Qu'est-ce que la moquerie et le correctif à Python?

Qu'est-ce que la moquerie et le correctif à Python?

Dans Python, la moquerie et le correctif sont des techniques avancées utilisées principalement dans les tests unitaires pour isoler les composants ou les dépendances d'un programme pour des tests meilleurs et plus ciblés. La moquerie implique la création d'objets simulés qui imitent le comportement des objets réels d'une manière contrôlée, ce qui est particulièrement utile lorsque les objets réels sont difficiles à créer ou lents à utiliser dans un environnement de test. Le module unittest.mock dans la bibliothèque standard de Python fournit un framework puissant pour créer des objets simulés.

Le correctif, en revanche, est un type spécifique de moquerie qui consiste à remplacer temporairement un objet ou un attribut d'un module pendant l'exécution du test. Ceci est généralement utilisé pour remplacer les dépendances par des objets simulés. Le décorateur ou le gestionnaire de contexte unittest.mock.patch est couramment utilisé à cet effet. Le correctif vous permet de modifier le comportement des modules et des classes importés pendant le test, sans modifier le code testé.

Comment se moquer d'améliorer l'efficacité des tests unitaires dans Python?

La moquerie peut considérablement améliorer l'efficacité des tests unitaires de plusieurs manières:

1. Isolement des dépendances : La moquerie aide à isoler l'unité testée à partir de ses dépendances, qui peuvent être des services externes, des bases de données ou d'autres parties de l'application. Cette isolation accélère les tests en évitant les frais généraux de configuration et de démolition de ces dépendances pour chaque essai.
2. Vitesse et cohérence : en utilisant des simulations, les tests peuvent fonctionner plus rapidement car ils n'ont plus besoin d'attendre des systèmes lents ou imprévisibles (comme les demandes de réseau ou les requêtes de base de données). De plus, les simulations garantissent que les tests sont cohérents et reproductibles, car ils se comportent toujours de la même manière.
3. Scénarios complexes de test : Mocking permet aux testeurs de simuler facilement des scénarios complexes ou des conditions d'erreur qui seraient difficiles à reproduire avec des objets réels. Par exemple, vous pouvez facilement se moquer d'un service pour renvoyer une erreur ou une valeur spécifique pour tester comment le système gère ces scénarios.
4. Concentrez-vous sur la logique du code : avec les dépendances se moqué, le testeur peut se concentrer plus directement sur la logique de l'unité testée. Cela facilite l'identification des problèmes au sein du code lui-même plutôt que par des problèmes causés par des facteurs externes.

Quels sont les cas d'utilisation courants pour patcher dans le développement de Python?

Le correctif dans le développement de Python est couramment utilisé dans les scénarios suivants:

1. Test des API externes : lors du test du code qui interagit avec les API externes, le correctif peut être utilisé pour se moquer des réponses de l'API, permettant au test de s'exécuter rapidement et de manière fiable sans appels réseau réels.
2. Remplacement des modules : Si un module utilisé par le code testé a des effets secondaires ou dépend des ressources externes, vous pouvez corriger l'ensemble du module ou des fonctions spécifiques à l'intérieur pour contrôler son comportement lors des tests.
3. Test du code sensible au temps : le correctif peut être utilisé pour contrôler l'heure (par exemple, en utilisant unittest.mock.patch on time.time() ou datetime.datetime.now() ) pour s'assurer que les tests impliquant un travail logique dépendant du temps comme prévu.
4. Variables de configuration et d'environnement : le correctif est utile pour tester comment le code se comporte avec différentes configurations ou variables d'environnement, vous permettant de modifier ces valeurs pendant le test.
5. Gestion des erreurs : En correctriant les méthodes pour augmenter les exceptions, vous pouvez tester plus efficacement les chemins de traitement des erreurs dans votre code.

Quelles sont les meilleures pratiques pour l'utilisation de la moquerie et du correctif en Python?

Pour utiliser la moquerie et le correctif efficacement ensemble dans Python, considérez les meilleures pratiques suivantes:

1. Utilisez la moquerie et le correctif avec parcimonie : ne si vous moquez que ce qui est absolument nécessaire. La surutilisation peut entraîner des tests qui ne reflètent pas avec précision le fonctionnement du code dans un environnement réel.
2. Gardez les tests lisibles et maintenables : assurez-vous que l'utilisation de simulations et de correctifs ne rend pas vos tests plus difficiles à comprendre. Utilisez des noms clairs et descriptifs pour vos simulations et ajoutez des commentaires ou des docstrings pour expliquer des scénarios de correctifs complexes.
3. Test des interactions réelles dans la mesure du possible : bien que la moquerie puisse simplifier les tests, il est avantageux d'avoir des tests d'intégration qui testent des interactions réelles entre les composants. Cela garantit que les simulations reflètent avec précision le comportement du monde réel.
4. Mock le bon niveau : préférez se moquer au plus petit niveau possible (par exemple, méthodes ou fonctions individuelles plutôt que des classes ou des modules entiers) pour garder vos tests concentrés et plus faciles à entretenir.
5. Vérifiez le comportement simulé : utilisez des assertions pour vérifier que vos simulations sont utilisées comme prévu. Cela pourrait inclure la vérification qu'une méthode a été appelée avec certains arguments ou un certain nombre de fois.
6. Utilisez des gestionnaires de contexte ou des décorateurs de manière appropriée : Lorsque vous utilisez patch , choisissez entre le gestionnaire de contexte et les formulaires de décorateur en fonction de la lisibilité et de la portée du patch. Les gestionnaires de contexte ( with patch(...) ) sont parfaits pour les patchs de courte durée, tandis que les décorateurs ( @patch(...) ) peuvent être plus adaptés aux patchs à la fonction de fonction.
7. Nettoyez : assurez-vous que les correctifs appliqués lors d'un test sont nettoyés correctement après les finitions du test, généralement gérées automatiquement par le décorateur patch ou le gestionnaire de contexte.

En suivant ces meilleures pratiques, vous pouvez tirer parti de la puissance de la moquerie et du correctif pour créer des tests unitaires efficaces, efficaces et fiables dans Python.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!