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Mock 在 Python 中的使用介绍
原文链接与说明
- https://www.toptal.com/python/an-introduction-to-mocking-in-python
- 本翻译文档原文选题自 Linux中国 ，翻译文档版权归属 Linux中国 所有
本文讲述的是 Python 中 Mock 的使用
如何在避免测试你的耐心的情况下执行单元测试
很多时候，我们编写的软件会直接与那些被标记为肮脏无比的服务交互。用外行人的话说：交互已设计好的服务对我们的应用程序很重要，但是这会给我们带来不希望的副作用，也就是那些在一个自动化测试运行的上下文中不希望的功能。
例如：我们正在写一个社交 app，并且想要测试一下 "发布到 Facebook" 的新功能，但是不想每次运行测试集的时候真的发布到 Facebook。
Python 的 unittest 库包含了一个名为 unittest.mock 或者可以称之为依赖的子包，简称为
mock —— 其提供了极其强大和有用的方法，通过它们可以模拟和打桩来去除我们不希望的副作用。 
注意：
mock到了 Python 3.3 的标准库中；先前发布的版本必须通过 下载 Mock 库。
恐惧系统调用
再举另一个例子，思考一个我们会在余文讨论的系统调用。不难发现，这些系统调用都是主要的模拟对象：无论你是正在写一个可以弹出 CD 驱动的脚本，还是一个用来删除 /tmp 下过期的缓存文件的 Web 服务，或者一个绑定到 TCP 端口的 socket 服务器，这些调用都是在你的单元测试上下文中不希望的副作用。
作为一个开发者，你需要更关心你的库是否成功地调用了一个可以弹出 CD 的系统函数，而不是切身经历 CD 托盘每次在测试执行的时候都打开了。
作为一个开发者，你需要更关心你的库是否成功地调用了一个可以弹出 CD 的系统函数（使用了正确的参数等等），而不是切身经历 CD 托盘每次在测试执行的时候都打开了。（或者更糟糕的是，很多次，在一个单元测试运行期间多个测试都引用了弹出代码！）
同样，保持单元测试的效率和性能意味着需要让如此多的 "缓慢代码" 远离自动测试，比如文件系统和网络访问。
对于首个例子，我们要从原始形式到使用 mock 重构一个标准 Python 测试用例。我们会演示如何使用 mock 写一个测试用例，使我们的测试更加智能、快速，并展示更多关于我们软件的工作原理。
一个简单的删除函数
有时，我们都需要从文件系统中删除文件，因此，让我们在 Python 中写一个可以使我们的脚本更加轻易完成此功能的函数。
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import osdef rm(filename): os.remove(filename)
很明显，我们的 rm 方法此时无法提供比 os.remove 方法更多的相关功能，但我们可以在这里添加更多的功能，使我们的基础代码逐步改善。
让我们写一个传统的测试用例，即，没有使用 mock：
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from mymodule import rmimport os.pathimport tempfileimport unittestclass 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.") 我们的测试用例相当简单，但是在它每次运行的时候，它都会创建一个临时文件并且随后删除。此外，我们没有办法测试我们的 rm 方法是否正确地将我们的参数向下传递给 os.remove 调用。我们可以基于以上的测试认为它做到了，但还有很多需要改进的地方。
使用 Mock 重构
让我们使用 mock 重构我们的测试用例：
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from mymodule import rmimport mockimport unittestclass 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") 使用这些重构，我们从根本上改变了测试用例的操作方式。现在，我们有一个可以用于验证其他功能的内部对象。
潜在陷阱
第一件需要注意的事情就是，我们使用了 mock.patch 方法装饰器，用于模拟位于 mymodule.os 的对象,并且将 mock 注入到我们的测试用例方法。那么只是模拟 os 本身，而不是 mymodule.os 下 os 的引用（注意 @mock.patch('mymodule.os') 便是模拟 mymodule.os 下的 os，译者注），会不会更有意义呢？
当然，当涉及到导入和管理模块，Python 的用法非常灵活。在运行时，mymodule 模块拥有被导入到本模块局部作用域的 os。因此，如果我们模拟 os，我们是看不到 mock 在 mymodule 模块中的作用的。
这句话需要深刻地记住：
模拟测试一个项目，只需要了解它用在哪里，而不是它从哪里来。
如果你需要为 myproject.app.MyElaborateClass 模拟 tempfile 模块，你可能需要将 mock 用于 myproject.app.tempfile，而其他模块保持自己的导入。
先将那个陷阱置身事外，让我们继续模拟。
向 ‘rm’ 中加入验证
之前定义的 rm 方法相当的简单。在盲目地删除之前，我们倾向于验证一个路径是否存在，并验证其是否是一个文件。让我们重构 rm 使其变得更加智能:
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import osimport os.pathdef rm(filename): if os.path.isfile(filename): os.remove(filename)
很好。现在，让我们调整测试用例来保持测试的覆盖率。
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from mymodule import rmimport mockimport unittestclass 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") 我们的测试用例完全改变了。现在我们可以在没有任何副作用下核实并验证方法的内部功能。
将文件删除作为服务
到目前为止，我们只是将 mock 应用在函数上，并没应用在需要传递参数的对象和实例的方法。我们现在开始涵盖对象的方法。
首先，我们将 rm 方法重构成一个服务类。实际上将这样一个简单的函数转换成一个对象，在本质上这不是一个合理的需求，但它能够帮助我们了解 mock 的关键概念。让我们开始重构：
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import osimport os.pathclass RemovalService(object): """A service for removing objects from the filesystem.""" def rm(filename): if os.path.isfile(filename): os.remove(filename)
你会注意到我们的测试用例没有太大变化：
