这篇文章主要介绍了Python如何在单元测试中给对象打补丁，文中讲解非常细致，代码帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下
问题
你写的单元测试中需要给指定的对象打补丁， 用来断言它们在测试中的期望行为（比如，断言被调用时的参数个数，访问指定的属性等）。
解决方案
unittest.mock.patch() 函数可被用来解决这个问题。 patch() 还可被用作一个装饰器、上下文管理器或单独使用，尽管并不常见。 例如，下面是一个将它当做装饰器使用的例子：
from unittest.mock import patch import example @patch('example.func') def test1(x, mock_func): example.func(x) # Uses patched example.func mock_func.assert_called_with(x)它还可以被当做一个上下文管理器：
with patch('example.func') as mock_func: example.func(x) # Uses patched example.func mock_func.assert_called_with(x)最后，你还可以手动的使用它打补丁：
p = patch('example.func') mock_func = p.start() example.func(x) mock_func.assert_called_with(x) p.stop()如果可能的话，你能够叠加装饰器和上下文管理器来给多个对象打补丁。例如：
@patch('example.func1') @patch('example.func2') @patch('example.func3') def test1(mock1, mock2, mock3): ... def test2(): with patch('example.patch1') as mock1, \ patch('example.patch2') as mock2, \ patch('example.patch3') as mock3: ...讨论
patch() 接受一个已存在对象的全路径名，将其替换为一个新的值。 原来的值会在装饰器函数或上下文管理器完成后自动恢复回来。 默认情况下，所有值会被 MagicMock 实例替代。例如：
>>> x = 42 >>> with patch('__main__.x'): ... print(x) ... >>> x 42 >>> 不过，你可以通过给 patch() 提供第二个参数来将值替换成任何你想要的：
>>> x 42 >>> with patch('__main__.x', 'patched_value'): ... print(x) ... patched_value >>> x 42 >>>被用来作为替换值的 MagicMock 实例能够模拟可调用对象和实例。 他们记录对象的使用信息并允许你执行断言检查，例如：
>>> from unittest.mock import MagicMock >>> m = MagicMock(return_value = 10) >>> m(1, 2, debug=True) 10 >>> m.assert_called_with(1, 2, debug=True) >>> m.assert_called_with(1, 2) Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File ".../unittest/mock.py", line 726, in assert_called_with raise AssertionError(msg) AssertionError: Expected call: mock(1, 2) Actual call: mock(1, 2, debug=True) >>> >>> m.upper.return_value = 'HELLO' >>> m.upper('hello') 'HELLO' >>> assert m.upper.called >>> m.split.return_value = ['hello', 'world'] >>> m.split('hello world') ['hello', 'world'] >>> m.split.assert_called_with('hello world') >>> >>> m['blah'] >>> m.__getitem__.called True >>> m.__getitem__.assert_called_with('blah') >>>
一般来讲，这些操作会在一个单元测试中完成。例如，假设你已经有了像下面这样的函数：
# example.py from urllib.request import urlopen import csv def dowprices(): u = urlopen('http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=@^DJI&f=sl1') lines = (line.decode('utf-8') for line in u) rows = (row for row in csv.reader(lines) if len(row) == 2) prices = { name:float(price) for name, price in rows } return prices正常来讲，这个函数会使用 urlopen() 从Web上面获取数据并解析它。 在单元测试中，你可以给它一个预先定义好的数据集。下面是使用补丁操作的例子:
import unittest from unittest.mock import patch import io import example sample_data = io.BytesIO(b'''\ "IBM",91.1\r "AA",13.25\r "MSFT",27.72\r \r ''') class Tests(unittest.TestCase): @patch('example.urlopen', return_value=sample_data) def test_dowprices(self, mock_urlopen): p = example.dowprices() self.assertTrue(mock_urlopen.called) self.assertEqual(p, {'IBM': 91.1, 'AA': 13.25, 'MSFT' : 27.72}) if __name__ == '__main__': unittest.main()本例中，位于 example 模块中的 urlopen() 函数被一个模拟对象替代， 该对象会返回一个包含测试数据的 ByteIO()
还有一点，在打补丁时我们使用了 example.urlopen 来代替 urllib.request.urlopen 。 当你创建补丁的时候，你必须使用它们在测试代码中的名称。 由于测试代码使用了 from urllib.request import urlopen ,那么 dowprices() 函数 中使用的 urlopen() 函数实际上就位于 example 模块了。
本节实际上只是对 unittest.mock 模块的一次浅尝辄止。 更多更高级的特性，请参考 官方文档
以上就是Python如何在单元测试中给对象打补丁的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
