Когда ты пишешь тесты для Python-приложений, наверняка сталкивался с необходимостью заменить какую-то сложную или внешнюю зависимость на её "мок". Возможно, ты думал: "Зачем мне мокать? Всё и так работает!" Однако, как только ты начинаешь работать с реальными сервисами, базами данных или внешними API, ты понимаешь, что тесты могут стать медленными, нестабильными и уязвимыми для сбоев этих зависимостей. И вот тут на сцену выходит mock. Этот инструмент позволяет создавать замену для реальных объектов, что значительно ускоряет тестирование, улучшает стабильность и помогает тестировать в изоляции...

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. - 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)...