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Comment se moquer d'une classe Python pour les tests unitaires?
Comment se moquer d'une classe Python pour les tests unitaires?
Jul 11, 2025 am 02:01 AM
Lors de la rédaction de tests unitaires pour les classes Python, la technologie simulée peut contourner les dépendances externes et est principalement implémentée à l'aide du module de moque de moque ou de la conduite manuelle. 1. Utilisez unittest.mock.patch pour remplacer un comportement de méthode spécifique, tel que la valeur de retour de la méthode de la classe Mock et vérifiez l'appel; 2. Créez une classe simulée pour remplacer la classe réelle et simuler le comportement global; 3. Utilisez MagicMock pour générer rapidement de fausses données et les utiliser en combinaison avec Patch. Le noyau est d'isoler l'environnement externe par "autonomes" et "Résultats prédéfinis", de sorte que le test se concentre sur la logique elle-même.
Lorsque vous devez rédiger des tests unitaires pour une classe Python, vous rencontrez souvent des situations où vous comptez sur des systèmes externes (tels que des bases de données, des demandes de réseau). à l'heure actuelle, l'utilisation de la technologie simulée peut vous aider à contourner ces appels réels et à mettre le test davantage sur la logique elle-même. Il existe deux fa?ons principales de l'implémenter: utilisez le module unittest.mock ou conduisez manuellement.
1. Utilisez unittest.mock.patch pour remplacer la méthode de classe
La fa?on la plus courante est de remplacer le comportement d'une certaine classe ou de la méthode en patch . Par exemple, vous avez une classe qui dépend d'une API externe:
classe MyService:
def fetch_data (self):
# La demande HTTP sera en fait lancée pour retourner requêtes.get ("https://api.example.com/data")Dans le test, vous pouvez se moquer de sa valeur de retour comme ceci:
à partir de unittest.mock Import Patch
@patch ('my_module.myservice.fetch_data')
def test_fetch_data (mock_fetch):
mock_fetch.return_value.status_code = 200
mock_fetch.return_value.json.return_value = {'key': 'value'}
service = myService ()
result = service.fetch_data (). JSON ()
affirmer le résultat ['key'] == 'valeur'De cette fa?on, vous souhaitez contr?ler la sortie d'une méthode spécifique sans l'exécuter réellement.
Conseils:
- Si vous souhaitez vérifier que la méthode est appelée, vous pouvez utiliser
assert_called_once_with(). -
patchpeut décorer les fonctions et les classes, ou utiliser un gestionnaire de contexte danssetUp. - Notez que le chemin du module doit être écrit correctement, par exemple,
my_module.MyService.fetch_datadoit être cohérent avec le chemin d'importation.
2. Créez une classe simulée pour simuler le comportement des objets
Si vous ne voulez pas simplement se moquer d'une méthode, mais que vous souhaitez simuler le comportement de toute la classe, vous pouvez créer directement une classe simulée pour remplacer la classe réelle:
Class MockDB:
def connect (self):
Retour vrai
Def Query (self, SQL):
return [{"id": 1, "name": "test"}]Remplacez ensuite la classe d'origine dans le test:
@patch ('my_module.database', new = mockdb)
def test_db_query ():
db = base de données ()
résultat = db.query ("SELECT * FROM TABLE")
affirmer Len (résultat) == 1Cette méthode vous convient pour que la classe entière suive le processus simulé, plut?t que de simplement modifier une ou deux méthodes.
3. Utilisez MagicMock pour générer rapidement de fausses données
Si vous avez juste besoin de générer rapidement des valeurs de retour et que vous ne souhaitez pas définir la classe Mock complète vous-même, vous pouvez utiliser MagicMock :
de Unittest.Mock Import MagicMock mock_obj = magicMock () mock_obj.method.return_value = 42 affirmer mock_obj.method () == 42
Vous pouvez l'utiliser en combinaison avec patch , comme le remplacement du constructeur d'une certaine classe:
@patch ('my_module.myclass', autoSpec = true)
def test_init (MockClass):
instance = mockclass.return_value
instance.calculate.return_value = 100
obj = myClass ()
résultat = obj.calculate ()
Affirmer le résultat == 100Fondamentalement, c'est tout. Le c?ur de la simulation est "stand-in" et "Résultats prédéfinis", afin que vos tests puissent fonctionner sans compter sur l'environnement externe.
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