为什么使用Mock进行单元测试?
从功能开发完成的定义来看,至少包括:代码本身、文档及单元测试。而往往在实际开发中,由于需求的不停的变化,导致文档及单元测试是开发过程中直接被忽略的内容。反观优秀的开源项目,在全球几千人合作开发的大项目中,仍然能保持代码的高质量,这其中文档和单元测试是必不可少的环节之一。
不同于完整性测试或者冒烟测试,单元测试是为了证明你代码逻辑的正确性,所以必须由开发人员亲自完成,类似在证明“你爸是你爸”。单元测试能够屏蔽80%以上的低级错误,以及在协作开发过程中出现修改公共逻辑造成的潜在风险。一个伴随着单元测试出现的指标叫做覆盖率,即单元测试覆盖的代码行数,简单来说单元测试有没有覆盖代码执行过程中的每一行。每一个项目的代码覆盖率要求不同,需要寻找一个平衡点,过高的覆盖率会导致研发成本升高,过低的覆盖率又没有起到单元测试的目的。
另外一个在单元测试经常出现的困扰点是环境依赖的问题,比如我们代码实现中需要调用外部某一系统的接口,那么我们在做单元测试时,是不是真的要搭建一套系统来满足我们测试的需要呢?显然是不可能的。这就和我们今天主题相关了,使用Mock思想进行单元测试。简而言之,不具备的条件使用Mock来进行模拟。还是接口调用的例子,我们在进行单元测试的时候,重点要测试时我们的逻辑,并不是那个接口的实现,我们关注的只是那个接口的正常或异常的返回,所以当我们的程序调用那个接口时,我们只需要Mock那个接口的返回即可,这样就可以专注于我们自身的逻辑测试了。
示例一:测试文件删除
本文中的一些示例来自:https://www.toptal.com/python/an-introduction-to-mocking-in-python
我们从例子来看一下如果利用Mock思想进行单元测试。先看看代码实现部分:
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
def rm(filename):
os.remove(filename)
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按照传统的思想进行测试,一定会构建一个文件,然后调用函数进行删除后,判断文件是否存在。但是注意,这种测试方法其实不是在测试你的函数,而是在测试os.remove。这种思想并不是不可以,但是严重依赖于环境,如果我们现在测试对象是一个数据库或者上面提到的接口,我们构建单元测试的成本就非常高,甚至无法实现了。
我们还是来看一下基于这种思想的测试用例实现:
- 实现在setUp中,随机新建了一个文件
- 在test_rm中,调用我们的方法进行删除
- 最终在assert中判断文件是否存在,如果存在,则抛出Failed to remove this file
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from mymodule import rm
import os.path
import tempfile
import unittest
class RmTestCase(unittest.TestCase):
tmpfilepath = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "tmp-testfile")
def setUp(self):
with open(self.tmpfilepath, "wb") as f:
f.write("Delete me!")
def test_rm(self):
# remove the file
rm(self.tmpfilepath)
# test that it was actually removed
self.assertFalse(os.path.isfile(self.tmpfilepath), "Failed to remove the file.")
