如何将数据模拟为 request.Response 输入 python

How to mock data as request.Response type in python

我想写一些测试用例来练习 isinstance(obj, requests.Response) 中的 object_check 逻辑。在我为 requests.post 创建模拟数据作为 return 值之后。模拟数据的类型始终是 Mock class。这样,我怎样才能重写模拟数据,使模拟数据可以是 requests.Response 类型?这样我就可以练习行 d = obj.json()?

from unittest.mock import patch, Mock
import unittest
import requests
from requests.exceptions import HTTPError
import pytest
def object_check(obj):
    if isinstance(obj, bytes):
        d = ujson.decode(obj.decode())
    elif isinstance(obj, requests.Response):
        d = obj.json()
    else:
        raise ValueError('invalid type')
    return d

def service_post(params):
    """
    trivial function that does a GET request
    against google, checks the status of the
    result and returns the raw content
    """
    url = "https://www.iamdomain.com"
    params = {'number': 1234, 'user_id': 1, 'name': 'john'}
    resp = requests.post(url, data=params)
    return object_check(resp)

@patch.object(requests, 'post')
def test_service_post(mock_request_post):
    data = {'number': 0000, 'user_id': 0, 'name': 'john'}
    def res():
        r = Mock()
        r.status_code.return_value = 200
        r.json.return_value = data
        return r
    mock_request_post.return_value = res()
    assert data == service_post(data)

你可以这样做:

@patch.object(requests, 'post')
def test_service_post(mock_request_post):
    data = {'number': 0000, 'user_id': 0, 'name': 'john'}
    def res():
        r = requests.Response()
        r.status_code = 200
        def json_func():
            return data
        r.json = json_func
        return r
    mock_request_post.return_value = res()
    assert data == service_post(data)

当我在本地 运行 时,测试通过了。 请注意 Mock 是一种迷你气味。

我曾经是Mock的忠实粉丝。但是,随着我作为一名开发人员的成长,我真的会尽量避免它。它可能会诱使您进行一些非常糟糕的设计,并且它们可能真的很难维护(特别是因为您正在修改 Mock 以保存 return 值)。 Mock 还会产生一种错误的安全感(即使 Web 服务发生巨大变化,您的测试仍会继续通过,因此您可能会在生产中爆炸)。我认为您在这里真的不需要它。两种选择:

  1. 您可以点击您尝试点击的任何服务,并使用 pickle 序列化(保存)该响应,然后存储到磁盘(将其保存在您的测试套件中)。然后让您的单元测试读回它并使用实际的响应对象。您仍然需要 patch 超过 requests.post,但至少 return 值会为您排列,您不必添加或修改它们作为您的 [=38] =] 增长。
  2. 刚刚上网。完全忘记 patch:只需在测试中执行 POST 并检查响应。当然,这可能会很慢,并且只有在有互联网的情况下才能工作。而且你会遇到愚蠢的纯粹主义者,他们会告诉你永远不要在单元测试中这样做。如果您 运行 成为那些纯粹的人之一,也许将其移至集成测试。但说真的,没有什么可以替代你在生产中实际要做的事情。这样做的好处是,如果 Web 服务发生变化,您会立即知道并修复您的代码。缺点是它会减慢您的测试套件,并且它可能是一个不可靠的测试(如果 web 服务关闭,您的测试将失败......但知道这一点实际上可能是件好事)。

我建议如果网络服务不稳定(即容易更改),请使用选项 2。否则,请使用选项 1。或者将两者结合使用(Mockpatch 用于一个单元测试,并在集成测试中点击服务)。只有你能决定!

HTH,祝你好运!

实例化模拟时使用 spec 参数:

>>> from unittest.mock import Mock
>>> from requests import Response
>>> m = Mock(spec=Response)
>>> m.__class__
requests.models.Response
>>> isinstance(m, Response)
True

另请注意,r.status_code.return_value = 200 不适用于 speccing;直接设置值:

r.status_code = 200

如果您想模拟 textcontent @属性 值,请在 text

周围使用 PropertyMock
@patch.object(requests, 'post')
def test_service_post(mock_request_post):
    data = {'number': 0000, 'user_id': 0, 'name': 'john'}
    def res():
        r = requests.Response()
        r.status_code = 200
        type(r).text = mock.PropertyMock(return_value=my_text)  # property mock
        def json_func():
            return data
        r.json = json_func
        return r
    mock_request_post.return_value = res()
    assert data == service_post(data)