如果你不需要进一步的文件，你可以装饰测试方法:

@patch('builtins.open', mock_open(read_data="data"))
def test_testme():
    result = testeme()
    assert result == "data"

要将mock_open用于一个简单的文件read()(本页上已经给出的原始mock_open片段更适合于write):

my_text = "some text to return when read() is called on the file object"
mocked_open_function = mock.mock_open(read_data=my_text)

with mock.patch("__builtin__.open", mocked_open_function):
    with open("any_string") as f:
        print f.read()

注意，根据mock_open的文档，这是专门针对read()的，所以不会适用于常见的模式，例如for line in f。

使用python 2.6.6 / mock 1.0.1

Python 3

补丁内置命令。打开并使用mock_open，它是模拟框架的一部分。用作上下文管理器的Patch返回用于替换补丁的对象:

from unittest.mock import patch, mock_open
with patch("builtins.open", mock_open(read_data="data")) as mock_file:
    assert open("path/to/open").read() == "data"
mock_file.assert_called_with("path/to/open")

如果您想使用patch作为装饰器，那么使用mock_open()的结果作为patch的new=参数可能会有点奇怪。相反，使用patch的new_callable=参数，并记住patch不使用的每个额外参数将被传递给new_callable函数，如补丁文档中所述:

Patch()接受任意关键字参数。这些将在构造时传递给Mock(或new_callable)。

@patch("builtins.open", new_callable=mock_open, read_data="data")
def test_patch(mock_file):
    assert open("path/to/open").read() == "data"
    mock_file.assert_called_with("path/to/open")

记住，在这种情况下，patch将模拟对象作为参数传递给测试函数。

Python 2

你需要修补__builtin__。打开而不是内置。Open和mock不是unittest的一部分，你需要分别安装和导入它:

from mock import patch, mock_open
with patch("__builtin__.open", mock_open(read_data="data")) as mock_file:
    assert open("path/to/open").read() == "data"
mock_file.assert_called_with("path/to/open")

在mock的最新版本中，你可以使用真正有用的mock_open helper:

mock_open(模拟= None, read_data =没有) 对象的帮助函数 用Mock代替open。它适用于open call direct或 用作上下文管理器。 mock参数是要配置的模拟对象。若无( 默认)，然后将为您创建一个MagicMock，使用API 仅限于标准文件句柄上可用的方法或属性。 Read_data是文件句柄的读取方法的字符串 回报。默认情况下，这是一个空字符串。

>>> from mock import mock_open, patch
>>> m = mock_open()
>>> with patch('{}.open'.format(__name__), m, create=True):
...    with open('foo', 'w') as h:
...        h.write('some stuff')

>>> m.assert_called_once_with('foo', 'w')
>>> handle = m()
>>> handle.write.assert_called_once_with('some stuff')

上面的答案很有用，但我对它进行了一些扩展。

如果你想根据传递给open()的参数来设置文件对象的值(f in as f)，这里有一种方法:

def save_arg_return_data(*args, **kwargs):
    mm = MagicMock(spec=file)
    mm.__enter__.return_value = do_something_with_data(*args, **kwargs)
    return mm
m = MagicMock()
m.side_effect = save_arg_return_array_of_data

# if your open() call is in the file mymodule.animals 
# use mymodule.animals as name_of_called_file
open_name = '%s.open' % name_of_called_file

with patch(open_name, m, create=True):
    #do testing here

基本上，open()将返回一个对象，with将在该对象上调用__enter__()。

为了正确地模拟，必须mock open()返回一个模拟对象。然后，该模拟对象应该模拟对其进行的__enter__()调用(MagicMock将为我们完成此操作)，以返回我们想要的模拟数据/文件对象(因此是mm.__enter__.return_value)。用上述方法对2个mock执行此操作允许我们捕获传递给open()的参数，并将它们传递给do_something_with_data方法。

我将整个模拟文件作为字符串传递给open()，我的do_something_with_data看起来像这样:

def do_something_with_data(*args, **kwargs):
    return args[0].split("\n")

这将字符串转换为一个列表，这样你就可以像处理普通文件一样执行以下操作:

for line in file:
    #do action

在我的例子中，我使用的是pytest，好消息是在Python 3中，单元测试库也可以导入和使用，没有问题。

以下是我的方法。首先，我用可重用的pytest fixture创建了一个conftest.py文件:

from functools import cache
from unittest.mock import MagicMock, mock_open

import pytest
from pytest_mock import MockerFixture


class FileMock(MagicMock):

    def __init__(self, mocker: MagicMock = None, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)

        if mocker:
            self.__dict__ = mocker.__dict__
            # configure mock object to replace the use of open(...)
            # note: this is useful in scenarios where data is written out
            _ = mock_open(mock=self)

    @property
    def read_data(self):
        return self.side_effect

    @read_data.setter
    def read_data(self, mock_data: str):
        """set mock data to be returned when `open(...).read()` is called."""
        self.side_effect = mock_open(read_data=mock_data)

    @property
    @cache
    def write_calls(self):
        """a list of calls made to `open().write(...)`"""
        handle = self.return_value
        write: MagicMock = handle.write
        return write.call_args_list

    @property
    def write_lines(self) -> str:
        """a list of written lines (as a string)"""
        return ''.join([c[0][0] for c in self.write_calls])


@pytest.fixture
def mock_file_open(mocker: MockerFixture) -> FileMock:
    return FileMock(mocker.patch('builtins.open'))

在这里，我决定将read_data作为一个属性，以便更python化。它可以用open()需要返回的任何数据在测试函数中赋值。

在我的测试文件中，命名为test_it_works.py，我有以下测试用例来确认预期的功能:

from unittest.mock import call


def test_mock_file_open_and_read(mock_file_open):
    mock_file_open.read_data = 'hello\nworld!'

    with open('/my/file/here', 'r') as in_file:
        assert in_file.readlines() == ['hello\n', 'world!']

    mock_file_open.assert_called_with('/my/file/here', 'r')


def test_mock_file_open_and_write(mock_file_open):
    with open('/out/file/here', 'w') as f:
        f.write('hello\n')
        f.write('world!\n')
        f.write('--> testing 123 :-)')

    mock_file_open.assert_called_with('/out/file/here', 'w')

    assert call('world!\n') in mock_file_open.write_calls

    assert mock_file_open.write_lines == """\
hello
world!
--> testing 123 :-)
""".rstrip()

点击这里查看要点。