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from mymodule import RemovalServiceimport mockimport unittestclass 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") 很好，我们知道 RemovalService 会如期工作。接下来让我们创建另一个服务，将 RemovalService 声明为它的一个依赖：
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import osimport os.pathclass 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)
因为我们的测试覆盖了 RemovalService，因此我们不会对我们测试用例中 UploadService 的内部函数 rm 进行验证。相反，我们将调用 UploadService 的 RemovalService.rm 方法来进行简单测试（当然没有其他副作用），我们通过之前的测试用例便能知道它可以正确地工作。
这里有两种方法来实现测试：
- 模拟 RemovalService.rm 方法本身。
- 在 UploadService 的构造函数中提供一个模拟实例。
因为这两种方法都是单元测试中非常重要的方法，所以我们将同时对这两种方法进行回顾。
方法 1：模拟实例的方法
mock 库有一个特殊的方法装饰器，可以模拟对象实例的方法和属性，即 @mock.patch.object decorator 装饰器：
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from mymodule import RemovalService, UploadServiceimport mockimport unittestclass 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") 非常棒！我们验证了 UploadService 成功调用了我们实例的 rm 方法。你是否注意到一些有趣的地方？这种修补机制（patching mechanism）实际上替换了我们测试用例中的所有 RemovalService 实例的 rm 方法。这意味着我们可以检查实例本身。如果你想要了解更多，可以试着在你模拟的代码下断点，以对这种修补机制的原理获得更好的认识。
陷阱：装饰顺序
当我们在测试方法中使用多个装饰器，其顺序是很重要的，并且很容易混乱。基本上，当装饰器被映射到方法参数时，。思考这个例子：
@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 注意到我们的参数和装饰器的顺序是反向匹配了吗？这多多少少是由 导致的。这里是使用多个装饰器的情况下它们执行顺序的伪代码：
patch_sys(patch_os(patch_os_path(test_something)))
因为 sys 补丁位于最外层，所以它最晚执行，使得它成为实际测试方法参数的最后一个参数。请特别注意这一点，并且在运行你的测试用例时，使用调试器来保证正确的参数以正确的顺序注入。
方法 2：创建 Mock 实例
我们可以使用构造函数为 UploadService 提供一个 Mock 实例，而不是模拟特定的实例方法。我更推荐方法 1，因为它更加精确，但在多数情况，方法 2 或许更加有效和必要。让我们再次重构测试用例：
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-from mymodule import RemovalService, UploadServiceimport mockimport unittestclass 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, mock_rm): # 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") 在这个例子中，我们甚至不需要补充任何功能，只需为 RemovalService 类创建一个 auto-spec，然后将实例注入到我们的 UploadService 以验证功能。
mock.create_autospec 方法为类提供了一个同等功能实例。实际上来说，这意味着在使用返回的实例进行交互的时候，如果使用了非法的方式将会引发异常。更具体地说，如果一个方法被调用时的参数数目不正确，将引发一个异常。这对于重构来说是非常重要。当一个库发生变化的时候，中断测试正是所期望的。如果不使用 auto-spec，尽管底层的实现已经被破坏，我们的测试仍然会通过。
陷阱：mock.Mock 和 mock.MagicMock 类
mock 库包含了两个重要的类 和 ，大多数内部函数都是建立在这两个类之上的。当在选择使用 mock.Mock 实例，mock.MagicMock 实例或 auto-spec 的时候，通常倾向于选择使用 auto-spec，因为对于未来的变化，它更能保持测试的健全。这是因为 mock.Mock 和 mock.MagicMock 会无视底层的 API，接受所有的方法调用和属性赋值。比如下面这个用例：
class Target(object): def apply(value): return valuedef method(target, value): return target.apply(value)
我们可以像下面这样使用 mock.Mock 实例进行测试：
class MethodTestCase(unittest.TestCase): def test_method(self): target = mock.Mock() method(target, "value") target.apply.assert_called_with("value") 这个逻辑看似合理，但如果我们修改 Target.apply 方法接受更多参数：
class Target(object): def apply(value, are_you_sure): if are_you_sure: return value else: return None
重新运行你的测试，你会发现它仍能通过。这是因为它不是针对你的 API 创建的。这就是为什么你总是应该使用 create_autospec 方法，并且在使用 @patch和 @patch.object 装饰方法时使用 autospec 参数。
现实例子：模拟 Facebook API 调用
为了完成，我们写一个更加适用的现实例子，一个在介绍中提及的功能：发布消息到 Facebook。我将写一个不错的包装类及其对应的测试用例。
import facebookclass 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) 这是我们的测试用例，它可以检查我们发布的消息,而不是真正地发布消息：
import facebookimport simple_facebookimport mockimport unittestclass 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!") 正如我们所看到的，在 Python 中，通过 mock，我们可以非常容易地动手写一个更加智能的测试用例。
Python Mock 总结
对 来说，Python 的 mock 库可以说是一个游戏变革者，即使对于它的使用还有点困惑。我们已经演示了单元测试中常见的用例以开始使用 mock，并希望这篇文章能够帮助 克服初期的障碍，写出优秀、经受过考验的代码。
via: https://www.toptal.com/python/an-introduction-to-mocking-in-python