


Wie verspottet man HTTP-Anfragen und -Antworten in Python-Testszenarien?
Verspotten von Anfragen und Antworten für Python-Tests
Bei Python-Tests ist es notwendig, Module und ihre Funktionalität zu verspotten, um den Ausführungsfluss zu steuern und überprüfen Sie bestimmte Szenarien. Unter diesen wird häufig das Verspotten des Anforderungsmoduls verwendet, um Funktionen oder Methoden zu testen, die auf HTTP-Anfragen basieren.
Betrachten Sie eine Datei „views.py“ mit dem folgenden Code:
<code class="python">def myview(request): res1 = requests.get('aurl') res2 = request.get('burl') res3 = request.get('curl')</code>
Um dies zu verspotten Verhalten können Sie das Python-Mock-Paket verwenden. So können Sie es Schritt für Schritt erreichen:
Schritt 1: Definieren Sie das Scheinverhalten
Um das Anforderungsmodul zu verspotten, definieren Sie eine Funktion, die „requests.get“ ersetzt (). In dieser Funktion können Sie die gewünschte Antwort für jede URL angeben.
<code class="python">def mocked_requests_get(*args, **kwargs): class MockResponse: def __init__(self, json_data, status_code): self.json_data = json_data self.status_code = status_code def json(self): return self.json_data if args[0] == 'aurl': return MockResponse({'a': 'a'}, 200) elif args[0] == 'burl': return MockResponse({'b': 'b'}, 200) elif args[0] == 'curl': return MockResponse({'c': 'c'}, 200) return MockResponse(None, 404)</code>
Schritt 2: Patchen Sie das Requests-Modul
Verwenden Sie in Ihrem Testfall den Mock .patch()-Dekorator, um das eigentliche Anforderungsmodul durch Ihre Scheinfunktion zu ersetzen.
<code class="python">@mock.patch('requests.get', side_effect=mocked_requests_get) def test_myview(self, mock_get): # Call the function you want to test myview(None) # Assertions for expected responses ...</code>
Schritt 3: Behauptungen überprüfen
Innerhalb Ihrer Testfunktion können Sie verwenden Assertions, um zu überprüfen, ob die erwarteten Antworten zurückgegeben werden.
<code class="python">self.assertEqual(mock_get.call_args_list[0][0][0], 'aurl') self.assertEqual(mock_get.call_args_list[1][0][0], 'burl') self.assertEqual(mock_get.call_args_list[2][0][0], 'curl')</code>
Indem Sie diese Schritte befolgen, können Sie HTTP-Anfragen effektiv verspotten und die Antworten in Ihren Python-Testszenarien steuern. Dadurch können Sie bestimmte Funktionen isolieren und testen und gleichzeitig sicherstellen, dass externe Abhängigkeiten Ihre Ergebnisse nicht beeinträchtigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verspottet man HTTP-Anfragen und -Antworten in Python-Testszenarien?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
