Мокаем в unittest Django

Это техника в программировании, используемая в процессе тестирования, которая позволяет имитировать поведение реальных объектов в контролируемой среде. Это достигается с помощью объектов "mock", которые имитируют поведение настоящих компонентов системы.

• Изоляция тестов: Mocking позволяет тестировать части программы в изоляции от внешних зависимостей, таких как базы данных, файловые системы или внешние сервисы.
• Ускорение тестирования: Тесты, использующие Mock объекты, обычно выполняются быстрее, так как не требуют взаимодействия с реальными ресурсами.
• Повышение стабильности: Тесты становятся менее подвержены сбоям из-за проблем внешних сервисов или изменений в данных.
• Контроль состояний: Mocking позволяет легко настраивать различные сценарии и состояния для тестирования, которые могут быть трудно воспроизвести с реальными объектами.
• Проверка взаимодействия: С помощью Mocking можно проверять, что код правильно взаимодействует с другими объектами (например, вызывает нужные методы с правильными аргументами).

• Тестирование взаимодействия с внешними сервисами: Когда код взаимодействует с внешними API или сервисами, которые могут быть недоступны или медленны во время тестирования.
• Тестирование обработки ошибок: Для проверки реакции системы на ошибки внешних сервисов, можно использовать Mock объекты для имитации сбоев и исключений.
• Тестирование с ограниченными ресурсами: Если тестирование требует дорогостоящих ресурсов или данных, которые сложно генерировать или поддерживать.
• Тестирование нестабильных компонентов: Когда нужно тестировать взаимодействие с компонентами, которые ещё находятся в разработке или часто меняются.
• Тестирование в изоляции: Для проверки работы отдельных модулей без запуска всей системы или приложения.

Использование Mocking должно быть обоснованным и целесообразным, чтобы тесты оставались релевантными и отражали реальное поведение системы. Неправильное использование Mocking может привести к созданию тестов, которые не выявляют реальные проблемы в коде.

В Python для создания Mock объектов используется модуль unittest.mock, который входит в стандартную библиотеку. Для начала работы с Mock, необходимо импортировать класс Mock из этого модуля:

from unittest.mock import Mock

Создание Mock объекта происходит путём вызова Mock():

mock_obj = Mock()

Этот объект теперь можно использовать в тестах для имитации поведения других объектов.

Mock объекты имеют множество полезных атрибутов и методов. Вот некоторые из них:

• return_value: Значение, которое будет возвращено при вызове Mock объекта.
• side_effect: Если установлен, вызов Mock объекта вызовет указанный эффект, который может быть исключением или другой функцией.
• assert_called(): Утверждает, что Mock был вызван хотя бы один раз.
• assert_called_once(): Утверждает, что Mock был вызван ровно один раз.
• assert_called_with(*args, **kwargs): Утверждает, что последний вызов Mock был с указанными аргументами.
• assert_called_once_with(*args, **kwargs): Утверждает, что Mock был вызван ровно один раз с указанными аргументами.
• assert_not_called(): Утверждает, что Mock не был вызван.
• call_count: Возвращает количество вызовов Mock.
• call_args: Возвращает аргументы, с которыми Mock был вызван в последний раз.
• call_args_list: Список всех вызовов Mock с их аргументами.

Возвращение значений с помощью return_value и side_effect

return_value используется для определения значения, которое должен возвращать Mock объект при его вызове:

mock_obj = Mock(return_value=42)
print(mock_obj())  # Выведет: 42

side_effect используется для вызова исключения или выполнения функции при вызове Mock объекта:

# Использование исключения в качестве side_effect
mock_obj = Mock(side_effect=KeyError('key not found'))
# mock_obj()  # При вызове будет выброшено исключение KeyError

# Использование функции в качестве side_effect
def side_effect_func(*args, **kwargs):
    return args[0] + 10

mock_obj = Mock(side_effect=side_effect_func)
print(mock_obj(5))  # Выведет: 15

Если side_effect является итерируемым, то при каждом вызове Mock объекта будет возвращаться следующее значение из итератора:

mock_obj = Mock(side_effect=[10, 20, 30])
print(mock_obj())  # Выведет: 10
print(mock_obj())  # Выведет: 20
print(mock_obj())  # Выведет: 30

Использование return_value и side_effect позволяет тестировать различные сценарии взаимодействия с Mock объектами, что делает тесты более гибкими.

