为什么要模拟添加__nonzero__方法调用？

Question

我有一些代码在集合中的每个项目上调用一系列方法，每个方法返回一个布尔值，表示success = True / failure = False。

def monkey(some_collection, arg1, arg2):
    for item in some_collection:
        if not item.foo(arg1, arg2):
            continue
        if not item.bar(arg1, arg2):
            continue
        if not item.baz(arg1, arg2):
            continue

而且，这是我的单元测试示例：

import mock
def TestFoo(unittest.TestCase):
    def test_monkey(self):
        item = MagicMock()
        some_collection = [item]
        collection_calls = []
        foo_call = mock.call().foo(some_collection, 1, 2)
        bar_call = mock.call().bar(some_collection, 1, 2)
        baz_call = mock.call().baz(some_collection, 1, 2)
        collection_calls = [foo_call, bar_call, baz_call]                   
        my_module.monkey(some_collection, 1, 2)
        item.assert_has_calls(collection_calls) # requires the correct call order/sequence

实际通话

1. call().foo(<MagicMock id='12345'>, 1, 2)
2. call().foo.__nonzero__()

...

注意：此单元测试失败，因为它看到了__nonzero__()方法调用。

问题

为什么要添加非零方法调用？

澄清

我正在使用mock，它包含在python 3.3中的stdlib中。

Answer 1

简答：

如果你的模拟函数没有返回的显式return_value或side_effect，你会看到这是因为Python试图评估你的模拟的真实性。确保你的模拟有一个。

用一个初始化它：

item = MagicMock(return_value=True)

或添加一个：

item.return_value = True

说明：

执行if not x:时，您可能正在考虑if x is False。

Python实际上并没有这样做 - 它确实if bool(x) is False（这是Python的真实性概念 - 价值评估为True或False），以及bool(x)实际上是对x.__nonzero__()（或3.x中的x.__bool__()）的调用。

这是为了提供Python的良好if行为 - 当你执行if []:时，许多语言会将任何对象视为True，但Python旨在使代码可读，因此如果它是空的，它会委托并且列表的__nonzero__()方法将返回False。这样可以更自然地读取更多代码，并解释为什么会看到这些调用。