Python中的模块学习之mock模块

学习Python也有一段时间了，然而对Python中的单元测试模块这些并不是很懂，刚好，今天有点时间，就将mock模块进行学习并整理，下边进行分享：

先来看一下本文的整体框架：



为什么要使用mock？

场景模拟1：比如有A和B两个模块，A模块中有调用到B模块的方法，但是很不幸，B模块中被A模块调用的方法由于一定的原因需要被修改，然而我们又不想让影响A模块的功能测试，所以就用到了单元测试模块unittest中的mock模块；mock模块就是模拟出一个假的B模块；

场景模拟2：有时需要为单元测试的初始设置准备一些其他的资源，但是这些资源又不太经常使用或者是使用起来比较笨拙，此时我们就可以定义一个mock对象来模拟一个需要使用的资源；mock对象用于代替测试的准备资源；

下边先来看一下mock对象都有哪些属性？知道这些属性，后续使用mock才会得心应手；



网上看到有人将mock的方法进行了分类：

一、构造器

init是mock对象的构造器，name是mock对象的唯一标识；spec设置的是mock对象的属性，可以是property或者方法，也可以是其他的列表字符串或者其他的python类；return_value设置的是，当这个mock对象被调用的时候，显示出的结果就是return_value的值；side_effect是和return_value是相反的，覆盖了return_value，也就是说当这个mock对象被调用的时候，返回的是side_effect的值，而不是return_value。

举例说明：

1.name参数：



从上述的举例中可以看出，name标识了唯一的一个mock（print的时候，后边会显示ID）。

2.return_value参数：

a.指定的是某个值：



从上边的例子可以看出，当我们调用mock对象的时候，显示的就是return_value的值（也就是说mockObj是带有一定的功能的）；

b.指定的是某个类的对象：



3.side_effect参数：

a.指定的参数的值是异常



从上边的例子可以看出，当side_effecr被设置的时候，return_value就被屏蔽了，不起作用了，上边side_effect被设置的是一个异常。

b.指定的参数的值是一个list或者tuple：



插入：到这里居然想起了python中的生成器函数，yield的用法有点像return，返回的是一个生成器函数，当调用这个函数的时候，写在函数中的代码并没有真正执行，他只是返回了一个生成器。

看下边的例子：通过下边的函数创建出了一个生成器之后，每次执行next操作，都会返回一个值，当返回完的时候，就会抛出异常。



4.spec参数：

a.指定的是属性组成的list



b.指定的是一个类属性：



正如文章开头所说，spec设置的是mock对象的属性，所以，这下，mock就有了3个属性了。

二、mock的断言：

1.assert_called_with（*argSeq, **argKW）：检查mock方法是否获得了正确的参数；当至少有一个参数有错误的值或者类型时，当参数的个数出错时，当参数的顺序不正确时，这个断言就会发生错误。



参数个数错误的举例，这里就不给出了~~上边，mockFoo对象调用了fun2函数多次，但是有些时候，我们只是希望mock对象调用某个方法一次，所以，就有了下边的一个断言：

2.assert_called_once_with(*argSeq, **argKW)这个断言，当某个方法被多次调用的时候，它就会报错，看下边的例子：

注明：下边这个例子是接着上边的例子的，看上边，上边的例子中我们已经调用了fun1一次了，所以，下边的例子提示断言错误，并且还有次数显示呢~



3.assert_any_call()用于检查测试的mock对象在测试例程中是否调用了方法，和前边的两个断言不一样，前边的两个只是检查最近一次的调用；看下边的例子（mock的构造仍和上边的例子一样）；



4.assert_has_calls()检查是否按照正确的顺序和正确的参数进行调用的；所以，我们需要给出一个方法的调用顺序，assert的时候按照这个顺序进行检查。



注明：第一次assert失败是因为参数给错了哎。

还有，仔细看你会看到，fooCall中的每个元素前边都有call来修饰，这个就是表明，call后边的是一个方法，不加call是不可以的，解释器是不知道fun1是一个方法的，为了使用call这个关键字，我们就需要引入这个模块：from mock import Mock,call。

三、mock的管理方法：

1.attach_mock()：将一个mock对象添加到另一个mock对象中；



上述例子中，我们是将mockFoo2添加到mockFoo1中，并重新命名为mock_att。或许，看到这里，你会很好奇，为什么mockFoo1._value1取到的不是100，而是一些id信息呢？因为，哈哈哈，spec只是设置的是mock对象的属性，也就是说mock对象有这些属性，但是属性的值呢~~就说不定了~

2.configure_mock()：更改mock对象的return_value值。

举例说明：



疑问：

为什么mockFoo.fun1不会显示出来fun1函数的输出或者是fun1的return_value值呢？？？

人为原因：sooSpec字典的写法出现错误，应该这么写：



（value值也必须带上引号，但是最后那个异常就不需要了），这样子纠正之后，print mockFoo.fun1()显示的结果就是100.

3.mock_add_spec(aSpec， spec_set = False)：这个函数就是给mock对象添加一个新的属性(mock对象原来的属性就会被擦除)，第二个参数是指属性是可读可写，默认是只读，如果想让其拥有写权限，可以将其设置为true.



4.reset_mock()：将mock对象恢复到测试之前的状态，这里也就是避免了重新构造mock对象带来的开销。这里就不给出举例~

四、mock的统计：

1.called:跟踪mock对象所做的任意调用的访问器；



2.call_count：mock对象被工厂调用的次数：



此例子接着上述例子；

3.call_args：获取工厂调用时的参数（最近使用的参数）：



4.call_args_list：获取工厂调用的的所有参数，是个列表；

5.method_calls：测试一个mock对象都调用了哪些方法，结果是一个list。



6.mock_calls：显示工厂调用和方法调用，下图所示：



关于mock模块的分享，就先到这里了~后续会继续更新其他的模块的学习~对了，如果上述分享内容有疑问，请记得留言呦~感谢你~

愿我所爱之人都能实现自己的梦想~愿大家都有美好的前程~