一、什么是 Mock 測試？

Mock測試就是在?測試過程?中，對于某些不容易構造或者不容易獲取的對象，用一個虛擬的對象來創建以便測試的測試方法。這個虛擬的對象就是Mock對象。Mock對象就是真實對象在調試期間的代替品。關鍵步驟是使用一個接口來描述該對象，在測試過程中解耦掉這個接口或者方法。只通過接口來引用對象，目前一般用于單元測試或者自動化測試依賴第三方接口時所應用。

二、應用場景

在這里主要描述關于自動化測試的應用：

1、內部服務、接口的依賴

2、外部第三方接口依賴

3、被測試模塊跨多個測試系統依賴，測試環境復雜且不穩定場景案例：

稍微復雜一點的系統存在各種項目之間的頻繁調用，不管是服務、系統、平臺之間的調用還是第三方(支付、銀行)相關接口的調用，然而在實際測試的過程中，如果依賴的接口不可用時，這樣就會影響自動化用例的執行。

之前有遇到一個項目測試是跟銀行交互，銀行文件接口數據是第二天才返回的，然而自動化不可能等到第二天才去斷言返回結果，還有依賴其他服務的接口會因為環境問題導致接口不可調用，由于各種的依賴問題自動化用例不穩定常常會失敗。那么問題來了，在實際自動化測試過程中如何應用mock 解決依賴問題？

下面會講解Python pytest 框架的mock應用。

三、Mock 模塊

Python 目前有兩個庫可以使用,據說 mock 從3.3+就已經集成到unittest框架，而pytest-mock 集成了 mock 的所有功能，更加的靈活和強大。>> pip install mock>> pip install pytest-mock

下面是 mock 庫方法屬性詳解，參考博客：python | Mock(一) - 簡書__init__：

name: mock 對象的標識

spec: 設置對象屬性

return_value: 對象調用時的返回值

side_effect: 覆蓋return_value, 當對象被調用時返回

Assert_method:

assert_called_with: 斷言 mock 對象的參數是否正確

assert_called_once_with: 檢查某個對象如果被調用多次拋出異常，只允許一次

assert_any_call: 檢查對象在全局過程中是否調用了該方法

assert_has_calls: 檢查調用的參數和順序是否正確

Management:

attach_mock: 添加對象到另一個mock對象中

configure_mock: 重新設置對象的返回值

mock_add_spec: 新增對象屬性

reset_mock: 重置對象

Count:

called: 對象調用的訪問器

call_count: 對象調用次數

call_args: 對象調用時的參數(最近)

call_args_list: 獲取對用時所有的參數list

method_calls: 統計對象調用的所有方法，返回list

mock_calls: 統計工廠調用、方法調用

示例

首先在 mock.py 定義兩個函數，其中一個函數依賴上一個函數的返回值，這里這么寫的原因就是mock實際項目測試過程場景中，接口中的依賴關系。

mock.py

接下來在 test_mock.py 中對 mock.py 模塊中的的mock_request 函數的返回值進行mock。下面的示例用了三種方式，其實結果是一樣的效果：1. 使用的是pytest-mock 中的mocker

2. 使用的 mock 中patch方法，是對目標函數的返回值進行替換，采用了with上下文進行管理

3. 使用的裝飾器的方式對mock對象的函數返回值進行替換

三種方式都是使用的mock.patch進行對函數的替換，還有一種 mock.object是針對類進行替換，實際用法是一樣的。

test_mock.py

從上面的示例可以看出，在調用 invoke_mock_request() 之前先對其接口依賴的 mock_request() 方法的返回值可以替換，這樣的話不管其方法的返回值如何變化，我們只需要關注此次 mock 即可。

四、Monkey Patching

上面介紹了對函數或者類進行 mock，但是有時候測試需要調用依賴于全局設置的功能，或調用無法輕松測試的代碼(如網絡訪問)修改測試環境變量信息等。 monkey patch fixture 可幫助您安全地設置/刪除屬性，Monkey patching主要針對模塊和環境進行Mock。

假設你想阻止 os.expanduser 返回某個目錄，你可以在測試方法調用其之前，使用 monkeypatch.setattr() 猴子補丁方法改造這個函數：

雖然看起來有點奇怪，但是確實改變了 getFile() 函數的目錄返回，在測試函數 test_getFile 內部 getFile 調用之前，使用猴子補丁改造了os.path.expanduser， 然后再進行調用。 測試執行完成后對 os.path.expanduser 修改將被撤消.

以下是對環境變量的信息修改，已知有 testEnv 的值是 dev，在實際測試的函數中調用之前，事先使用猴子補丁修改了變量信息，這樣可以在自動化測試的環境切換中可以用到，這樣的好處是測試函數執行之后，本次的修改就會撤銷，不會影響環境的整體設置。總之，功能很強大，這里只是簡單描述一下，有興趣的可以去pytest官網? ?Pytest官方教程-07-Monkeypatching,對模塊和環境進行Mock - 簡書?查看更多的資料。

五、思考

通過以上的示例了解了 pytest_mock 的使用，那么在實際的自動化用例過程中，如何結合 pytest-mock 來解決接口解耦、數據依賴的問題？有疑問的可以給我留言！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python测试之道进阶,Pytest-Mock 进阶用法详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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