Python中Mock 到底该怎么玩？一篇文章告诉你（超全）

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1. 前言

微服务架构下，由于各类服务开发进度的不一致，导致联调工作经常会存在不确定性，进而导致项目延期

在实际工作中，为了保证项目进度，我们经常需要针对部分未完成模块及不稳定模块采用 Mock 方式，以验证已开发完的模块

本篇文章将介绍 Python 实现Mock的几种常见方式

2. Mock 介绍

Mock 测试：在测试验证过程中，对于那些尚未完成或不稳定的对象，用一个虚拟对象来替代，以便测试的测试方法

因此，这个虚拟的对象是 Mock 对象，Mock 对象是真实对象在调试期间的代替品

它的优势包含：

前、后端并行开发

模拟无法访问的资源

隔离系统，避免脏数据干扰测试结果

3.1 mock

在 Python 3.3 之前使用 mock，需要先安装依赖

项目地址：

https://github.com/testing-cabal/mock

假设 Product 类中有 2 个方法

get_product_status_by_id

buy_product

其中，get_product_status_by_id 方法还没有实现；buy_product 方法依赖于 get_product_status_by_id 方法的返回值

Mock 的步骤如下：

导入使用 mock 中的patch方法

作为测试方法的装饰器，对 get_product_status_by_id 方法进行 Mock，方法参数为 Mock 对象

测试方法中，对该 Mock 对象设置一个返回值

调用并断言

需要注意的是，Mock 此方法的时候，必须制定该方法的完整路径

使用 @patch.object 同样能完成 Mock，不同的是，@patch.object包含 2 个参数

第一个参数为该方法所在的类；第二个参数为方法名

3.2 unittest.mock

Python 3.3 之后，mock 作为标准库，已经内置到 unittest 中了

还是以 3.1 的场景为例，使用 unittest 编写一个测试用例

Mock 步骤如下：

导入 unittest 框架中的 mock 文件

实例化 Product 对象

mock.Mock(return_value=*) 方法

对get_product_status_by_id 方法进行 Mock

调用并断言

3.3 pytest.mock

相比 unittest，pytest 由于强大的插件支持，用户群体可能更大！

如果项目本身使用的框架是 pytest，则 Mock 更建议使用 pytest-mock这个插件

Mock 步骤如下：

使用 pytest 编写测试方法，参数为 mocker

实例化 Product 对象

使用mocker.patch() 方法对 get_product_status_by_id 方法进行 Mock，并设置返回值

调用并断言

需要注意的是，mocker.patch 方法第一个参数必须是 Mock 对象的完整路径

4. 最后

文中对 Python 中常见的 Mock 方案进行了讲解，实际应用中，建议根据项目实际情况进行选型

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