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尽管如此#xff0c;我们还是要写出开发的测试#xff0c…前言
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在测试并行开发TPD中代码开发是第一位的。
尽管如此我们还是要写出开发的测试并执行它们来验证代码的准确性而不是直接运行代码或使用控制台。
在Python中我们有一个叫做单元测试的过程里面有mock 和patch 函数。
这篇文章将讨论这两个角色的用途和区别。
Mock 和Patch 对象库的用途和区别
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需要。
在执行了一个特定的动作后我们可以设置关于我们使用了哪些方法/属性以及我们调用它们的参数的断言。
它让我们指定返回值并选择需要的功能。
MagicDock可以处理Magic 对象它是Mock 的子类。
Mock 和MagicMock 对象在我们使用它们时自发地产生特性和方法并记录使用信息。
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
from unittest.mock import patch
patch(sample_module.sample_object)
def test_function(mock_object):print(mock_object)输出
MagicMock namesample_object id1870192341512上面的代码片段等同于下面的代码片段 遇到问题没人解答小编创建了一个Python学习交流QQ群926207505
寻找有志同道合的小伙伴互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书def test_function():with patch(sample_module.sample_module) as mock_object:print(mock_object)该函数允许我们用mock 对象替换任何对象以避免调用生产代码并检查原始对象如何被调用如果该对象是一个函数。
使用patch 或类似的方法是首选因为这可以确保补丁在测试后被还原或在第二种情况下在上下文管理器范围后被还原这样其他测试或程序就不会受到影响。
结论
我们可以注意到以下几点来帮助我们的决策 为了方便地用mock 对象或其他对象来替代对象并在完成后恢复之前的状态 或者在出现异常的情况下使用patch 装饰器/上下文管理器函数。 mock.patch 创建mock 或衍生对象我们可以手工制作。 手动构建的只用于修复本地函数或其他不需要重置的模拟。
尾语
最后感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦
希望本篇文章有对你带来帮助 有学习到一点知识~
躲起来的星星也在努力发光你也要努力加油让我们一起努力叭。 最后宣传一下呀~更多源码、资料、素材、解答、交流皆点击下方名片获取呀
