使用一个心智模型确实帮助我理解了这一点，而不是所有的解释和文章，这些都不能“理解”。

想象一下，你的孩子桌子上有一个玻璃盘子，他开始玩它。现在，你害怕它会破裂。所以，你给了他一个塑料盘子。这将是一个Mock(相同的行为，相同的接口，“更软的”实现)。

现在，假设你没有塑料替代品，所以你解释说“如果你继续玩它，它会碎的!”这是一个Stub，您预先提供了一个预定义的状态。

哑巴就是他根本不用的叉子…间谍可能是提供你已经使用过的有效解释。

加上有用的答案，其中最强大的一点使用模拟比潜艇

如果合作者(主代码所依赖的合作者)不在我们的控制之下(例如来自第三方库)， 在这种情况下，stub比mock更难编写。

我认为他们之间最重要的区别是他们的意图。

让我试着用WHY stub和WHY mock来解释它

假设我正在为我的mac twitter客户端的公共时间轴控制器编写测试代码

下面是测试示例代码

twitter_api.stub(:public_timeline).and_return(public_timeline_array)
client_ui.should_receive(:insert_timeline_above).with(public_timeline_array)
controller.refresh_public_timeline

STUB:到twitter API的网络连接非常慢，这使得我的测试很慢。我知道它将返回时间轴，所以我制作了一个模拟HTTP twitter API的存根，这样我的测试将非常快地运行它，即使我离线也可以运行测试。 MOCK:我还没有写任何我的UI方法，我不确定我需要为我的UI对象写什么方法。我希望通过编写测试代码了解我的控制器如何与我的ui对象协作。

通过编写mock，您可以通过验证期望是否满足来发现对象的协作关系，而stub仅模拟对象的行为。

如果您想了解更多关于模拟的知识，我建议您阅读这篇文章:http://jmock.org/oopsla2004.pdf

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:)

存根是一个空函数，用于在测试期间避免未处理的异常:

function foo(){}

mock是一个人为的函数，用于避免在测试期间对操作系统、环境或硬件的依赖:

function foo(bar){ window = this; return window.toString(bar); }

在断言和状态方面:

在事件或状态更改之前断言模拟 存根不被断言，它们在事件之前提供状态，以避免执行来自不相关单元的代码 间谍就像存根一样被设置，然后在事件或状态改变后被断言 假的是不断言的，他们运行后的事件硬编码的依赖，以避免状态

参考文献

极客词汇:Mock 极客词汇:存根 极客术语:间谍 测试替身:假的，模拟和存根

模拟:帮助模拟和检查结果交互。这些交互 SUT调用它的依赖项来改变它们的状态。

存根:帮助模拟传入的交互。这些相互作用称为 SUT对其依赖项进行处理以获取输入数据。

来源:单元测试原则、实践和模式- Manning