Функции, которые взаимодействуют с внешними ресурсами, такими как веб-сервисы, базы данных или файловые системы, могут быть трудными для тестирования из-за их зависимости от внешнего окружения. Mocking позволяет "имитировать" эти ресурсы, предоставляя контролируемую среду, которая не зависит от внешних условий.

from unittest.mock import Mock
import my_module

# Функция, которую мы хотим протестировать
def fetch_data(api_client, url):
    response = api_client.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None

# Тестовая функция
def test_fetch_data():
    # Создаем Mock объект для имитации клиента API
    mock_api_client = Mock()
    
    # Настраиваем Mock, чтобы он возвращал объект с нужными атрибутами
    mock_api_client.get.return_value.status_code = 200
    mock_api_client.get.return_value.json.return_value = {'key': 'value'}
    
    # Вызываем функцию с Mock объектом
    result = fetch_data(mock_api_client, 'http://fakeurl.com')
    
    # Проверяем, что результат верный
    assert result == {'key': 'value'}
    
    # Проверяем, что метод get был вызван с правильным URL
    mock_api_client.get.assert_called_with('http://fakeurl.com')

Использование patch для замены объектов в тестируемом коде

patch — это утилита из модуля unittest.mock, которая позволяет заменять объекты в тестируемом коде на Mock объекты. Это особенно полезно, когда нужно заменить объекты, созданные внутри функции, или когда объекты импортируются непосредственно в модуль.

from unittest.mock import patch
import my_module

# Предположим, что my_module содержит функцию, которая использует внешний ресурс
def test_my_function():
    with patch('my_module.external_resource') as mock_resource:
        # Настраиваем Mock
        mock_resource.some_method.return_value = 'mocked value'
        
        # Вызываем функцию, которая будет использовать замоканный ресурс
        result = my_module.function_that_uses_external_resource()
        
        # Проверяем результат
        assert result == 'expected value based on mocked value'
        
        # Проверяем, что метод some_method был вызван
        mock_resource.some_method.assert_called_once()

Проверка вызовов и аргументов с помощью assert_called_with и assert_called_once_with

После того как Mock объект был использован в тесте, можно проверить, как он был вызван, используя методы assert_called_with и assert_called_once_with.

# Создаем Mock объект
mock_func = Mock()

# Имитируем вызов функции с аргументами
mock_func('arg1', key='value')

# Проверяем, что функция была вызвана с правильными аргументами
mock_func.assert_called_with('arg1', key='value')

# Проверяем, что функция была вызвана ровно один раз с правильными аргументами
mock_func.assert_called_once_with('arg1', key='value')

Эти методы утверждения являются инструментами для проверки того, что тестируемый код взаимодействует с Mock объектами ожидаемым образом.

Mocking может быть использован не только для функций, но и для классов целиком. Это позволяет имитировать поведение объектов класса без необходимости создавать реальные экземпляры этих классов. Это особенно полезно, когда реальные объекты трудоемки в настройке или когда они взаимодействуют с внешними системами.

from unittest.mock import Mock, patch
import my_module

class SomeClass:
    def method(self):
        pass

# Тестирование с использованием Mock
def test_SomeClass_method():
    with patch('my_module.SomeClass') as MockClass:
        # Создаем экземпляр Mock объекта
        instance = MockClass.return_value
        
        # Вызываем метод класса
        instance.method()
        
        # Проверяем, что метод был вызван
        instance.method.assert_called_once_with()

При тестировании методов класса, можно замокать только определенные методы, оставляя остальные без изменений. Это позволяет тестировать взаимодействие методов внутри класса, не затрагивая внешние зависимости.

from unittest.mock import Mock, patch

class MyClass:
    def method_a(self):
        return self.method_b()

    def method_b(self):
        return 'real value'

def test_method_a_calls_method_b():
    my_class_instance = MyClass()
    my_class_instance.method_b = Mock(return_value='mocked value')

    # Вызываем метод, который мы хотим протестировать
    result = my_class_instance.method_a()

    # Проверяем результат
    assert result == 'mocked value'
    # Проверяем, что method_b был вызван
    my_class_instance.method_b.assert_called_once_with()

Использование PropertyMock для имитации свойств объектов

PropertyMock предоставляет механизм для имитации свойств объектов с помощью Mock. Это полезно, когда у объекта есть свойства с декоратором @property, которые вы хотите контролировать во время тестирования.

from unittest.mock import PropertyMock, patch

class MyClass:
    @property
    def my_property(self):
        return 'real value'

def test_my_property():
    with patch('my_module.MyClass.my_property', new_callable=PropertyMock) as mock_my_property:
        mock_my_property.return_value = 'mocked value'
        my_class_instance = MyClass()

        # Проверяем, что свойство возвращает замоканное значение
        assert my_class_instance.my_property == 'mocked value'

Использование PropertyMock позволяет тестировать код, который зависит от свойств объектов, не изменяя поведение других методов или атрибутов класса.

