京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:AirPython
作者:星安果
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
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:
在 Python 3.3 之前使用 mock,需要先安装依赖
# 安装mock依赖
pip3 install mock
假设 Product 类中有 2 个方法
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
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:
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()
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:
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
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28