|
我们使用Mock思想来重新分析一下:在代码中,我们实现其实是接受一个变量后,将变量传给os.remove,从Mock思想来看,我们只需要证明我们参数正确的传给了os.remove,并且os.remove是用我们这个参数执行的,这其实才是我们真正的逻辑,来看一下基于Mock是想的测试用例:
- 使用Mock时,我们不再需要依赖外部环境
- 我们需要使用unittest中的mock.patch,即允许我们对某些模块的返回值进行模拟,比如这里我们对我们依赖的mymodule.os进行了Mock
- 在测试用例中,当调用rm时,rm会使用我们Mock好的库进行调用,并不会触发真正的删除
- 而在断言中,我们只需要证明os库被调用,且参数与我们传入一致即证明测试通过
- 当然对于各种异常情况,我们也可以通过mock进行模拟,来捕获相关的异常是否符合我们的预期,在后面的示例中我们会看到
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from mymodule import rm
import mock
import unittest
class RmTestCase(unittest.TestCase):
@mock.patch('mymodule.os')
def test_rm(self, mock_os):
rm("any path")
# test that rm called os.remove with the right parameters
mock_os.remove.assert_called_with("any path")
|
这里需要注意的一点是我们mock的对象是mymodule.os并不是os,这与Python运行机制有关,在运行时mymodule会导入模块中的独立范围内,所以如果单纯mock os是无法实现上述测试的。
示例二:测试校验验证
在这个示例中,我们对源代码进行部分修改,增加对path存在的校验,我们在执行os.remove前,首先判断传入的参数是否为文件类型。
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import os.path
def rm(filename):
if os.path.isfile(filename):
os.remove(filename)
|
我们直接使用Mock方式进行测试,测试用例增加的部分:
- 增加对mymodule.os.path进行Mock,Mock的目的是控制其返回值
- 通过return_value来控制isfile的返回值为False
- mock_path.isfile.return_value = False
- 我们的测试的第一种情况是:当参数不是文件时,os.remove不会被调用
- 再次通过return_value来控制isfile的返回值为True
- mock_path.isfile.return_value = True
- 我们测试的第二种情况是:当参数是文件时,os.remove会被调用同时使用参数
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from mymodule import rm
import mock
import unittest
class RmTestCase(unittest.TestCase):
@mock.patch('mymodule.os.path')
@mock.patch('mymodule.os')
def test_rm(self, mock_os, mock_path):
# set up the mock
mock_path.isfile.return_value = False
rm("any path")
# test that the remove call was NOT called.
self.assertFalse(mock_os.remove.called, "Failed to not remove the file if not present.")
# make the file 'exist'
mock_path.isfile.return_value = True
rm("any path")
mock_os.remove.assert_called_with("any path")
|
示例三:对类进行测试
首先我们将现有代码改造成类的方式,我们增加了RemovalService类,将原有方法变为类的方法
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import os.path
class RemovalService(object):
"""A service for removing objects from the filesystem."""
def rm(self, filename):
if os.path.isfile(filename):
os.remove(filename)
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我们再次进行测试时,需要将类实例化后,在进行相关测试,这个测试与上面对单独函数的测试并没有太大差别
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from mymodule import RemovalService
import mock
import unittest
class RemovalServiceTestCase(unittest.TestCase):
@mock.patch('mymodule.os.path')
@mock.patch('mymodule.os')
def test_rm(self, mock_os, mock_path):
# instantiate our service
reference = RemovalService()
# set up the mock
mock_path.isfile.return_value = False
reference.rm("any path")
# test that the remove call was NOT called.
self.assertFalse(mock_os.remove.called, "Failed to not remove the file if not present.")
# make the file 'exist'
mock_path.isfile.return_value = True
reference.rm("any path")
mock_os.remove.assert_called_with("any path")
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我们再次对代码进行改造,实现两个类。
- 我们保留了刚才构建了RemovalService,同时新增了一个UploadService使用RemovalService的rm方法
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import os.path
class RemovalService(object):
"""A service for removing objects from the filesystem."""
def rm(self, filename):
if os.path.isfile(filename):
os.remove(filename)
class UploadService(object):
def __init__(self, removal_service):
self.removal_service = removal_service
def upload_complete(self, filename):
self.removal_service.rm(filename)
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根据刚刚我们强调的测试思想,此时再对UploadService进行测试时,我们无须再关注rm实现及测试,而是要关注upload_complete方法本身的测试,这里有两种Mock测试方法:
- 对RemovalService.rm进行Mock
- 在UploadService中完全Mock一个RemovalService
Mock RemovalService.rm
在这种测试方式下,测试方法类似我们之前的测试,只要保证我们的UploadService中是否被正确调用及参数传递是否正确即可。
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from mymodule import RemovalService, UploadService
import mock
import unittest
class RemovalServiceTestCase(unittest.TestCase):
@mock.patch('mymodule.os.path')
@mock.patch('mymodule.os')
def test_rm(self, mock_os, mock_path):
# instantiate our service
reference = RemovalService()
# set up the mock
mock_path.isfile.return_value = False
reference.rm("any path")
# test that the remove call was NOT called.
self.assertFalse(mock_os.remove.called, "Failed to not remove the file if not present.")
