问题
你写的单元测试中需要给指定的对象打补丁, 用来断言它们在测试中的期望行为(比如,断言被调用时的参数个数,访问指定的属性等)。
解决方案
unittest.mock.patch()
函数可被用来解决这个问题。 patch()
还可被用作一个装饰器、上下文管理器或单独使用,尽管并不常见。 例如,下面是一个将它当做装饰器使用的例子:
from unittest.mock import patch import example @patch('example.func') def test1(x, mock_func): example.func(x) # Uses patched example.func mock_func.assert_called_with(x)
它还可以被当做一个上下文管理器:
with patch('example.func') as mock_func: example.func(x) # Uses patched example.func mock_func.assert_called_with(x)
最后,你还可以手动的使用它打补丁:
p = patch('example.func') mock_func = p.start() example.func(x) mock_func.assert_called_with(x) p.stop()
如果可能的话,你能够叠加装饰器和上下文管理器来给多个对象打补丁。例如:
@patch('example.func1') @patch('example.func2') @patch('example.func3') def test1(mock1, mock2, mock3): ... def test2(): with patch('example.patch1') as mock1, patch('example.patch2') as mock2, patch('example.patch3') as mock3: ...
讨论
patch()
接受一个已存在对象的全路径名,将其替换为一个新的值。 原来的值会在装饰器函数或上下文管理器完成后自动恢复回来。 默认情况下,所有值会被 MagicMock
实例替代。例如:
> x = 42 > with patch('__main__.x'): ... print(x) ... <MagicMock name='x' id='4314230032'> > x 42 >
不过,你可以通过给 patch()
提供第二个参数来将值替换成任何你想要的:
> x 42 > with patch('__main__.x', 'patched_value'): ... print(x) ... patched_value > x 42 >
被用来作为替换值的 MagicMock
实例能够模拟可调用对象和实例。 他们记录对象的使用信息并允许你执行断言检查,例如:
> from unittest.mock import MagicMock > m = MagicMock(return_value = 10) > m(1, 2, debug=True) 10 > m.assert_called_with(1, 2, debug=True) > m.assert_called_with(1, 2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File ".../unittest/mock.py", line 726, in assert_called_with raise AssertionError(msg) AssertionError: Expected call: mock(1, 2) Actual call: mock(1, 2, debug=True) > > m.upper.return_value = 'HELLO' > m.upper('hello') 'HELLO' > assert m.upper.called > m.split.return_value = ['hello', 'world'] > m.split('hello world') ['hello', 'world'] > m.split.assert_called_with('hello world') > > m['blah'] <MagicMock name='mock.__getitem__()' id='4314412048'> > m.__getitem__.called True > m.__getitem__.assert_called_with('blah') >
一般来讲,这些操作会在一个单元测试中完成。例如,假设你已经有了像下面这样的函数:
# example.py from urllib.request import urlopen import csv def dowprices(): u = urlopen('http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv"htmlcode">import unittest from unittest.mock import patch import io import example sample_data = io.BytesIO(b'''"IBM",91.1\r "AA",13.25\r "MSFT",27.72\r \r ''') class Tests(unittest.TestCase): @patch('example.urlopen', return_value=sample_data) def test_dowprices(self, mock_urlopen): p = example.dowprices() self.assertTrue(mock_urlopen.called) self.assertEqual(p, {'IBM': 91.1, 'AA': 13.25, 'MSFT' : 27.72}) if __name__ == '__main__': unittest.main()本例中,位于
example
模块中的urlopen()
函数被一个模拟对象替代, 该对象会返回一个包含测试数据的ByteIO()
还有一点,在打补丁时我们使用了
example.urlopen
来代替urllib.request.urlopen
。 当你创建补丁的时候,你必须使用它们在测试代码中的名称。 由于测试代码使用了from urllib.request import urlopen
,那么dowprices()
函数 中使用的urlopen()
函数实际上就位于example
模块了。本节实际上只是对
unittest.mock
模块的一次浅尝辄止。 更多更高级的特性,请参考 官方文档以上就是Python如何在单元测试中给对象打补丁的详细内容,更多关于Python 单元测试的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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