我们在python中使用Mock已经有一段时间了。
现在，我们有这样一种情况，我们想模拟一个函数
def foo(self, my_param):
#do something here, assign something to my_result
return my_result
通常，模拟的方法是(假设foo是对象的一部分)
self.foo = MagicMock(return_value="mocked!")
甚至，如果我调用foo()几次，我可以使用
self.foo = MagicMock(side_effect=["mocked once", "mocked twice!"])
现在，我面临这样一种情况:当输入参数具有特定值时，我想返回一个固定值。如果my_param等于something那么我要返回my_cool_mock
这似乎在python的mockito上可用
when(dummy).foo("something").thenReturn("my_cool_mock")
我一直在寻找如何实现同样的Mock没有成功?
什么好主意吗?
如果你想使用一个带参数的函数，而你要模拟的函数不带参数，你也可以使用来自functools的partial。例如:
def mock_year(year):
return datetime.datetime(year, 11, 28, tzinfo=timezone.utc)
@patch('django.utils.timezone.now', side_effect=partial(mock_year, year=2020))
这将返回一个不接受参数的可调用对象(如Django的timezone.now())，但我的mock_year函数可以。
我最终在这里寻找“如何基于输入参数模拟一个函数”，我最终解决了这个问题，创建了一个简单的aux函数:
def mock_responses(responses, default_response=None):
return lambda input: responses[input] if input in responses else default_response
Now:
my_mock.foo.side_effect = mock_responses(
{
'x': 42,
'y': [1,2,3]
})
my_mock.goo.side_effect = mock_responses(
{
'hello': 'world'
},
default_response='hi')
...
my_mock.foo('x') # => 42
my_mock.foo('y') # => [1,2,3]
my_mock.foo('unknown') # => None
my_mock.goo('hello') # => 'world'
my_mock.goo('ey') # => 'hi'
希望这能帮助到一些人!
你也可以使用@mock.patch.object:
假设my_module.py模块使用pandas从数据库中读取数据，我们想通过模拟pd来测试这个模块。Read_sql_table方法(以table_name作为参数)。
你能做的是(在你的测试中)创建一个db_mock方法，根据提供的参数返回不同的对象:
def db_mock(**kwargs):
if kwargs['table_name'] == 'table_1':
# return some DataFrame
elif kwargs['table_name'] == 'table_2':
# return some other DataFrame
在你的测试函数中，你可以这样做:
import my_module as my_module_imported
@mock.patch.object(my_module_imported.pd, "read_sql_table", new_callable=lambda: db_mock)
def test_my_module(mock_read_sql_table):
# You can now test any methods from `my_module`, e.g. `foo` and any call this
# method does to `read_sql_table` will be mocked by `db_mock`, e.g.
ret = my_module_imported.foo(table_name='table_1')
# `ret` is some DataFrame returned by `db_mock`
