测试双打:

Fake: Fakes are objects that have working implementations, but not the same as production one. Such as: in-memory implementation of Data Access Object or Repository. Stub: Stub is an object that holds predefined data and uses it to answer calls during tests. Such as: an object that needs to grab some data from the database to respond to a method call. Mocks: Mocks are objects that register calls they receive. In test assertion, we can verify on Mocks that all expected actions were performed. Such as: a functionality that calls e-mail sending service. for more just check this.

在我的回答中，我使用了python示例来说明差异。

Stub - Stubbing is a software development technique used to implement methods of classes early in the development life-cycle. They are used commonly as placeholders for implementation of a known interface, where the interface is finalized or known but the implementation is not yet known or finalized. You begin with stubs, which simply means that you only write the definition of a function down and leave the actual code for later. The advantage is that you won't forget methods and you can continue to think about your design while seeing it in code. You can also have your stub return a static response so that the response can be used by other parts of your code immediately. Stub objects provide a valid response, but it's static no matter what input you pass in, you'll always get the same response:

class Foo(object):
    def bar1(self):
        pass

    def bar2(self):
        #or ...
        raise NotImplementedError

    def bar3(self):
        #or return dummy data
        return "Dummy Data"

模拟对象用于模拟测试用例，它们验证在这些对象上调用了某些方法。模拟对象是以可控的方式模拟真实对象行为的模拟对象。您通常创建一个模拟对象来测试其他对象的行为。mock让我们模拟对于单元测试来说不可用或太笨重的资源。

mymodule.py:

import os
import os.path

def rm(filename):
    if os.path.isfile(filename):
        os.remove(filename)

test.py:

from mymodule import rm
import mock
import unittest

class RmTestCase(unittest.TestCase):
    @mock.patch('mymodule.os')
    def test_rm(self, mock_os):
        rm("any path")
        # test that rm called os.remove with the right parameters
        mock_os.remove.assert_called_with("any path")

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

这是一个非常基本的示例，它只运行rm并断言调用它的参数。您可以对对象使用mock，而不仅仅是这里所示的函数，您还可以返回一个值，这样模拟对象就可以用来替换存根进行测试。

更多关于unittest的信息。模拟，注意python 2。X mock不包含在unittest中，但它是一个可下载的模块，可以通过PIP (PIP install mock)下载。

我还读过Roy Osherove写的《单元测试的艺术》，我认为如果有一本类似的书是用Python和Python示例编写的，那就太棒了。如果有人知道这样的书，请分享。欢呼:)

从论文模拟角色，而不是对象，由jMock的开发人员:

存根是返回罐装的产品代码的虚拟实现 结果。Mock对象充当存根，但也包括到的断言 测量目标对象与其邻居的交互作用。

所以，主要的区别是:

在存根上设置的期望通常是通用的，而在mock上设置的期望可能更“聪明”(例如，在第一次调用时返回this，在第二次调用时返回this等)。 存根主要用于设置SUT的间接输入，而mock可用于测试SUT的间接输入和间接输出。

综上所述，同时也试图驱散福勒文章标题中的困惑:mock是存根，但它们不仅仅是存根。

Mock——Mock拦截对一个方法或函数的调用(或者像模拟类那样的一组方法和函数)。它不是该方法或函数的替代品。在那次拦截中，mock可以做任何它想做的事情，比如记录输入和输出，决定短路调用，更改返回值，等等。

存根——存根是一个有效的方法或函数(或一组方法和函数，就像存根类一样)的完整工作实现，它与它存根的方法、函数或一组方法和函数具有相同的接口/签名。stub实现通常只会做在单元测试上下文中可以接受的事情，这意味着它不会做IO，同时模仿它要stub的东西的行为。

我喜欢Roy Osherove的解释。

创建的每个类或对象都是Fake。如果您验证它是一个Mock 反对它的呼声。否则就是存根。

如果你把它比作调试:

Stub类似于确保一个方法返回正确的值 Mock实际上就像进入方法，在返回正确值之前确保里面的所有内容都是正确的。