Python - 模拟和存根

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Python 模拟(Mocking) 和存根(Stubbing)是单元测试中的重要技术，它们通过用受控的替代品替换真实对象或方法来帮助隔离正在测试的功能。在本章中，我们将详细了解 Mocking 和 Stubbing -

Python 模拟

模拟是一种测试技术，其中创建 mock 对象以模拟真实对象的行为。

当测试一段与复杂、不可预测或缓慢的组件（如数据库、Web 服务或硬件设备）交互的代码时，这非常有用。

模拟的主要目的是隔离被测代码，并确保独立于其依赖项评估其行为。

模拟的主要特征

以下是 python 中模拟的主要特征 -

• 行为模拟：可以对 Mock 对象进行编程，以返回特定值、引发异常或模拟各种条件下真实对象的行为。
• 交互验证：Mock 可以通过允许测试人员验证特定方法是否使用预期的参数来记录它们的使用方式。
• 测试隔离：通过用 mock 替换真实对象，测试可以专注于被测代码的逻辑，而无需担心外部依赖项的复杂性或可用性。

Python 模拟示例

下面是 database.get_user 方法的示例，该方法被模拟以返回预定义的用户字典。然后，测试可以验证该方法是否使用正确的参数调用 -

from unittest.mock import Mock

# Create a mock object
database = Mock()

# Simulate a method call
database.get_user.return_value = {"name": "Prasad", "age": 30}

# Use the mock object
user = database.get_user("prasad_id")
print(user) 	

# Verify the interaction
database.get_user.assert_called_with("prasad_id")	

输出

Python 存根

存根是一种相关的测试技术，其中某些方法或函数被替换为返回固定的、预先确定的响应的“存根”。

存根比模拟更简单，因为它通常不涉及记录或验证交互。相反，存根侧重于通过确保一致和可重复的结果，为被测代码提供受控的输入。

Stubbing 的主要特征

以下是 python 中 Stubbing 的主要特征 -

• 固定响应：存根返回特定的预定义值或响应，而不管它们的调用方式如何。
• 简化的依赖项：通过用存根替换复杂的方法，测试可以避免设置或管理复杂的依赖关系。
• 关注输入：Stubbing 强调通过允许测试人员专注于被测试代码的逻辑和输出来为被测代码提供已知的输入。

Python 存根示例

以下是 get_user_from_db 函数的示例，该函数被存根以始终返回预定义的用户字典。该测试不需要与真实数据库交互，以简化设置并确保结果一致 -

from unittest.mock import patch

# Define the function to be stubbed
def get_user_from_db(user_id):
	 	# Simulate a complex database operation
	 	pass

# Test the function with a stub
with patch('__main__.get_user_from_db', return_value={"name": "Prasad", "age": 25}):
	 	user = get_user_from_db("prasad_id")
	 	print(user) 	

输出

Python 模拟(Mocking) vs. 存根(Stubbing)

对 Mocking 和 Stubbing 主要功能、用途和用例的比较清楚地说明了何时使用每种方法。通过探索这些区别，开发人员可以创建更有效且可维护的测试，最终获得更高质量的软件。

下表显示了基于不同标准的模拟和存根之间的主要区别 -

Criteria	Mocking	Stubbing
目的	模拟真实对象的行为	提供固定的、预先确定的响应
交互验证	可以验证方法调用和参数	通常不验证交互
复杂性	更复杂;可以模拟各种行为	简单;专注于提供受控输入
用例	隔离和测试具有复杂依赖关系的代码	通过提供已知响应来简化测试
录制行为	记录方法的调用方式	不记录交互
状态管理	可以在调用之间保持状态	通常是无国籍的;返回固定输出
框架支持	主要使用 unittest.mock 和 Mock 等功能	使用 unittest.mock 的补丁进行简单替换
灵活性	高度灵活;可以模拟异常和副作用	灵活性有限;专注于返回值