关于单元测试:如何在python中模拟导入的pypi库使用的函数调用

how to mock function call used by imported pypi library in python

我有以下代码,我正在尝试测试:

great_report.py

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from retry import retry

@retry((ReportNotReadyException), tries=3, delay=10, backoff=3)
def get_link(self):
    report_link = _get_report_link_from_3rd_party(params)
    if report_link:
        return report_link
    else:
        stats.count("report_not_ready", 1)
        raise ReportNotReadyException

我有我的测试功能,它模拟了_get_report_link_from_3rd_party来测试所有内容,但是我不希望这个函数在我运行测试时实际暂停执行。

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@mock.patch('repo.great_report._get_report_link_from_3rd_party', return_value=None)
test_get_link_raises_exception(self, mock_get_report_link):
    self.assertRaises(ReportNotReadyException, get_link)

我尝试模拟重试参数,但遇到了一些问题,其中get_link一直在重试,导致长的构建时间,而不是仅仅提高异常并继续。 如何在我的测试中模拟@retry调用的参数?


正如这里暗示的那样,一种防止实际睡眠的简单方法是修补time.sleep功能。这是为我做的代码:

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@patch('time.sleep', side_effect = lambda _: None)

加载模块后无法更改装饰器参数。装饰器装饰原始函数并在模块加载时更改它。

首先,我想鼓励您稍微改变您的设计,使其更易于测试。

如果你提取get_link()方法的主体测试新方法并信任retry装饰器,你将获得你的目标。

如果您不想在类中添加新方法,可以使用配置模块来存储调用retry装饰器时使用的变量。之后,您可以使用两个不同的模块进行测试和生产。

最后一种方法是黑客方式,你用你的版本替换retry.api.__retry_internal,通过只更改变量来调用原始版本:

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import unittest
from unittest.mock import *
from pd import get_link, ReportNotReadyException

import retry
orig_retry_internal = retry.api.__retry_internal
def _force_retry_params(new_tries=-1, new_delay=0, new_max_delay=None, new_backoff=1, new_jitter=0):
    def my_retry_internals(f, exceptions, tries, delay, max_delay, backoff, jitter, logger):
        # call original __retry_internal by new parameters
        return orig_retry_internal(f, exceptions, tries=new_tries, delay=new_delay, max_delay=new_max_delay,
                                   backoff=new_backoff, jitter=new_jitter, logger=logger)
    return my_retry_internals


class MyTestCase(unittest.TestCase):
    @patch("retry.api.__retry_internal", side_effect=_force_retry_params(new_tries=1))
    def test_something(self, m_retry):
        self.assertRaises(ReportNotReadyException, get_link, None)

恕我直言,你应该使用那个黑客攻击解决方案,只有当你背对墙,你没有机会重新设计你的代码,使其更可测试。内部函数/类/方法可以更改,恕不另行通知,并且您的测试将来很难维护。