Question

我想知道pg.connect和pg.connect()陈述之间的区别。

pg是一个psycopg2模拟对象，当我显示dir时，它会显示connect作为其方法。

class TestMock(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        pass

    def test_mock_calls(self):
        import pprint
        pg = mock.MagicMock(psycopg2)
        print 'pg() object ', pg()
        print 'dir of pg = ', pprint.pprint(dir(pg))

        print 'dir of pg = ', pg.connect
        print 'dir of pg.connect = ', pprint.pprint(dir(pg.connect))

        print 'dir of pg = ', pg.connect()
        print 'dir of pg.connect() = ', 
        pprint.pprint(dir(pg.connect()))

更新： - 一个（pg.connect）正在访问该属性，另一个（pg.connect（））正在调用该函数。

现在，我如何设置execute方法的return_value？

例如： - 我需要模拟执行方法的响应。

所以，它应该是pg.connect（）。cursor（）。execute.side_effect = someexception（）

Answer 1

Python非常注重文字。表达式pg.connect()转换为：

查找名称pg
在其上查找属性connect。
用空参数调用它。

因此表达式pg.connect将获取该方法，但不会调用它。事实上，您可以将该方法用作常规值并传递给它，因此my_connect = pg.connect完全有效，稍后您可以调用my_connect()。

我们可以看到dis模块发生了什么：

import dis
dis.dis(lambda: pg.connect())

 1           0 LOAD_GLOBAL              0 (pg)
             2 LOAD_ATTR                1 (connect)
             4 CALL_FUNCTION            0
             6 RETURN_VALUE

由于Mock想要伪装成不同的对象，因此它会覆盖标准的__getattribute__和__call__以及__eq__ dunder方法。虽然对象具有提供属性的常规方式，但__getattribute__允许类在请求属性时执行任何操作。

当您将其称为Mock(spec=psycopg2)时，它将以与Mock()不同的方式执行两项主要操作：

调整其__class__字段以声明为psycopg2。
检查psycopg2是否有效属性，如果您尝试获取不存在的字段，请引发AttributeError。

但除此之外，它仍然表现为常规模拟。如果您致电yourMock.foo，则不知道它是属性还是方法。它只返回一个新的Mock实例，因为该实例是可调用的，所以你可以像函数一样调用它。

更新：如果您在Mock上设置了规范，则会限制可用的属性。要添加spec未提供的属性，只需在初始时设置它：

cursor_mock = Mock(side_effect=psycopg2.DatabaseError)
Mock(spec=psycopg2.connect, cursor=cursor_mock)

您还需要此行为：pg.connect().cursor().execute.side_effect = someexception()。通常，您需要更改return_value：

cursor_mock = Mock()
cursor_mock.return_value.execute.side_effect = SomeException
# Same as:
cursor_mock = Mock(return_value=Mock(execute=Mock(side_effect=SomeException)))

您也可以执行cursor_mock().execute.side_effect = SomeException，但这会污染cursor_mock.mock_calls。

小点：我使用Mock表示简洁，MagicMock是相同的，只需添加一些dunder方法。

python模拟不同的实例

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