Python模拟数据测试

今天也有学习吗_

已于 2022-07-20 15:46:37 修改

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文章标签： python

于 2022-07-20 14:43:38 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a_Seal_with_code/article/details/125889609

在复杂的系统测试中，模拟数据可以提高测试效率。本文介绍了如何在Python中使用Mock库进行接口测试，模拟数据流，以替代上游流程。通过创建桩代码，模拟函数的行为并设置返回值，然后进行单元测试验证，简化了测试过程。

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测试过程中，数据流转的复杂程度往往和系统的复杂程度有关，功能越复杂，数据流转的过程越繁琐。有时候会经过数个子系统，上下游业务相互依赖，测试会漫长复杂。例如电商网站的购物，需要选择商品，加入购物车，支付订单，领取积分，退款等环节。环环相扣，支付订单的前提必须是已生成订单，生成订单的前提是已选好商品。针对这样的场景，跑通全流程进行冒烟测试虽然可行，但是在某次小型迭代中测试人员需要针对某一中间环节进行测试，此时用模拟数据的方式来代替上游流程将会更加高效。
接口测试-Mock测试方法

可以编写一小段称为桩的代码充当接口模块，快速从头到尾试验各种测试数据，验证模块的操作。

模拟测试通过模拟数据和调用函数来实现测试目的。可以使用Python第三方Mock库进行模拟测试。使用Python 2.x需要使用pip install -U mock安装，Python 3.x无需安装。可以直接引用：from unittest import mock
python Mock使用

import unittest
from unittest import mock

# 计算两正数之和
class SimpleCaculator():
    def sum(num1: int, num2: int) -> int:
        return num1 + num2

class SumTest():
    def test(self):
        s = SimpleCaculator()
        num1 = 10
        num2 = 30 
        s.sum = mock.Mock(return_value=40)
        self.assertEqual(s.sum(), 40)

模拟一个方法的步骤：
（1）找到要替换的函数。此处为sum()函数，模拟上游sum函数未实现时给test函数传递值。
（2）实例化Mock对象，并设置它的属性或行为。此处设置返回值为40.
（3）替换要替换的函数或对象。
（4）使用单元测试unittest进行断言判断。

python官方文档

简单用例

# -*- coding: utf-8 -*-
# client.py
import requests

# 发出get请求
def send_request(url):
    r = requests.get(url)
    return r.status_code

# 访问百度
def visit_baidu():
    return send_request("https://www.baidu.com")

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
用于测试client类的测试类
test_client.py
@author freePHP
@version v1.1.0
"""
import unittest
from unittest import mock
from . import client


class TestClient(unittest.TestCase):

    def test_success_request(self):
        success_send = mock.Mock(return_value='200')
        client.send_request = success_send
        self.assertEqual(client.visit_baidu(), '200')

    def test_fail_request(self):
        forbidden_send = mock.Mock(return_value='403')
        client.send_request = forbidden_send
        self.assertEqual(client.visit_baidu(), '403')


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()