Was ist Verspottung und Patching in Python?

Was ist Verspottung und Patching in Python?

In Python sind Verspottung und Patching fortschrittliche Techniken, die vorwiegend bei Unit -Tests verwendet werden, um Komponenten oder Abhängigkeiten eines Programms für bessere und fokussiertere Tests zu isolieren. Das Verspotten beinhaltet das Erstellen von Scheinobjekten, die das Verhalten realer Objekte auf kontrollierte Weise nachahmen, was besonders nützlich ist, wenn die realen Objekte in einer Testumgebung entweder schwer zu erstellen oder langsam zu verwenden sind. Das unittest.mock -Modul in der Standardbibliothek von Python bietet ein leistungsstarkes Framework zum Erstellen von Scheinobjekten.

Das Patching hingegen ist eine bestimmte Art von Verspottung, bei der ein Objekt oder das Attribut eines Moduls während der Testausführung vorübergehend ersetzt wird. Dies wird normalerweise verwendet, um Abhängigkeiten durch Scheinobjekte zu ersetzen. Der Dekorateur oder Kontextmanager unittest.mock.patch wird zu diesem Zweck häufig verwendet. Mit dem Patching können Sie das Verhalten von importierten Modulen und Klassen während des Tests ändern, ohne den zu testenden Code zu ändern.

Wie kann das Verspotten die Effizienz von Unit -Tests in Python verbessern?

Das Verspotten kann die Effizienz von Unit -Tests auf verschiedene Weise erheblich verbessern:

1. Isolierung von Abhängigkeiten : Das Verspotten hilft dabei, die von ihren Abhängigkeiten getestete Einheit zu isolieren, bei der es sich um externe Dienste, Datenbanken oder andere Teile der Anwendung handelt. Diese Isolation beschleunigt Tests, indem es den Overhead vermeidet, diese Abhängigkeiten für jeden Testlauf einzurichten und abzureißen.
2. Geschwindigkeit und Konsistenz : Durch die Verwendung von Mocks können Tests schneller ausgeführt werden, da sie nicht mehr auf langsame oder unvorhersehbare Systeme warten müssen (wie Netzwerkanforderungen oder Datenbankabfragen). Darüber hinaus stellen Mocks sicher, dass Tests konsistent und wiederholbar sind, da sie sich immer genauso verhalten.
3. Testen Sie komplexe Szenarien : Durch das Verspotten können Tester einfach komplexe Szenarien oder Fehlerbedingungen simulieren, die schwer mit realen Objekten zu replizieren sind. Beispielsweise können Sie einen Dienst problemlos verspotten, um einen Fehler oder einen bestimmten Wert zurückzugeben, um zu testen, wie das System diese Szenarien umgeht.
4. Fokus auf die Codelogik : Wenn Abhängigkeiten verspottet werden, kann sich der Tester direkt auf die Logik der getesteten Einheit konzentrieren. Dies erleichtert es, Probleme innerhalb des Code selbst zu identifizieren, anstatt Probleme, die durch externe Faktoren verursacht werden.

Was sind einige häufige Anwendungsfälle zum Patchen in der Python -Entwicklung?

In den folgenden Szenarien wird üblicherweise das Patching in der Pythonentwicklung verwendet:

1. Testen externer APIs : Wenn Sie Code testen, das mit externen APIs interagiert, kann das Patching verwendet werden, um die API -Antworten zu verspotten, sodass der Test ohne tatsächliche Netzwerkaufrufe schnell und zuverlässig ausgeführt werden kann.
2. Austausch von Modulen : Wenn ein vom zu Test verwendeter Modul Nebenwirkungen hat oder von externen Ressourcen abhängt, können Sie das gesamte Modul oder spezifische Funktionen darin patchen, um sein Verhalten während der Tests zu steuern.
3. Testen zeitempfindlicher Code : Patching kann verwendet werden, um die Zeit zu steuern (z. B. mit unittest.mock.patch time.time() oder datetime.datetime.now() ), um sicherzustellen, dass Tests mit zeitabhängiger logischer Arbeit wie erwartet.
4. Konfigurations- und Umgebungsvariablen : Patching ist nützlich, um zu testen, wie sich Code mit unterschiedlichen Konfigurationen oder Umgebungsvariablen verhält, sodass Sie diese Werte während des Tests ändern können.
5. Fehlerbehandlung : Durch Patchverfahren zur Erhöhung der Ausnahmen können Sie die Fehlerbehandlungspfade in Ihrem Code effektiver testen.

Was sind die besten Praktiken, um in Python Verspottung und zusammenzupatschen?

Betrachten Sie die folgenden Best Practices:

1. Verwenden Sie sparsam verspottet und patchen : nur verspotten und patchen, was absolut notwendig ist. Überbeanspruchung kann zu Tests führen, die nicht genau widerspiegeln, wie der Code in einer realen Umgebung funktioniert.
2. Halten Sie die Tests lesbar und wartbar : Stellen Sie sicher, dass die Verwendung von Mocks und Patches Ihre Tests nicht schwerer zu verstehen macht. Verwenden Sie klare und beschreibende Namen für Ihre Mocks und fügen Sie Kommentare oder Docstrings hinzu, um komplexe Patching -Szenarien zu erklären.
3. Testen Sie echte Interaktionen, soweit möglich : Während das Verspotten das Test vereinfachen kann, ist es vorteilhaft, einige Integrationstests zu haben, die reale Wechselwirkungen zwischen Komponenten testen. Dies stellt sicher, dass die Mocks das reale Verhalten genau widerspiegeln.
4. Verspotten Sie die richtige Ebene : Beziehen Sie es sich vor, auf der kleinstmöglichen Ebene (z. B. einzelne Methoden oder Funktionen anstelle ganzer Klassen oder Module) zu verspotten, um Ihre Tests fokussiert und leichter aufrechtzuerhalten.
5. Überprüfen Sie das Scheinverhalten : Verwenden Sie Behauptungen, um zu überprüfen, ob Ihre Mocks wie erwartet verwendet werden. Dies könnte die Überprüfung beinhalten, dass eine Methode mit bestimmten Argumenten oder einer bestimmten Anzahl von Male aufgerufen wurde.
6. Verwenden Sie die Kontextmanager oder Dekorateure angemessen : Wenn Sie patch verwenden, wählen Sie basierend auf der Lesbarkeit und dem Umfang des Patchs zwischen den Formularen des Kontextmanagers und den Dekorateur. Kontextmanager ( with patch(...) ) eignen sich hervorragend für kurzlebige Patches, während Dekorateure ( @patch(...) ) besser für funktionsübergreifende Patches geeignet sein können.
7. Aufräumen : Stellen Sie sicher, dass alle während eines Tests angewendeten Patches ordnungsgemäß nach dem Testverschluss ordnungsgemäß gereinigt werden und normalerweise automatisch vom patch Decorator oder Context Manager behandelt werden.

Durch die Befolgung dieser Best Practices können Sie die Leistung von Verspottung und Patchen nutzen, um effiziente, effektive und zuverlässige Unit -Tests in Python zu erstellen.

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