# make the file 'exist'
mock_path.isfile.return_value = True
reference.rm("any path")
mock_os.remove.assert_called_with("any path")
class UploadServiceTestCase(unittest.TestCase):
@mock.patch.object(RemovalService, 'rm')
def test_upload_complete(self, mock_rm):
# build our dependencies
removal_service = RemovalService()
reference = UploadService(removal_service)
# call upload_complete, which should, in turn, call `rm`:
reference.upload_complete("my uploaded file")
# check that it called the rm method of any RemovalService
mock_rm.assert_called_with("my uploaded file")
# check that it called the rm method of _our_ removal_service
removal_service.rm.assert_called_with("my uploaded file")
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Mock UploadService
在本示例中,我们直接对UploadService进行自动Mock:
- 使用mock.create_autospec(RemovalService)
- 测试的case仍然是对调用参数及调用过程进行检验
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| #!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from mymodule import RemovalService, UploadService
import mock
import unittest
class RemovalServiceTestCase(unittest.TestCase):
@mock.patch('mymodule.os.path')
@mock.patch('mymodule.os')
def test_rm(self, mock_os, mock_path):
# instantiate our service
reference = RemovalService()
# set up the mock
mock_path.isfile.return_value = False
reference.rm("any path")
# test that the remove call was NOT called.
self.assertFalse(mock_os.remove.called, "Failed to not remove the file if not present.")
# make the file 'exist'
mock_path.isfile.return_value = True
reference.rm("any path")
mock_os.remove.assert_called_with("any path")
class UploadServiceTestCase(unittest.TestCase):
def test_upload_complete(self):
# build our dependencies
mock_removal_service = mock.create_autospec(RemovalService)
reference = UploadService(mock_removal_service)
# call upload_complete, which should, in turn, call `rm`:
reference.upload_complete("my uploaded file")
# test that it called the rm method
mock_removal_service.rm.assert_called_with("my uploaded file")
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mock.create_autospec 方法为所提供的类创建一个功能等效的实例。如果在使用过程中,例如:传递参数错误发生,则会导致异常。这在代码重构时,会帮助我们检查到相关调整可能导致的异常。
Mock常用方法
Mock Patch顺序
Mock的顺序与使用顺序相反,例如下面的例子中:
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| @mock.patch('mymodule.sys')
@mock.patch('mymodule.os')
@mock.patch('mymodule.os.path')
def test_something(self, mock_os_path, mock_os, mock_sys):
pass
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我们看到在函数参数中,顺序与mock的顺序相反,这与Python自身机制有关
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| patch_sys(patch_os(patch_os_path(test_something)))
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Mock和MagicMock
Mock和MagicMock都可以模拟对象所有属性和方法,并且灵活设定存储和返回的内容。
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| from unittest.mock import MagicMock
thing = ProductionClass()
thing.method = MagicMock(return_value=3)
thing.method(3, 4, 5, key='value')
thing.method.assert_called_with(3, 4, 5, key='value')
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使用mock side_effect模拟异常
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| mock = Mock(side_effect=KeyError('foo'))
mock()
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'foo'
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| values = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
def side_effect(arg):
return values[arg]
mock.side_effect = side_effect
mock('a'), mock('b'), mock('c')
(1, 2, 3)
mock.side_effect = [5, 4, 3, 2, 1]
mock(), mock(), mock()
(5, 4, 3)
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Mock API请求
使用各种SDK调用不同平台的API接口,是基于云开发的时候常用的形态。此时,Mock测试对于这种形态的调用是绝佳的测试方案,特别是一些异常情况,非常容易模拟。
该示例是调用Facebook API发送消息的接口实例:
- 在本示例中,我们封装了一个类
- post_message可以发送一条动态,我们需要对此进行测试
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| import facebook
class SimpleFacebook(object):
def __init__(self, oauth_token):
self.graph = facebook.GraphAPI(oauth_token)
def post_message(self, message):
"""Posts a message to the Facebook wall."""
self.graph.put_object("me", "feed", message=message)
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来看一下这个测试用例:
- 通过mock.patch.object对facbook.GraphAPI中的put_object进行Mock
- 用simple_facebook构建一个Mock Token,用于类的初始化
- 最后对Mock后进行调用及传参的校验
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| import facebook
import simple_facebook
import mock
import unittest
class SimpleFacebookTestCase(unittest.TestCase):
@mock.patch.object(facebook.GraphAPI, 'put_object', autospec=True)
def test_post_message(self, mock_put_object):
sf = simple_facebook.SimpleFacebook("fake oauth token")
sf.post_message("Hello World!")
# verify
mock_put_object.assert_called_with(message="Hello World!")
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参考链接