Mock-тестирование — это подход, при котором части системы заменяются «заглушками» (моками) для изоляции тестируемого кода от внешних зависимостей. В Python для этого используется модуль unittest.mock. В этой статье мы разберем, как применять моки на практике, и покажем примеры.
Зачем нужны моки?
- Изоляция тестов: Тестируйте код, не полагаясь на базы данных, API или сетевые вызовы.
- Контроль сценариев: Симулируйте любые условия (ошибки, задержки, специфические данные).
- Ускорение тестов: Избегайте долгих операций (например, реальных HTTP-запросов).
Основные инструменты: Mock, MagicMock, patch
1. Класс Mock
Объект-заглушка, который можно настраивать:
2. MagicMock
Расширение Mock с поддержкой магических методов (например, __len__, __iter__):
3. Декоратор patch
Временно заменяет объект в заданном модуле:
Пример 1: Тестирование функции с API-вызовом
Код для тестирования:
Тест с моком:
Пример 2: Тестирование исключений
Код:
Тест:
Полезные методы для работы с моками
- assert_called_with(): Проверка аргументов вызова.
- assert_not_called(): Убедиться, что метод не вызывался.
- side_effect: Задать исключение или функцию для динамического ответа.
- return_value: Зафиксировать возвращаемое значение.
Когда использовать моки?
1. Работа с внешними сервисами (API, SMTP, базы данных).
2. Тестирование исключительных сценариев (например, ошибка сети).
3. Избежание побочных эффектов (чтобы тесты не меняли реальные данные).
Опасности моков
- Избыточное мокирование: Тесты могут стать хрупкими и неотражающими реальное поведение.
- Ложная уверенность: Моки могут маскировать проблемы интеграции между компонентами.
Best Practices
1. Тестируйте поведение, а не реализацию: Не проверяйте, сколько раз вызвался мок, если это не критично.
2. Используйте autospec=True для сохранения сигнатур оригинальных объектов:
3. Комбинируйте с реальными тестами: Моки — для юнит-тестов, интеграционные тесты запускайте без них.
Пример 3: Моки в pytest (с плагином pytest-mock)
Заключение
Mock-тестирование в Python — мощный инструмент для изоляции кода и создания надежных тестов. Используйте `unittest.mock` и `pytest-mock`, чтобы:
- Ускорять тесты.
- Контролировать зависимости.
- Тестировать крайние случаи.
Главное правило: Моки — не замена интеграционным тестам, а способ сделать юнит-тесты предсказуемыми и быстрыми.