软件测试技术干货丨举个例子告诉你，未开发完成的接口该如何测试

前言

在做接口测试的过程中，接口还没有开发完成呢，领导就让介入测试，刚开始小伙伴们肯定会懵，接口都没有开发完成，怎么测试？有的状态不容易构造目前接口没有办法实现，这个时候怎么测试？这个时候就要引入新的知识点---mock。

mock

什么是mock？mock测试就是在测试过程中，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的测试方法。在工作中如果在接口没有开发完成时，也可以进行来模拟接口的返回数据从而验证接口的正确性。

mock需要场景

工作中，为了节约项目时间，开发测试可以进行同步进行，当开发没有完成接口时，测试人员可以通过mock来模拟接口返回数据内容。

模拟暂时无法实现的功能：比如真实的支付功能。

测试覆盖内容，当我们执行接口想要模拟状态400、500的场景，这个时候也可以通过mock。

python中的mock

python中有多重执行mock的方法，其中mock模块在python3.3以上版本已经内置到单元测试unittest中，python3.3以下的版本需要通过pip install mock的方法进行安装。

mock参数

mock在使用过程中需要最常用的3个参数。

name：表示mock的名称。

from unittest import mock

result = mock.Mock(name='mock的名称')

print(result)

# 结果：

<Mock name='mock的名称' id='2721150378120'>

return_value：表示mock的值。

side_effect：表示mock需要调用的对象（当使用return_value和side_effect值同时存在时，优先返回side_effect的值）。

unittest.mock()

这里安静举一个天气的例子进行实现，测试查询天气这个接口，最近上海都没有雪，那么我怎么去模拟雪这个场景？需要等到真正下雪的那天才可以吗？这里通过unittest.mock的方法。

import unittest

from unittest import mock

class Test01(unittest.TestCase):

def weather(self):

'''天气接口'''

# result = {'result': "雪", 'status': '下雪了！'}

pass

def weather_result(self):

'''模拟天气接口返回值'''

result = Test01.weather(self)

if result['result'] == '雪':

print('下雪了！！！')

elif result['result'] == '雨':

print('下雨了！！！')

elif result['result'] == '晴天':

print('晴天！！！！')

else:

print('返回值错误！')

return result['status']

def test_01(self):

'''模拟下雪天场景'''

mock_xue_result = {'result': "雪", 'status': '下雪了！'}

# 使用mock库进行模拟

Test01.weather = mock.Mock(return_value=mock_xue_result)

statues = Test01.weather_result(self)

self.assertEqual(statues, '下雪了！')

def test_02(self):

'''模拟下雨天场景'''

mock_yu_result = {'result': "雨", 'status': '下雨了！'}

# 使用mock库进行模拟

Test01.weather = mock.Mock(return_value=mock_yu_result)

statues = Test01.weather_result(self)

self.assertEqual(statues, '下雨了！')

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

通过执行发现，我们想要的下雪天气已经模拟成功了，说明当查询天气接口返回为雪的时候，就代表会下雪了。这样就不用在等到下雪的时候进行测试这个接口了。

mock.patch()

mock.patch()是mock的一个装饰器方法，其中patch的值表示写入需要mock的对象，还拿天气举例子，这里的patch的参数就需要填写天气的接口，需要通过python调用的方式进行填写天气接口。

# w1.py

def weather():

'''天气接口'''

pass

def weather_result():

'''模拟天气接口返回值'''

result = weather()

if result['result'] == '雪':

print('下雪了！！！')

elif result['result'] == '雨':

print('下雨了！！！')

elif result['result'] == '晴天':

print('晴天！！！！')

else:

print('返回值错误！')

return result['status']

通过mock.patch()装饰器进行来mock返回数据。

import unittest

from unittest import mock

# 导入接口文件

import w1

class Test01(unittest.TestCase):

@mock.patch(target="w1.weather")

def test_01(self, mock_login):

'''下雪了'''

mock_login.return_value={'result': "雪", 'status': '下雪了！'}

statues = w1.weather_result()

self.assertEqual(statues, '下雪了！')

@mock.patch(target='w1.weather')

def test_02(self,mock_login):

'''下雨了！'''

mock_login.return_value = {'result': "雨", 'status': '下雨了！'}

statues = w1.weather_result()

self.assertEqual(statues, '下雨了！')

if __name__ == '__main__':

unittest.main()

通过执行后发现，测试通过，已经成功的模拟了天气接口的返回值内容。

pytest.mock()

上面介绍的属于unittest中的mock，既然unittest中存在mock模块，那么pytest中也存在mock模块pytest-mock。

安装：

pip install pytest-mock

这里的mock和unittest的mock基本上都是一样的，唯一的区别在于pytest.mock需要导入需要mock对象的详细路径。

# weateher_r.py

class Mock_weather():

def weather(self):

'''天气接口'''

pass

def weather_result(self):

'''模拟天气接口'''

result = self.weather()

if result['result'] == '雪':

print('下雪了！！！')

elif result['result'] == '雨':

print('下雨了！！！')

elif result['result'] == '晴天':

print('晴天！！！！')

else:

print('返回值错误！')

return result['status']

先将需要模拟的天气接口，以及需要模拟的场景的代码写好，然后在进行遵循pytest的用例规范进行书写关于mock的测试用例。

# test_01.py

import pytest

from test_01.weather_r import Mock_weather

def test_01(mocker):

# 实例化

p = Mock_weather()

moke_value = {'result': "雪", 'status': '下雪了！'}

# 通过object的方式进行查找需要mock的对象

p.weather = mocker.patch.object(Mock_weather, "weather", return_value=moke_value)

result =p.weather_result()

assert result=='下雪了！'

def test_02(mocker):

# 实例化

product = Mock_weather()

# Mock的返回值

mock_value = {'result': "雨", 'status': '下雨了！'}

# 第一个参数必须是模拟mock对象的完整路径

product.weather = mocker.patch('test_01.weather_r.Mock_weather.weather', return_value=mock_value)

result = product.weather_result()

assert result=='下雨了！'

if __name__ == '__main__':

pytest.main(['-vs'])

通过上述代码，安静提供pytest中mock的2种方法：

第一种中的第一个参数是通过object的方式进行查找关于Mock_weather的类，然后在找到下面的需要mock的对象方法名称，第2个参数表示mock的值。

第二种方法中的第一个参数是通过完整的路径进行找到需要mock的对象，第2个参数是mock的值。

通过执行发现，两种方法都是可以mock成功的。

总结

简单的通过一个小的例子介绍了如何在python中使用mock的方法。大家也可以将mock方法加入到我们需要用到的项目中。从而更加方面的完成自动化，以及覆盖更多的自动化测试用例。

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