测试开发技术 测试开发工程必备技能之一:Mock 的使用

狂师 · 2020年12月04日 · 最后由 tetew 回复于 2022年07月12日 · 5245 次阅读

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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共收到 3 条回复 时间 点赞

没学过 mock,但是好像也看得懂

通俗易懂

如果用于自动化里,是不是从 Mock 开始后面的所有关联的业务接口都需要 mock 处理啊,比如支付后我才有订单号,但是 mock 我返回个随机数,直接后面也没法用把。

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