Это подкласс Mock, который имеет все те же возможности, что и Mock, но также позволяет имитировать магические методы Python, такие как __len__, __str__, __call__ и т.д. Это особенно полезно, когда вы хотите, чтобы ваш Mock объект вел себя как контейнер или функция.

Пример использования MagicMock:

from unittest.mock import MagicMock

# Создаем MagicMock объект
magic_mock = MagicMock()

# Настраиваем возвращаемое значение для магического метода __str__
magic_mock.__str__.return_value = 'MagicMock object'

# Теперь при вызове str на объекте, будет возвращаться заданное значение
print(str(magic_mock))  # Выведет: MagicMock object

# MagicMock также может имитировать вызовы функций
magic_mock.return_value = 42
print(magic_mock())  # Выведет: 42

MagicMock позволяет легко настроить поведение магических методов, что делает его идеальным для ситуаций, когда объект должен вести себя как коллекция или вызываемый объект.

# Настраиваем MagicMock для имитации списка
magic_mock = MagicMock()
magic_mock.__len__.return_value = 5
magic_mock.__getitem__.side_effect = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'].__getitem__

# Использование магических методов
len(magic_mock)  # Возвращает 5
magic_mock[1]    # Возвращает 'b'

autospec может быть использован для создания Mock объектов, которые имеют те же спецификации, что и объекты, которые они имитируют. Это означает, что Mock будет иметь те же методы и атрибуты, что и оригинальный объект, и будет вызывать исключения, если будет использоваться неправильно.

Пример использования autospec:

from unittest.mock import create_autospec, MagicMock
import my_module

# Предположим, у нас есть класс с методом, который мы хотим замокать
class SomeClass:
    def some_method(self):
        pass

# Создаем autospec для класса
mock_class = create_autospec(SomeClass)

# mock_class теперь имеет тот же интерфейс, что и SomeClass
mock_class.some_method()

# Если мы попытаемся вызвать метод, которого нет в SomeClass, будет вызвано исключение
# mock_class.non_existent_method()  # Вызовет исключение

# MagicMock с autospec также может имитировать магические методы
magic_mock = MagicMock(spec=SomeClass)
magic_mock.__str__.return_value = 'MagicMock with autospec'
print(str(magic_mock))  # Выведет: MagicMock with autospec

Использование autospec помогает обеспечить, что ваши Mock объекты будут использоваться правильно, и предотвращает ошибки, связанные с неправильным использованием интерфейса объектов. Это делает тесты более надежными и предсказуемыми.

В рамках стандартного Python модуля unittest, TestCase классы используются для организации тестовых случаев. Mock объекты могут быть интегрированы в TestCase для имитации зависимостей и внешних ресурсов, что позволяет тестам быть более изолированными и надежными.

Пример настройки TestCase с использованием Mock:

import unittest
from unittest.mock import Mock, patch
import my_module

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test_something(self):
        # Создаем Mock объект внутри тестового метода
        my_mock = Mock()
        my_mock.some_method.return_value = 'mocked value'
        
        # Используем Mock объект в тесте
        self.assertEqual(my_module.some_function(my_mock), 'expected result')

Методы setUp и tearDown в TestCase используются для настройки и очистки перед и после каждого тестового метода. Это идеальное место для создания и конфигурирования Mock объектов, а также для их очистки, если это необходимо.

Пример использования setUp и tearDown:

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Настройка Mock объекта перед каждым тестом
        self.my_mock = Mock()
        self.my_mock.some_method.return_value = 'mocked value'
    
    def tearDown(self):
        # Очистка Mock объекта после каждого теста, если это необходимо
        self.my_mock.reset_mock()
    
    def test_something(self):
        # Использование Mock объекта в тесте
        self.assertEqual(my_module.some_function(self.my_mock), 'expected result')

patch — это удобный декоратор и менеджер контекста в модуле unittest.mock, который позволяет заменять объекты в тестируемом коде на Mock объекты во время тестирования. Это особенно полезно для замены глобальных объектов или объектов, созданных внутри функций.

