的方法”文章，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要参考一下，对于“python在测试中使用 Mock的方法”，小编整理了以下知识点，请大家跟着小编的步伐一步一步的慢慢理解，接下来就让我们进入主题吧。

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

Mock概念

mock 的意思是模拟，也就是模拟接口返回的信息，用已有的信息替换它需要返回的信息，从实现对所依赖的模块的测试。

一般有两种场景：

• 前端对后端接口的 mock，

• 后端服务之间的测试中涉及的mock，常常发生在单元测试的时候。

前端mock可以通过一些工具来完成：

• 使用抓包工具Fiddler，Charles 来实现，通过修改代理返回的数据，实现多种场景的测试。

• 使用一些API管理工具来模拟，比如yapi，Easy Mock 等

• 当然有编码能力的，也可以使用node.js，python的fastAPI来模拟

  
  

后端的 Mock 则是从接口的角度，如果一个接口A返回的数据需要依赖于另一个接口B，当敏捷开发中B接口还未开发完全时候这里会需要用到 Mock。

对于测试人员，对接口测试的时候，部分接口尚未开发完成，在约定了接口定义之后，也可以使用 Mock 来模拟。

在 python3.X 中 Mock 模块已经被集成到unittest里面。

Mock类

class Mock(spec=None,side_effect=None,return_value=DEFAULT,name=None)

• spec:定义Mock对象的属性值，可以是一个列表，字符串，一个对象的实例

• side_effect:可以用来抛出异常或者动态改变返回值，可以覆盖return_value

• return_value:定义mock的返回值

• name:作为mock对象的标识可以在print时候看到

简单的例子体验下 Mock 的功能特点

from unittest import mock
def add(num1,num2):
 return num1 + num2 # pass
 
add = mock.Mock(return_value=200) # 创建mock对象
 
print( add(10,20) )

你会发现无论输入的参数是什么，输出结果都是200。等于方法被 Mock 拦截处理了。

一个相对正式的 Mock 例子

正常情况：

import requests
def request_scm():
 # res = requests.get('http://www.mysx-scm.com')
 res = requests.get('http://baidu.com')
 return res.status_code

import unittest
from unittest import mock
class TestScmApi(unittest.TestCase):
 
 def testUrl(self):
  # request_scm = mock.Mock(return_value=200)
  self.assertEqual(request_scm(), 200, msg='testUrl 出现错误')

if __name__ == '__main__':
 unittest.main()

可以分别把两个 # 注释移到下一句试试。

一个完整的测试例子

import requests

class scmapi():
 def request_scm():
  res = requests.get('http://www.mysx-scm.com')
  # res = requests.get('http://baidu.com')
  return res.status_code

 def pay_alipay():
  '''
  待实现
  return 200
  '''
  return 0
 

import unittest
from unittest import mock

class TestScmApi(unittest.TestCase):
 
 needmock = True
 def setUpClass():
  print("setUpClass():所有方法之前执行")

 def tearDownClass():
  print("tearDownClass():所有方法之后执行")
  
 def setUp(self):
  self.scmapi = scmapi()
  print("setUp():每个方法之前执行")

 def tearDown(self):
  print("teardown():每个方法之后执行")
 
 def test_request_scm(self):
  if self.needmock:
   scmapi.request_scm = mock.Mock(return_value=200)
  self.assertEqual(scmapi.request_scm(), 200, msg='test_request_scm 出现错误')

 def test_pay_alipay(self):
  if self.needmock:
   scmapi.pay_alipay = mock.Mock(return_value=200)
  self.assertEqual(scmapi.pay_alipay(), 200, msg='test_pay_alipay 出现错误')

if __name__ == '__main__':
 unittest.main()

断言方法

基本的断言方法提供了测试结果是True还是False。所有的断言方法都有一个msg参数，如果指定msg参数的值，则将该信息作为失败的错误信息返回。

以上是“python在测试中使用 Mock的方法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！