Question

在我的应用程序中，每个模型都有一个类来保存常用的查询（我猜它有点像DDD语言中的“存储库”）。这些类中的每一个都传递给SQLAlchemy会话对象，以便在构造时创建查询。我在确定在单元测试中运行某些查询的最佳方法时遇到了一些困难。使用无处不在的博客示例，假设我有一个“Post”模型，其中包含列和属性“date”和“content”。我还有一个“PostRepository”，其方法是“find_latest”，它应该按“日期”降序查询所有帖子。它看起来像：

from myapp.models import Post

class PostRepository(object):
    def __init__(self, session):
        self._s = session

    def find_latest(self):
        return self._s.query(Post).order_by(Post.date.desc())

我在模拟Post.date.desc（）调用时遇到问题。现在我在我的单元测试中为Post.date.desc修补了一个模拟器，但我觉得可能有更好的方法。

编辑：我正在使用mox作为模拟对象，我当前的单元测试看起来像：

import unittest
import mox

class TestPostRepository(unittest.TestCase):

    def setUp(self):
        self._mox = mox.Mox()

    def _create_session_mock(self):
        from sqlalchemy.orm.session import Session
        return self._mox.CreateMock(Session)

    def _create_query_mock(self):
        from sqlalchemy.orm.query import Query
        return self._mox.CreateMock(Query)

    def _create_desc_mock(self):
        from myapp.models import Post
        return self._mox.CreateMock(Post.date.desc)

    def test_find_latest(self):
        from myapp.models.repositories import PostRepository
        from myapp.models import Post

        expected_result = 'test'

        session_mock = self._create_session_mock()
        query_mock = self._create_query_mock()
        desc_mock = self._create_desc_mock()

        # Monkey patch
        tmp = Post.date.desc
        Post.date.desc = desc_mock

        session_mock.query(Post).AndReturn(query_mock)
        query_mock.order_by(Post.date.desc().AndReturn('test')).AndReturn(query_mock)
        query_mock.offset(0).AndReturn(query_mock)
        query_mock.limit(10).AndReturn(expected_result)

        self._mox.ReplayAll()
        r = PostRepository(session_mock)

        result = r.find_latest()
        self._mox.VerifyAll()

        self.assertEquals(expected_result, result)

        Post.date.desc = tmp

这确实有效，虽然感觉很难看，但我不知道为什么没有“AndReturn（'test'）”片段“Post.date.desc（）。”AndReturn（'test'）“

Answer 1

我认为使用模拟测试您的查询并不会带来太多好处。测试应该测试代码的逻辑，而不是实现。一个更好的解决方案是创建一个新的数据库，向其添加一些对象，在该数据库上运行查询，并确定您是否得到了正确的结果。例如：


# Create the engine. This starts a fresh database
engine = create_engine('sqlite://')
# Fills the database with the tables needed.
# If you use declarative, then the metadata for your tables can be found using Base.metadata
metadata.create_all(engine)
# Create a session to this database
session = sessionmaker(bind=engine)()

# Create some posts using the session and commit them
...

# Test your repository object...
repo = PostRepository(session)
results = repo.find_latest()

# Run your assertions of results
...

现在，您实际上正在测试代码的逻辑。这意味着您可以更改方法的实现，但只要查询正常工作，测试仍应通过。如果需要，可以将此方法编写为获取所有对象的查询，然后对结果列表进行切片。测试将通过，因为它应该。稍后，您可以使用SA表达式API更改实现以运行查询，并且测试将通过。

要记住的一件事是，您可能遇到sqlite行为与另一种数据库类型不同的问题。在内存中使用sqlite可以为您提供快速测试，但如果您想认真对待这些测试，您可能希望针对您将在生产中使用的相同类型的数据库运行它们。

Answer 2

如果您还想使用模拟输入创建单元测试，则可以使用假数据创建模型的实例

如果结果代理返回来自多个模型的数据的结果（例如，当您连接两个表时），则可以使用名为collections的{{1}}数据结构

我们正在使用它来模拟联接查询的结果

Python SQLAlchemy - 模拟模型属性的“desc”方法

2 个答案: