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  • 测试开发工程必备技能之一:Mock的使用

    1. 背景

    在实际产品开发过程中,某个服务或前端依赖一个服务接口,该接口可能依赖多个底层服务或模块,或第三方接口,比如说服务 A 依赖服务B,服务B又依赖服务 C,如下图所示:

    这种依赖的问题会导致原本的需求目的是要验证服务A,但由于所依赖的服务B或者服务C不稳定或者未开发完成,导致工作无法正常开展。

    那作为测试工程师,面对这样的情形,我们该怎么办呢?解决这类问题的核心的思路:引入依赖服务替身,更通俗的叫法,引入Mock服务。

    今天就结合unittest框架,给大家分享一些关于Mock的一些常见使用。

    2. Mock是什么

    可能还有些读者之前并没有接触过Mock,不清楚Mock是个啥。

    Mock简单来理解,就是在测试过程中,对于某些不容易构造或者不容易获取的对象,用一个虚拟的对象来创建以便测试。而这个虚拟的对象就是mock对象。mock对象就是真实对象在调试期间的代替品。

    有时也将Mock服务称之为测试服务替身,或者测试服务档板,下图很形象的描述了Mock的作用。

    3. Mock能做什么

    就Mock功能而言,本身适用场景较多,但在实际项目中,引入Mock常用来解决的几类,概括起来,主要有:

    • 接口间的相互依赖
    • 单元测试
    • 第三方接口调用

    1.前后端联调

    比如你是一个前端页面开发,现在需要开发一个功能:
    下一个订单,支付页面的接口,根据支付结果,支付成功,展示支付成功页,支付失败,展示支付失败页。要完成此功能,你需要调用后端的接口,根据返回给你的结果,来展示不同的页面。此时后端接口还没开发好,作为一个前端开发总不能等别人开发好了,你再开发,那你只有加班的命了。为了同步开发完成任务,此时,你可以根据接口文档的规定,把接口的地址和入参传过去,然后自己mock接口的不同返回界面,来完成前端的开发任务。

    2.单元测试

    由于单元测试仅针对当前单元进行测试,这就要求所有的内部或者外部依赖都应该是稳定的,采用mock的方法模拟跟本单元依赖的其他单元,可以将测试重点放在当前单元功能,排除外界因素干扰,提升测试精准度。

    3.第三方接口依赖

    在做接口自动化的时候,有时候需要调用第三方的接口,但是别人公司的接口服务不受你的控制,有可能别人提供的测试环境今天服务给你开着,别人就关掉了,给自动化接口测试带来很多的麻烦,此时就可以通过mock来模拟接口的返回数据,比如模拟各种第三方异常时的返回。

    4. Mock实现方式

    Mock虽然是作为依赖服务的替身,但并不需要原原本本去构造实现一个完整的服务逻辑,比如现在有一个A服务依赖B服务,需要通过Mock来替换B服务(做一个假的B服务替身)。

    那么我们做一个 Mock 服务其实就是做了一个简单的服务 B,它不需要实现原有服务 B 负载的处理逻辑,只要能按服务A需要服务B返回的处理逻辑给出对应返回数据就可以了。

    目前常见服务或接口协议主要两种,一种是RPC,另一种是HTTP/HTTPS,mock原理都类似,要么是修改原服务地址为Mock服务地址,要么是拦截原服务的请求Mock返回值,总之就是构造一个假的服务,替代原有服务。

    5. Mock市面上常见的解决方案

    如果你不想自己动手构建一套Mock解决方案,市面上也提供了很多现存的Mock方案。
    常用的有:EasyMockMockitoWireMockJMockitMockMoco

    如果你团队技术基础相对比较薄弱,推荐你看看Moco这个方案,官网如下:

    https://github.com/dreamhead/moco/
    

    接下来,重点介绍Python系下Mock方案的使用。

    6. Python下unittest.mock使用

    unittest.mock是一个用于在Python中进行单元测试的库,顾名思义这个库的主要功能是模拟一些东西。它的主要功能是使用mock对象替代掉指定的Python对象,以达到模拟对象的行为。

    需要注意的是在Python2.x版本中,Mock需要单独安装

    pip install -U mock
    

    从Python 3.3以后的版本mock已经合并到unittest模块中了,是unittest单元测试的一部分,直接导入过来就行

    from unittest import mock
    

    官方文档:

    https://docs.python.org/dev/library/unittest.mock.html
    

    unittest.mock模块中最常用的是Mock类。

    Mock类库是一个专门用于在unittest过程中制作(伪造)和修改(篡改)测试对象的类库,避免这些对象在单元测试过程中依赖外部资源(网络资源,数据库连接,其它服务以及耗时过长等)

    案例:
    如下场景:支付是一个独立的接口,由其它开发提供,根据支付的接口返回状态去显示失败,还是成功,这个是你需要实现的功能,代码存放在pay.py脚本中:

    # !/usr/bin/python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Author : Mike Zhou
    # @Email : 公众号:测试开发技术
    # @File : pay.py
    
    def zhifu():
        '''假设这里是一个支付的功能,未开发完
        支付成功返回:{"result": "success", "msg":"支付成功"}
        支付失败返回:{"result": "fail", "msg":"余额不足"}
        '''
        pass
    
    def zhifu_statues():
        '''根据支付的结果success or fail,判断跳转到对应页面'''
        result = zhifu()
        try:
            if result["result"] == "success":
                return "支付成功"
            elif result["result"] == "fail":
                return "支付失败"
            else:
                return "未知错误异常"
        except:
            return "Error, 服务端返回异常!"
    

    在zhifu_statues方法中,依赖了zhifu方法,但由于zhifu支付方法的接口是由另外一个同事开发,正常情况下,你同事开发的进度你是无法控制的,需要等他开发完了你才能进行联调你所负责的zhifu_statues接口,因此我们可以通过引入Mock来解决这个问题。

    引入mock后单元测试用例代码

    # !/usr/bin/python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Author : Mike Zhou
    # @Email : 公众号:测试开发技术
    
    import unittest
    from unittest import mock
    import pay
    
    class TestZhifuStatues(unittest.TestCase):
        '''单元测试用例'''
        def test_01(self):
            '''测试支付成功场景'''
            # mock一个支付成功的数据
            pay.zhifu = mock.Mock(return_value={"result": "success", "msg":"支付成功"})
            # 根据支付结果测试页面跳转
            statues = pay.zhifu_statues()
            print(statues)
            self.assertEqual(statues, "支付成功")
    
        def test_02(self):
            '''测试支付失败场景'''
            # mock一个支付失败的数据
            pay.zhifu = mock.Mock(return_value={"result": "fail", "msg": "余额不足"})
            # 根据支付结果测试页面跳转
            statues = pay.zhifu_statues()
            print(statues)
            self.assertEqual(statues, "支付失败")
    
    if __name__ == "__main__":
        unittest.main()
    

    上述代码引入Mock后,我们就可以顺利完成对支付成功和支付异常两类场景的验证工作。(实际你可以补充更多)

    mock中还有另一种实现方式,通过patch装饰器的使用,patch作为函数装饰器,为您创建模拟并将其传递到装饰函数。

    用mock.patch实现如下:

    # !/usr/bin/python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Author : Mike Zhou
    # @Email : 公众号:测试开发技术
    
    
    import unittest
    from unittest import mock
    import pay
    
    class TestZhifuStatues(unittest.TestCase):
        '''单元测试用例'''
    
        @mock.patch("pay.zhifu")
        def test_001(self, mock_zhifu):
            '''测试支付成功场景'''
            # 方法一:mock一个支付成功的数据
            # pay.zhifu = mock.Mock(return_value={"result": "success", "msg":"支付成功"})
            # print(pay.zhifu())
    
            # 方法二:mock.path装饰器模拟返回结果
            mock_zhifu.return_value = {"result": "success", "msg":"支付成功"}
    
            # # 根据支付结果测试页面跳转
            statues = pay.zhifu_statues()
            print(statues)
            self.assertEqual(statues, "支付成功")
    
        @mock.patch("pay.zhifu")
        def test_002(self, mock_zhifu):
            '''测试支付失败场景'''
            # mock一个支付失败的数据
    
            mock_zhifu.return_value = {"result": "fail", "msg": "余额不足"}
            # 根据支付结果测试页面跳转
            statues = pay.zhifu_statues()
            self.assertEqual(statues, "支付失败")
    
    if __name__ == "__main__":
        unittest.main()
    

    还有更多的使用技巧,篇符有限,今天就先分享到这,如果觉得有用,欢迎关注!

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