Python教程

python测试之mock

本文主要是介绍python测试之mock,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

什么是mock?

目前很多公司都采用前后端开发,开发完成后再进行联调,这是理想情况,不是很好的实现并行开发,效率较低;如果在前后端开发工程师约定好接口定义后,通过mock接口返回,则可实现前后端并行开发;在测试过程中,对于某些不易构造或不易获取的对象,创建一个虚拟的对象以便测试的方法就是mock。

使用场景

  • 对象信息难构建:测试过程中,需要第三方接口返回特定的数据以符合特定的测试场景,此时往往需要跨部门的沟通协调测试数据,成本较高,效率低,通过mock可以自定义返回所需的测试结果。
  • 依赖的接口尚未开发完成:在对接口性能压测时,需要下游接口及时返回数据,满足上有接口的调用频度。在依赖接口多的情况下,通过mock可减轻工作量。
  • 异常场景:超时异常,连接异常等。测试过程中需要测试一些异常场景,接口正常的情况下无法提供异常数据

优缺点

优点

  • 团队可以并行工作:前后端工程师只需要定义好接口文档,即可开始并行工作,互不影响。与此同时,开发自测阶段也可尽早开展,从而尽早发现问题,有利于整个产品质量以及进度的保证。
  • 系统隔离:当前模块所依赖的其他系统模块出错时,可采用mock隔离,避免干预。
  • 测试覆盖率:正常情况下,异常条件较难达到,使用mock可轻松解决,需要什么测试数据,进行模拟即可。

缺点

测试过程中如果大量使用mock,测试场景也就失去了真实性,可能会导致在后续的系统性测试中才发现BUG,使得缺陷发现较晚,可能会造成后续修复成本较大。所以建议不要过分依赖mock接口进行测试。

解决方案

方案1:搭建模拟服务器,然后模拟向服务器发送请求

  • moco
  • wiremock

以上两种均需要安装JDK,而后通过jar命令启动服务器

方案2:将测试对象所依存的对象替换为虚构对象的库

  • mock库:mock原是python的第三方库。python 3以后mock模块已经整合到了unittest测试框架中,不用再单独安装。
import unittest
from unittest import mock
class SubClass:
    def add(self, a, b):
        # 代码功能未实现
        pass
class TestSub(unittest.TestCase):
    def test_sub(self):
        sub = SubClass()
        # sub.add为要mock的对象,可以是一个类,或者函数,或是类实例
        # 实例化Mock类得到一个mock对象,并设置mock对象的行为
        sub.add = mock.Mock(return_value=10)
        result = sub.add(12, 23)
        self.assertEqual(result, 10)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
import mock
# 实例化Mock类得到一个mock对象,并设置mock对象的行为
mock = mock.Mock()
mock.test_mock.return_value = 'Hello Mock'
print(mock.test_mock())
  • responses库:responses的使用主要是靠修饰器@responses.activate实现setup和teardown,以及responses.add()加入期望的返回值
@responses.activate
def test_simple1(self):
    responses.add(responses.GET, 'http://test.cn/test',
                  json={'error': 'not found'}, status=200)
    url = 'http://test.cn/test'
    r = requests.get(url)
    # print(r.json())
    self.assertEqual(r.json()['error'], 'not found')

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