Mock的基本使用方法

Mock的基本使用方法

一、mock解决的问题

开发时,后端还没完成数据输出,前端只好写静态模拟数据。数据太长了,将数据写在js文件里,完成后挨个改url。某些逻辑复杂的代码,加入或去除模拟数据时得小心翼翼。想要尽可能还原真实的数据,要么编写更多代码,要么手动修改模拟数据。特殊的格式,例如IP,随机数,图片,地址,需要去收集

二、mock优点

1、前后端分离

让前端工程师独立于后端进行开发。

2、增加测试的真实性

通过随机数据,模拟各种场景。

3、开发无侵入

不需要修改既有代码,就可以拦截Ajax请求,返回模拟的响应数据。

4、用法简单

符合直觉的接口。

5、数据类型丰富

支持生成随机的文本、数字、布尔值、日期、邮箱、链接、图片、颜色等。

6、方便扩展

支持支持扩展更多数据类型,支持自定义函数和正则。

7、在已有接口文档的情况下,我们可以直接按照接口文档来开发,将相应的字段写好,在接口完成 之后,只需要改变url地址即可。

8、 不涉及跨域问题

三、案例demo

1、首先需要下载安装mockjs模块

 cnpm install mockjs -S

2、然后可以在scr下创建一个文件夹,用于存放模拟的数据的文件 例如 /src/mock/index.js,在这个文件中

const Mock = require("mockjs");
let data = Mock.mock({
    "data|6": [ //生成6条数据 数组
        {
            "shopId|+1": 1,//生成商品id,自增1
            "shopMsg": "@ctitle(10)", //生成商品信息,长度为10个汉字
            "shopName": "@cname",//生成商品名 , 都是中国人的名字
            "shopTel": /^1(5|3|7|8)[0-9]{9}$/,//生成随机电话号
            "shopAddress": "@county(true)", //随机生成地址
            "shopStar|1-5": "★", //随机生成1-5个星星
            "salesVolume|30-1000": 30, //随机生成商品价格 在30-1000之间
            "shopLogo": "@Image('100x40','#c33', '#ffffff','小北鼻')", //生成随机图片,大小/背景色/字体颜色/文字信息
            "food|2": [ //每个商品中再随机生成2个food
                {
                    "foodName": "@cname", //food的名字
                    "foodPic": "@Image('100x40','#c33', '#ffffff','小可爱')",//生成随机图片,大小/背景色/字体颜色/文字信息
                    "foodPrice|1-100": 20,//生成1-100的随机数
                    "aname|2": [
                        { 
                            "aname": "@cname", 
                            "aprice|30-60": 20 
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
})
Mock.mock(/goods\/goodAll/, 'post', () => { //三个参数。第一个:路径,第二个:请求方式post/get,第三个:回调,返回值
    return data
})

3、模拟完数据后,需要在入口主文件 main.js中 引入这个模拟数据的文件

import "./mock/index.js"

4、在页面中,我们直接可以进行axios请求,(这里懒省事了,正常情况下,要把每个接口都封装到api里面,后期便于修改维护等一系列操作)

import axios from "axios"
export default {
  name: "app",
  data() {
    return {};
  },
  methods:{
       a(){
          console.log(11111)
          axios.post("http://localhost:8080/goods/goodAll").then((res)=>{
            console.log(res)
        })
      }
  },  
 mounted () {
        this.a();
    }
}

5、结果:
在这里插入图片描述

转载自:https://www.cnblogs.com/wangqi2019/p/11303092.html

Mock测试是一种在软件开发过程中常用的测试技术,尤其在单元测试和接口测试中具有重要作用。其核心思想是通过模拟(Mock)外部依赖或尚未实现的组件,以隔离被测代码,确保测试聚焦于特定的功能模块。 ### Mock测试的优点 - **提升测试效率**:通过Mock可以快速构建模拟数据,避免等待其他模块完成[^2]。 - **隔离性**:Mock能够隔离外部依赖,使得测试更加稳定且不受环境影响。 - **可控性**:可以灵活控制输入输出,覆盖各种边界条件和异常场景。 ### Mock测试的局限性 - **过度依赖风险**:如果过分依赖Mock,可能会导致集成测试阶段出现问题,因为Mock无法完全替代真实环境中的行为[^2]。 - **维护成本**:当接口或依赖发生变化时,Mock逻辑需要同步更新,否则可能导致误导性的测试结果。 - **静态Mock的问题**:例如,在Java中使用Mockito框架时,如果已经注册了静态Mock而未及时注销,则会导致后续Mock创建失败。提示信息“static mocking is already registered in the current thread To create a new mock, the existing static mock registration must be deregistered”即源于此问题[^1]。 ### 如何正确使用Mock测试 - **合理选择使用场景**:在模块开发初期或外部服务不可用时使用Mock;在模块集成阶段逐步替换为真实调用。 - **结合E2E测试**:在模块B、C完成后,应将端到端测试(E2E)从Mock切换为真实模块,以验证集成部分的正确性[^2]。 - **定期清理Mock逻辑**:避免Mock与实际接口脱节,减少后期维护负担。 ### 示例代码 以下是一个简单的Mock测试示例,使用Python的`unittest.mock`库: ```python from unittest.mock import Mock # 创建一个Mock对象 mock_api = Mock() # 定义Mock返回值 mock_api.get_data.return_value = {"status": "success", "data": [1, 2, 3]} # 调用Mock方法并打印结果 result = mock_api.get_data() print(result) # 输出: {'status': 'success', 'data': [1, 2, 3]} ``` 上述代码展示了如何创建一个Mock对象,并定义其返回值以模拟API调用的行为。 ---
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