python测试之道进阶,Pytest-Mock 进阶用法详解
一、什么是 Mock 测试?
Mock测试就是在 测试过程 中,对于某些不容易构造或者不容易获取的对象,用一个虚拟的对象来创建以便测试的测试方法。这个虚拟的对象就是Mock对象。Mock对象就是真实对象在调试期间的代替品。关键步骤是使用一个接口来描述该对象,在测试过程中解耦掉这个接口或者方法。只通过接口来引用对象,目前一般用于单元测试或者自动化测试依赖第三方接口时所应用。
二、应用场景
在这里主要描述关于自动化测试的应用:
1、内部服务、接口的依赖
2、外部第三方接口依赖
3、被测试模块跨多个测试系统依赖,测试环境复杂且不稳定场景案例:
稍微复杂一点的系统存在各种项目之间的频繁调用,不管是服务、系统、平台之间的调用还是第三方(支付、银行)相关接口的调用,然而在实际测试的过程中,如果依赖的接口不可用时,这样就会影响自动化用例的执行。
之前有遇到一个项目测试是跟银行交互,银行文件接口数据是第二天才返回的,然而自动化不可能等到第二天才去断言返回结果,还有依赖其他服务的接口会因为环境问题导致接口不可调用,由于各种的依赖问题自动化用例不稳定常常会失败。那么问题来了,在实际自动化测试过程中如何应用mock 解决依赖问题?
下面会讲解Python pytest 框架的mock应用。
三、Mock 模块
Python 目前有两个库可以使用,据说 mock 从3.3+就已经集成到unittest框架,而pytest-mock 集成了 mock 的所有功能,更加的灵活和强大。>> pip install mock>> pip install pytest-mock
下面是 mock 库方法属性详解,参考博客:python | Mock(一) - 简书__init__:
name: mock 对象的标识
spec: 设置对象属性
return_value: 对象调用时的返回值
side_effect: 覆盖return_value, 当对象被调用时返回
Assert_method:
assert_called_with: 断言 mock 对象的参数是否正确
assert_called_once_with: 检查某个对象如果被调用多次抛出异常,只允许一次
assert_any_call: 检查对象在全局过程中是否调用了该方法
assert_has_calls: 检查调用的参数和顺序是否正确
Management:
attach_mock: 添加对象到另一个mock对象中
configure_mock: 重新设置对象的返回值
mock_add_spec: 新增对象属性
reset_mock: 重置对象
Count:
called: 对象调用的访问器
call_count: 对象调用次数
call_args: 对象调用时的参数(最近)
call_args_list: 获取对用时所有的参数list
method_calls: 统计对象调用的所有方法,返回list
mock_calls: 统计工厂调用、方法调用
示例
首先在 mock.py 定义两个函数,其中一个函数依赖上一个函数的返回值,这里这么写的原因就是mock实际项目测试过程场景中,接口中的依赖关系。
mock.py
接下来在 test_mock.py 中对 mock.py 模块中的的mock_request 函数的返回值进行mock。下面的示例用了三种方式,其实结果是一样的效果:1. 使用的是pytest-mock 中的mocker
2. 使用的 mock 中patch方法,是对目标函数的返回值进行替换,采用了with上下文进行管理
3. 使用的装饰器的方式对mock对象的函数返回值进行替换
三种方式都是使用的mock.patch进行对函数的替换,还有一种 mock.object是针对类进行替换,实际用法是一样的。
test_mock.py
从上面的示例可以看出,在调用 invoke_mock_request() 之前先对其接口依赖的 mock_request() 方法的返回值可以替换,这样的话不管其方法的返回值如何变化,我们只需要关注此次 mock 即可。
四、Monkey Patching
上面介绍了对函数或者类进行 mock,但是有时候测试需要调用依赖于全局设置的功能,或调用无法轻松测试的代码(如网络访问)修改测试环境变量信息等。 monkey patch fixture 可帮助您安全地设置/删除属性,Monkey patching主要针对模块和环境进行Mock。
假设你想阻止 os.expanduser 返回某个目录,你可以在测试方法调用其之前,使用 monkeypatch.setattr() 猴子补丁方法改造这个函数:
虽然看起来有点奇怪,但是确实改变了 getFile() 函数的目录返回,在测试函数 test_getFile 内部 getFile 调用之前,使用猴子补丁改造了os.path.expanduser, 然后再进行调用。 测试执行完成后对 os.path.expanduser 修改将被撤消.
以下是对环境变量的信息修改,已知有 testEnv 的值是 dev,在实际测试的函数中调用之前,事先使用猴子补丁修改了变量信息,这样可以在自动化测试的环境切换中可以用到,这样的好处是测试函数执行之后,本次的修改就会撤销,不会影响环境的整体设置。总之,功能很强大,这里只是简单描述一下,有兴趣的可以去pytest官网 Pytest官方教程-07-Monkeypatching,对模块和环境进行Mock - 简书 查看更多的资料。
五、思考
通过以上的示例了解了 pytest_mock 的使用,那么在实际的自动化用例过程中,如何结合 pytest-mock 来解决接口解耦、数据依赖的问题?有疑问的可以给我留言!
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