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
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21