Question

我想编写一些测试用例，以在isinstance（obj，request.Response）逻辑中练习 object_check 。在我创建模拟数据作为requests.post的返回值之后。模拟数据的类型始终是Mock类。这样，我该如何重写模拟数据，以便模拟数据可以成为请求的类型。这样我就可以练习第d = obj.json()行了吗？

from unittest.mock import patch, Mock
import unittest
import requests
from requests.exceptions import HTTPError
import pytest
def object_check(obj):
    if isinstance(obj, bytes):
        d = ujson.decode(obj.decode())
    elif isinstance(obj, requests.Response):
        d = obj.json()
    else:
        raise ValueError('invalid type')
    return d

def service_post(params):
    """
    trivial function that does a GET request
    against google, checks the status of the
    result and returns the raw content
    """
    url = "https://www.iamdomain.com"
    params = {'number': 1234, 'user_id': 1, 'name': 'john'}
    resp = requests.post(url, data=params)
    return object_check(resp)

@patch.object(requests, 'post')
def test_service_post(mock_request_post):
    data = {'number': 0000, 'user_id': 0, 'name': 'john'}
    def res():
        r = Mock()
        r.status_code.return_value = 200
        r.json.return_value = data
        return r
    mock_request_post.return_value = res()
    assert data == service_post(data)

Answer 1

您可以这样做：

@patch.object(requests, 'post')
def test_service_post(mock_request_post):
    data = {'number': 0000, 'user_id': 0, 'name': 'john'}
    def res():
        r = requests.Response()
        r.status_code = 200
        def json_func():
            return data
        r.json = json_func
        return r
    mock_request_post.return_value = res()
    assert data == service_post(data)

然后当我在本地运行该测试时，该测试就通过了。 请注意，模拟是一种迷你气味。

我曾经是Mock的忠实拥护者。但是，随着我成长为一名开发人员，我确实在努力避免这种情况。它可能会诱使您进行一些非常糟糕的设计，并且它们可能真的很难维护（尤其是因为您正在修改Mock来保存返回值）。 Mock还会造成一种错误的安全感（即使Web服务发生巨大变化，您的测试也会继续通过，因此您可能会在产品中大放异彩）。我认为您在这里确实不需要它。两种选择：

您可以尝试使用任何服务，然后使用pickle序列化（保存）该响应，然后存储到磁盘（将其保存在测试套件中）。然后让您的单元测试读回它并使用实际的响应对象。您仍然需要在patch上使用requests.post，但是至少返回值将为您排列，并且您不必随着需求/应用程序的增长而添加或修改它们。
只要上网即可。完全忘掉patch：只需在测试中执行POST并检查响应即可。当然，这可能很慢，并且只有在您有互联网的情况下才可以使用。而且您会得到愚蠢的纯粹主义者，他们会告诉您不要在单元测试中这样做。如果您遇到这些纯粹的人之一，也许可以将其转移到集成测试中。但是，认真地说，没有什么可以替代您在生产中实际要做的事情。这样做的好处是，如果Web服务发生更改，那么您将立即了解它并可以修复您的代码。缺点是它可能会减慢您的测试套件的速度，并且它可能是不可靠的测试（如果Web服务关闭，则您的测试将失败...但是知道这一点实际上可能会很好）。

我建议如果Web服务不稳定（即易于更改），请使用选项2。否则，请使用选项1。或者对单元测试进行{Mock和patch的某种组合，并在集成测试中点击该服务）。只有你可以决定！

HTH，祝你好运！

Answer 2

在实例化模拟时使用spec参数：

>>> from unittest.mock import Mock
>>> from requests import Response
>>> m = Mock(spec=Response)
>>> m.__class__
requests.models.Response
>>> isinstance(m, Response)
True

还要注意，r.status_code.return_value = 200不能用于指定范围；而是直接设置值：

r.status_code = 200

Answer 3

如果要模拟text或content @property值，请在PropertyMock周围使用text

@patch.object(requests, 'post')
def test_service_post(mock_request_post):
    data = {'number': 0000, 'user_id': 0, 'name': 'john'}
    def res():
        r = requests.Response()
        r.status_code = 200
        type(r).text = mock.PropertyMock(return_value=my_text)  # property mock
        def json_func():
            return data
        r.json = json_func
        return r
    mock_request_post.return_value = res()
    assert data == service_post(data)

如何根据请求模拟数据.python中的响应类型

3 个答案: