本文转载自微信公众号「AirPython」，作者星安果 。转载本文请联系AirPython公众号。
1. 前言
微服务架构下，由于各类服务开发进度的不一致，导致联调工作经常会存在不确定性，进而导致项目延期
在实际工作中，为了保证项目进度，我们经常需要针对部分未完成模块及不稳定模块采用 Mock 方式，以验证已开发完的模块
本篇文章将介绍 Python 实现 Mock 的几种常见方式
2. Mock 介绍
Mock 测试：在测试验证过程中，对于那些尚未完成或不稳定的对象，用一个虚拟对象来替代，以便测试的测试方法
因此，这个虚拟的对象是 Mock 对象，Mock 对象是真实对象在调试期间的代替品
它的优势包含：
- 前、后端并行开发
- 模拟无法访问的资源
- 隔离系统，避免脏数据干扰测试结果
3.1 mock
在 Python 3.3 之前使用 mock，需要先安装依赖
- # 安装mock依赖
-
- pip3 install mock
项目地址：
https://github.com/testing-cabal/mock
假设 Product 类中有 2 个方法
- get_product_status_by_id
- buy_product
其中，get_product_status_by_id 方法还没有实现;buy_product 方法依赖于 get_product_status_by_id 方法的返回值
- # product_impl.py
-
- class Product(object):
-
- def __init__(self):
- pass
-
- def get_product_status_by_id(self, product_id):
- """
- 通过商品id获取产品信息（Mock）
- :return:
- """
- # 待实现查询数据库的业务逻辑
- pass
-
- def buy_product(self, product_id):
- """
- 购买产品（真实逻辑）
- :return:
- """
- # 产品信息
- # {"id":1,"name":"苹果","num":23}
- product = self.get_product_status_by_id(product_id)
-
- if product.get("num") >= 1:
- result = {"status": 0, "msg": "购买成功！"}
- else:
- result = {"status": 1, "msg": "购买失败，库存不足！"}
-
- return result
Mock 的步骤如下：
- 导入使用 mock 中的 patch 方法
- 作为测试方法的装饰器，对 get_product_status_by_id 方法进行 Mock，方法参数为 Mock 对象
- 测试方法中，对该 Mock 对象设置一个返回值
- 调用并断言
- from mock import patch
- from mock_.product_impl import Product
-
- @patch('mock_.product_impl.Product.get_product_status_by_id')
- def test_succuse(mock_get_product_status_by_id):
- # Mock方法，指定一个返回值
- mock_get_product_status_by_id.return_value = {"id": 1, "name": "苹果", "num": 23}
-
- product = Product()
-
- assert product.buy_product(1).get("status") == 0
需要注意的是，Mock 此方法的时候，必须制定该方法的完整路径
使用 @patch.object 同样能完成 Mock，不同的是，@patch.object 包含 2 个参数
第一个参数为该方法所在的类;第二个参数为方法名
- from mock import patch
-
- from mock_.product_impl import Product
-
- # Mock一个方法
- # @patch.object：对象、方法名
- @patch.object(Product, 'get_product_status_by_id')
- def test_succuse(mock_get_product_status_by_id):
- # Mock方法，指定一个返回值
- mock_get_product_status_by_id.return_value = {"id": 1, "name": "苹果", "num": 23}
-
- product = Product()
-
- assert product.buy_product(1).get("status") == 0
3.2 unittest.mock
Python 3.3 之后，mock 作为标准库，已经内置到 unittest 中了
还是以 3.1 的场景为例，使用 unittest 编写一个测试用例
Mock 步骤如下：
- 导入 unittest 框架中的 mock 文件
- 实例化 Product 对象
- mock.Mock(return_value=*) 方法
- 对 get_product_status_by_id 方法进行 Mock
- 调用并断言
- import unittest
- from unittest import mock
-
- from unittest_mock.product_impl import Product
-
- class TestProduct(unittest.TestCase):
-
- def test_success(self):
- # 成功结果
- mock_success_value = {"id": 1, "name": "苹果", "num": 23}
-
- product = Product()
-
- product.get_product_status_by_id = mock.Mock(return_value=mock_success_value)
-
- # 调用实际函数
- assert product.buy_product(1).get("status") == 0
-
- if __name__ == "__main__":
- unittest.main()
3.3 pytest.mock
相比 unittest，pytest 由于强大的插件支持，用户群体可能更大!
如果项目本身使用的框架是 pytest，则 Mock 更建议使用 pytest-mock 这个插件
- # pytest依赖
- pip3 install pytest
Mock 步骤如下：
- 使用 pytest 编写测试方法，参数为 mocker
- 实例化 Product 对象
- 使用 mocker.patch() 方法对 get_product_status_by_id 方法进行 Mock，并设置返回值
- 调用并断言
- import pytest
-
- from pytest_mock_.product_impl import Product
-
- def test_buy_product_success(mocker):
- """
- 购买成功Mock
- :param mocker:
- :return:
- """
- # 实例化一个产品对象
- product = Product()
-
- # 对Product中的方法的返回值进行Mock
- mock_value = {"id": 1, "name": "苹果", "num": 23}
-
- # Mock方法
- # 注意：需要指定方法的完整路径
- # mocker.patch 的第一个参数必须是模拟对象的具体路径，第二个参数用来指定返回值
- product.get_product_status_by_id = mocker.patch("product_impl.Product.get_product_status_by_id",
- return_value=mock_value)
-
- # 调用购买产品的方法
- result = product.buy_product(1)
-
- assert result.get("status") == 0
需要注意的是，mocker.patch 方法第一个参数必须是 Mock 对象的完整路径
4. 最后
文中对 Python 中常见的 Mock 方案进行了讲解，实际应用中，建议根据项目实际情况进行选型
