


Wie kann ich das Anforderungsmodul von Python für realistische API-Interaktionen nachahmen?
Python-Anforderungsmodul für simulierte API-Interaktionen verspotten
In unserem Bestreben, Python-Code, der mit APIs interagiert, umfassend zu testen und so das Anforderungsmodul effektiv zu verspotten ist entscheidend. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Verspotten von request.get()-Aufrufen mit benutzerdefinierten Antworten:
Schritt 1: Verspotten des Requests-Moduls
Verwendung des Mock-Pakets von Python, Wir definieren unsere benutzerdefinierte Funktion (mocked_requests_get), um request.get() zu überschreiben. Diese Funktion gibt Scheinantworten basierend auf der angegebenen URL zurück. In unserem Beispiel erhalten verschiedene URLs spezifische Antworten:
def mocked_requests_get(*args, **kwargs): if args[0] == 'aurl': return 'a response' elif args[0] == 'burl': return 'b response' elif args[0] == 'curl': return 'c response'
Schritt 2: Verspottung in der Testklasse
In unserer Testklasse wenden wir die Verspottung an das Modul „requests“ mit unittest.mock.patch():
@mock.patch('requests.get', side_effect=mocked_requests_get)
Dieser Dekorator umschließt unsere Testmethode und stellt sicher, dass „requests.get“ mit unserer benutzerdefinierten Funktion verspottet wird.
Schritt 3: Aufrufen der Ansicht und Überprüfen der Antworten
Wir rufen die Ansichtsfunktion wie gewohnt auf und überprüfen die erwarteten Antworten. Unsere Mock-Funktion garantiert, dass die Antworten mit den benutzerdefinierten Antworten übereinstimmen, die wir zuvor definiert haben:
res1 = requests.get('aurl') assert res1 == 'a response' res2 = request.get('burl') assert res2 == 'b response' res3 = request.get('curl') assert res3 == 'c response'
Durch Befolgen dieser Schritte können Sie das Anforderungsmodul in Ihren Python-Tests effektiv verspotten und so verschiedene API-Antworten gründlich simulieren Testen Sie das Verhalten Ihres Codes in verschiedenen Szenarien.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich das Anforderungsmodul von Python für realistische API-Interaktionen nachahmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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 in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
