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    14.2 在单元测试中给对象打补丁

    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:

    1. from unittest.mock import patch
    2. import example
    3.  
    4. @patch('example.func')
    5. def test1(x, mock_func):
    6. example.func(x) # Uses patched example.func
    7. mock_func.assert_called_with(x)

    它还可以被当做一个上下文管理器:

    1. with patch('example.func') as mock_func:
    2. example.func(x) # Uses patched example.func
    3. mock_func.assert_called_with(x)

    最后,你还可以手动的使用它打补丁:

    1. p = patch('example.func')
    2. mock_func = p.start()
    3. example.func(x)
    4. mock_func.assert_called_with(x)
    5. 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:

    1. @patch('example.func1')
      @patch('example.func2')
      @patch('example.func3')
      def test1(mock1, mock2, mock3):

    2. 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:

    1. >>> x = 42
    2. >>> with patch('__main__.x'):
    3. ... print(x)
    4. ...
    5. <MagicMock name='x' id='4314230032'>
    6. >>> x
    7. 42
    8. >>>

    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:

    1. >>> x
    2. 42
    3. >>> with patch('__main__.x', 'patched_value'):
    4. ... print(x)
    5. ...
    6. patched_value
    7. >>> x
    8. 42
    9. >>>

    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:

    1. >>> from unittest.mock import MagicMock
    2. >>> m = MagicMock(return_value = 10)
    3. >>> m(1, 2, debug=True)
    4. 10
    5. >>> m.assert_called_with(1, 2, debug=True)
    6. >>> m.assert_called_with(1, 2)
    7. Traceback (most recent call last):
    8. File "<stdin>", line 1, in <module>
    9. File ".../unittest/mock.py", line 726, in assert_called_with
    10. raise AssertionError(msg)
    11. AssertionError: Expected call: mock(1, 2)
    12. Actual call: mock(1, 2, debug=True)
    13. >>>
    14.  
    15. >>> m.upper.return_value = 'HELLO'
    16. >>> m.upper('hello')
    17. 'HELLO'
    18. >>> assert m.upper.called
    19.  
    20. >>> m.split.return_value = ['hello', 'world']
    21. >>> m.split('hello world')
    22. ['hello', 'world']
    23. >>> m.split.assert_called_with('hello world')
    24. >>>
    25.  
    26. >>> m['blah']
    27. <MagicMock name='mock.__getitem__()' id='4314412048'>
    28. >>> m.__getitem__.called
    29. True
    30. >>> m.__getitem__.assert_called_with('blah')
    31. >>>

    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:

    1. # example.py
    2. from urllib.request import urlopen
    3. import csv
    4.  
    5. def dowprices():
    6. u = urlopen('http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=@^DJI&f=sl1')
    7. lines = (line.decode('utf-8') for line in u)
    8. rows = (row for row in csv.reader(lines) if len(row) == 2)
    9. prices = { name:float(price) for name, price in rows }
    10. return prices

    正常来讲,这个函数会使用 urlopen() 从Web上面获取数据并解析它。在单元测试中,你可以给它一个预先定义好的数据集。下面是使用补丁操作的例子:

    1. import unittest
    2. from unittest.mock import patch
    3. import io
    4. import example
    5.  
    6. sample_data = io.BytesIO(b'''\
    7. "IBM",91.1\r
    8. "AA",13.25\r
    9. "MSFT",27.72\r
    10. \r
    11. ''')
    12.  
    13. class Tests(unittest.TestCase):
    14. @patch('example.urlopen', return_value=sample_data)
    15. def test_dowprices(self, mock_urlopen):
    16. p = example.dowprices()
    17. self.assertTrue(mock_urlopen.called)
    18. self.assertEqual(p,
    19. {'IBM': 91.1,
    20. 'AA': 13.25,
    21. 'MSFT' : 27.72})
    22.  
    23. if __name__ == '__main__':
    24. 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

    原文:

    http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c14/p02_patching_objects_in_unit_tests.html