Python测试框架 Pytest —— mock使用（pytest-mock）

本文介绍: 通过上述代码，提供pytest中mock的2中方法：第一种中的第一个参数是通过 object的方式进行查找关于Moc k _we a th e r的类，然后在找到下面的需要 mock的对象方法名称，第2个参数表示 mock的值。第二中方法中的第一个参数是通过完整的路径进行找到需要 mock的对象，第2个参数是mock的值。通过执行发现，两种方法都是可以 mock成功的。这里的mock和unittest的mock 基本上都是一样的，唯一的区别在于py test.moc k需要导入 moc k 对象的详细路径。

py t es t–moc k

安装：pip install py t es t–mock

这里的mock和unittest的mock基本上都是一样的，唯一的区别在于pytest.m ock需要导入 m ock对象的详细路径。

# weateher_r.py
class Mock_weather():
    def weather(self):
        '''天气接口'''
        pass
    def weather_result(self):
        '''模拟天气接口'''
        result = self.weather()
        if result['result'] == '雪':
            print('下雪了！！！')
        elif result['result'] == '雨':
            print('下雨了！！！')
        elif result['result'] == '晴天':
            print('晴天！！！！')
        else:
            print('返回值错误！')
        return result['status']

先将需要模拟的天气接口，以及需要模拟的场景的代码写好，然后在进行遵循p ytest的用例规范进行书写关于m ock的测试用例

# test_01.py
import pytest
from test_01.weather_r import Mock_weather
 
 
def test_01(mocker):
    # 实例化
    p = Mock_weather()
    moke_value = {'result': "雪", 'status': '下雪了！'}
    # 通过object的方式进行查找需要mock的对象
    p.weather = mocker.patch.object(Mock_weather, "weather", return_value=moke_value)
    result =p.weather_result()
    assert result=='下雪了！'
     
def test_02(mocker):
    # 实例化
    product = Mock_weather()
    # Mock的返回值
    mock_value = {'result': "雨", 'status': '下雨了！'}
    # 第一个参数必须是模拟mock对象的完整路径
    product.weather = mocker.patch('test_01.weather_r.Mock_weather.weather',return_value=mock_value)
    result = product.weather_result()
    assert result=='下雨了！'
     
if __name__ == '__main__':
    pytest.main(['-vs'])