PythonMock进阶教程_依赖模拟与接口验证实践

11次阅读

Mock通过精准替换依赖对象(如@patch(‘requests.get’))实现隔离,支持return_value和side_effect模拟各种响应,并用assert_called_with等验证调用契约,配合fixture复用和命名规范提升可维护性。

PythonMock进阶教程_依赖模拟与接口验证实践

依赖模拟:用Mock隔离外部服务

在测试中,真实调用数据库http接口或消息队列会拖慢速度、引入不确定性。Mock的作用就是用可控对象替代这些依赖,让测试只关注被测逻辑本身。

关键不是“随便打个补丁”,而是精准替换调用链中的具体对象。比如函数内部用了 requests.get,就该 patch requests.get,而不是 patch 整个 requests 模块。

  • @patch(‘requests.get’) 装饰器最直观,测试函数会自动接收一个 mock 对象参数
  • 若需在类方法中 mock,可用 @patch.Object(ClassName, ‘method_name’)
  • 临时替换实例属性?直接赋值:obj.api_client = Mock(),再设定 return_value 或 side_effect

行为控制:让Mock按需响应

真实依赖有各种返回形态:成功jsON、超时异常、空响应、分页数据……Mock 必须能模拟这些情况,才能覆盖边界逻辑。

  • return_value 适合固定返回,如 mock_get.return_value.json.return_value = {'id': 1}
  • side_effect 更灵活:可设为异常(side_effect=ConnectionError)、可调用对象(每次调用返回不同值),甚至可抛出自定义异常
  • 检查是否被调用:mock_get.assert_called_once_with(‘https://api.example.com/users/1’),参数必须完全匹配

接口验证:确保调用符合契约

光有返回还不够——要确认代码确实按预期方式调用了依赖。比如应发 POST 而不是 GET,应带特定 header,应重试三次后放弃。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

  • assert_called_with() 验证最后一次调用的参数;用 assert_has_calls([call(…), call(…)]) 验证调用顺序和次数
  • 检查请求头:mock_post.call_args.kwargs.get(‘headers’, {}),再断言其中包含 'Authorization'
  • 验证异常处理路径:触发 side_effect=Timeout 后,检查日志是否记录、降级逻辑是否执行

实战建议:从写法到维护

Mock 写多了容易失控——补丁嵌套深、返回值硬编码、断言散落各处。几个落地经验:

  • 把常用 mock 配置抽成 fixture(pytest)或 setUp 方法,避免重复 setup
  • 对复杂返回结构,用 namedtupleSimpleNamespace 构建轻量响应对象,比层层 .return_value 更易读
  • 测试命名体现意图,如 test_fetch_user_handles_network_timeout,而非 test_with_mock
  • 当发现要 mock 太多层(比如 mock A → mock B → mock C),说明代码耦合过重,是重构信号
text=ZqhQzanResources