如何使用mock.patch

时间:2016-03-22 21:51:13

标签: python generator nose python-unittest python-mock

我已经浏览了https://docs.python.org/3/library/unittest.mock-examples.html页面,我看到他们已经列出了如何模拟生成器的示例

我有一个代码,我调用生成器给我一组值,我保存为字典。我想在单元测试中模拟对这个生成器的调用。

我编写了以下代码,但它不起作用。

我哪里错了?

In [7]: items = [(1,'a'),(2,'a'),(3,'a')]

In [18]: def f():
    print "here"
    for i in [1,2,3]:
        yield i,'a'

In [8]: def call_f():
   ...:     my_dict = dict(f())
   ...:     print my_dict[1]
   ...: 

In [9]: call_f()
"here"
a

In [10]: import mock


In [18]: def test_call_f():
    with mock.patch('__main__.f') as mock_f:
        mock_f.iter.return_value = items
        call_f()
   ....: 

In [19]: test_call_f()
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-33ca65a4f3eb> in <module>()
----> 1 test_call_f()

<ipython-input-18-92ff5f1363c8> in test_call_f()
      2     with mock.patch('__main__.f') as mock_f:
      3         mock_f.iter.return_value = items
----> 4         call_f()

<ipython-input-8-a5cff08ebf69> in call_f()
      1 def call_f():
      2     my_dict = dict(f())
----> 3     print my_dict[1]

KeyError: 1

3 个答案:

答案 0 :(得分:15)

更改此行:

mock_f.iter.return_value = items

对此:

mock_f.return_value = iter(items)

答案 1 :(得分:2)

我有另一种方法:

mock_f.__iter__.return_value = [items]

这样,您就可以真正模拟迭代器的返回值。

即使您正在模拟可迭代且具有方法的复杂对象(我的情况),这种方法也能起作用。

我尝试了选择的答案,但不适用于我的情况,只有当我嘲笑我的解释方式时才起作用

答案 2 :(得分:0)

Wims answer

mock_f.return_value = iter(items)
只要您的模拟仅被调用一次,

就可以工作。在单元测试中,我们可能经常想使用不同的参数多次调用一个函数或方法。在这种情况下,这将失败,因为在第一次调用时,迭代器将被耗尽,以至于在第二次调用时,它将立即引发StopIteration异常。当我的模拟来自AttributeError: 'function' object has no attribute '__iter__'时,有了Alexandre Paes' answer,我得到了unittest.mock.patch

作为替代方案,我们可以创建一个“伪”迭代器并将其分配为side_effect

@unittest.mock.patch("mymod.my_generator", autospec=True):
def test_my_func(mm):
    from mymod import my_func
    def fake():
        yield from [items]
    mm.side_effect = fake
    my_func()  # which calls mymod.my_generator
    my_func()  # subsequent calls work without unwanted memory from first call