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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
# 安装mock依赖
pip3 install mock
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
# product_impl.py
class Product(object):
def __init__(self):
pass
def get_product_status_by_id(self, product_id):
"""
通过商品id获取产品信息（Mock）
:return:
"""
# 待实现查询数据库的业务逻辑
pass
def buy_product(self, product_id):
"""
购买产品（真实逻辑）
:return:
"""
# 产品信息
# {"id":1,"name":"苹果","num":23}
product = self.get_product_status_by_id(product_id)
if product.get("num") >= 1:
result = {"status": 0, "msg": "购买成功！"}
else:
result = {"status": 1, "msg": "购买失败，库存不足！"}
return result
Mock 的步骤如下：
from mock import patch
from mock_.product_impl import Product
@patch('mock_.product_impl.Product.get_product_status_by_id')
def test_succuse(mock_get_product_status_by_id):
# Mock方法，指定一个返回值
mock_get_product_status_by_id.return_value = {"id": 1, "name": "苹果", "num": 23}
product = Product()
assert product.buy_product(1).get("status") == 0
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
from mock import patch
from
mock_.product_impl import Product
# Mock一个方法
# @patch.object：对象、方法名
@patch.object(Product, 'get_product_status_by_id')
def test_succuse(mock_get_product_status_by_id):
# Mock方法，指定一个返回值
mock_get_product_status_by_id.return_value = {"id": 1, "name": "苹果", "num": 23}
product = Product()
assert product.buy_product(1).get("status") == 0
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：
import unittest
from unittest import mock
from unittest_mock.product_impl import Product
class TestProduct(unittest.TestCase):
def test_success(self):
# 成功结果
mock_success_value = {"id": 1, "name": "苹果", "num": 23}
product = Product()
product.get_product_status_by_id = mock.Mock(return_value=mock_success_value)
# 调用实际函数
assert product.buy_product(1).get("status") == 0
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
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
# pytest依赖
pip3 install pytest
Mock 步骤如下：
import pytest
from pytest_mock_.product_impl import Product
def test_buy_product_success(mocker):
"""
购买成功Mock
:param mocker:
:return:
"""
# 实例化一个产品对象
product = Product()
# 对Product中的方法的返回值进行Mock
mock_value = {"id": 1, "name": "苹果"
, "num": 23}
# Mock方法
# 注意：需要指定方法的完整路径
# mocker.patch 的第一个参数必须是模拟对象的具体路径，第二个参数用来指定返回值
product.get_product_status_by_id = mocker.patch("product_impl.Product.get_product_status_by_id",
return_value=mock_value)
# 调用购买产品的方法
result = product.buy_product(1)
assert result.get("status") == 0
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。