Пример интеграции patch в TestCase:

class MyTestCase(unittest.TestCase):
    @patch('my_module.SomeClass')
    def test_something(self, MockClass):
        # MockClass здесь - это Mock объект для my_module.SomeClass
        instance = MockClass.return_value
        instance.some_method.return_value = 'mocked value'
        
        # Вызываем функцию, которая использует SomeClass
        result = my_module.function_that_uses_SomeClass()
        
        # Проверяем результат
        self.assertEqual(result, 'expected result based on mocked value')
        
        # Проверяем, что метод был вызван
        instance.some_method.assert_called_once_with()

Использование patch в TestCase позволяет легко управлять Mock объектами, делая тесты более чистыми и понятными. Это также упрощает внесение изменений в тесты, так как зависимости и конфигурации Mock объектов централизованно управляются в декораторах или менеджерах контекста.

• Используйте Mock с умом: Не заменяйте Mock'ами все подряд. Используйте их для внешних зависимостей и там, где это действительно необходимо для изоляции теста.
• Понимайте, что именно вы мокаете: Убедитесь, что вы точно знаете, какой объект или функцию вы заменяете Mock'ом, чтобы избежать путаницы и ошибок.
• Ограничьте область Mock'а: Используйте patch в наименьшей необходимой области видимости, чтобы избежать побочных эффектов на другие тесты.
• Проверяйте вызовы и аргументы: Убедитесь, что ваш Mock вызывается с правильными аргументами и нужное количество раз.
• Используйте autospec: Это поможет гарантировать, что ваши Mock объекты соответствуют спецификациям реальных объектов.
• Очищайте Mock'и после использования: Если вы используете глобальные Mock'и, убедитесь, что они очищаются после теста, чтобы избежать влияния на другие тесты.
• Используйте side_effect для имитации различных сценариев: Это может быть полезно для тестирования исключений или различных ветвей выполнения функции.
• Не забывайте о реальных тестах: Mock тесты не заменяют полностью интеграционные и системные тесты. Убедитесь, что у вас есть и реальные тесты, которые работают с настоящими объектами и сервисами.

• Замокали не то, что нужно: Убедитесь, что вы мокаете объекты там, где они используются, а не там, где они определены.
• Забыли вызвать assert методы: После использования Mock'а всегда проверяйте, что он был вызван правильно.
• Использование слишком общих возвращаемых значений: Это может привести к ложно положительным результатам тестов. Убедитесь, что возвращаемые значения соответствуют ожидаемым сценариям использования.
• Излишнее использование Mock'ов: Это может привести к тому, что тесты станут хрупкими и менее предсказуемыми. Используйте Mock'и только там, где это действительно необходимо.
• Не учитывание порядка вызовов: Если порядок вызовов важен, используйте call_args_list или assert_has_calls для проверки.
• Mock'инг случайных значений и времени: Будьте осторожны при мокании времени и случайных значений, так как это может привести к неожиданным результатам. Лучше использовать фиксированные значения для предсказуемости тестов.
• Забыли остановить patch: Если вы используете patch без менеджера контекста или декоратора, не забудьте остановить его в конце теста.

Следуя этим рекомендациям и избегая распространенных ошибок, вы сможете писать надежные и эффективные тесты с использованием Mock'ов, которые будут обеспечивать корректное поведение вашего кода без необходимости зависеть от внешних систем и ресурсов.

• Mocking — это техника в тестировании, которая позволяет имитировать поведение реальных объектов, чтобы изолировать тестируемый код от внешних зависимостей.
• В Python, unittest.mock предоставляет мощные инструменты для mocking, включая классы Mock и MagicMock.
• Mock объекты можно настроить, чтобы возвращать определенные значения, имитировать исключения или отслеживать, как они были вызваны.
• patch упрощает замену объектов в тестируемом коде на Mock объекты во время выполнения теста.
• Использование setUp и tearDown методов в unittest.TestCase помогает в настройке и очистке Mock объектов для каждого теста.
• Следует помнить о лучших практиках и избегать частых ошибок, таких как излишнее использование Mock'ов или неправильное их настройка.

• Официальная документация Python по модулю unittest.mock: Python unittest.mock
• Книга "Test-Driven Development with Python" by Harry J.W. Percival, особенно главы, посвященные использованию Mock объектов.
• Статьи и руководства на сайтах, таких как Real Python или Stack Overflow, где сообщество часто обсуждает конкретные случаи использования и проблемы, связанные с Mock'ингом.

Помните, что практика — лучший способ освоить Mock'инг. Экспериментируйте с различными сценариями, пробуйте разбирать чужой код и пишите свои тесты, чтобы улучшить свои навыки в этой важной области разработки программного обеспечения.