目录:导读
- 前言
- 一、Python编程入门到精通
- 二、接口自动化项目实战
- 三、Web自动化项目实战
- 四、App自动化项目实战
- 五、一线大厂简历
- 六、测试开发DevOps体系
- 七、常用自动化测试工具
- 八、JMeter性能测试
- 九、总结(尾部小惊喜)
前言
mock的介绍
py3已将mock集成到unittest库中;
为的就是更好的进行单元测试;
简单理解,模拟接口返回参数;
通俗易懂,直接修改接口返回参数的值;
mock的作用
1、解决依赖问题,达到解耦作用
当我们测试某个目标接口(模块)时,该接口依赖其他接口,当被依赖的接口未开发完成时,可以用mock模拟被依赖接口,完成目标接口的测试;
2、模拟复杂业务的接口
当我们测试某个目标接口(模块),该接口依赖一个非常复杂的接口时,可以用mock来模拟这个复杂的业务接口;也解决接口依赖一样的原理
3、单元测试
如果某个接口(模块)未开发完成时,又需要编写测试用例,则可以通过mock模拟该接口(模块)进行测试
4、前后端联调
前端开发的页面需要根据后端返回的不同状态码展示不同的页面,当后端接口未开发完成时,也可通过mock来模拟后端接口返回自己想要的数据
mock类解读
class Mock(spec=None,side_effect=None,return_value=DEFFAULT,name=None)
secp:定义mock对象的属性值,可以是列表,字符串,甚至一个对象或者实例
side_effect:可以用来抛出异常或者动态改变返回值,它必须是一个iterator(列表),它会覆盖return_value
return_value:定义mock方法的返回值,它可以是一个值,可以是一个对象(如果存在side_effect参数那这个就没有用,也就是不能同时用)
name:作为mock对象的一个标识,在print时可以看到
mock实际使用
一个未开发完成的功能如何测试?
def add(self, a, b):
"""两个数相加"""
pass
class TestSub(unittest.TestCase):
"""测试两个数相加用例"""
def test_sub(self):
# 创建一个mock对象 return_value代表mock一个数据
mock_add = mock.Mock(return_value=15)
# 将mock对象赋予给被测函数
add = mock_add
# 调用被测函数
result = add(5, 5)
# 断言实际结果和预期结果
self.assertEqual(result, 15)
一个完成开发的功能如何测试?
class SubClass(object):
def add(self, a, b):
"""两个数相加"""
return a + b
class TestSub(unittest.TestCase):
"""测试两个数相加用例"""
def test_add2(self):
# 初始化被测函数类实例
sub = SubClass()
# 创建一个mock对象 return_value代表mock一个数据
# 传递side_effect关键字参数, 会覆盖return_value参数值, 使用真实的add方法测试
sub.add = Mock(return_value=15, side_effect=sub.add)
# 调用被测函数
result = sub.add(5, 5)
# 断言实际结果和预期结果
self.assertEqual(result, 10)
side_effect:这里给的参数值是sub.add相当于add方法的地址,当我们调用add方法时就会调用真实的add方法
简单理解成:传递了side_effect参数且值为被测函数地址时,mock不会起作用;两者不可共存
另外,side_effect接受的是一个可迭代序列,当传递多个值时,每次调用mock时会返回不同的值;
mock_obj = mock.Mock(side_effect= [1,2,3])
print(mock_obj())
print(mock_obj())
print(mock_obj())
print(mock_obj())
# 输出
Traceback (most recent call last):
File "D:/MyThreading/mymock.py", line 37, in <module>
print(mock_obj())
File "C:\Python36\lib\unittest\mock.py", line 939, in __call__
return _mock_self._mock_call(*args, **kwargs)
File "C:\Python36\lib\unittest\mock.py", line 998, in _mock_call
result = next(effect)
StopIteration
存在依赖关系的功能如何测试?
# 支付类
class Payment:
def requestOutofSystem(self, card_num, amount):
'''
请求第三方外部支付接口,并返回响应码
:param card_num: 卡号
:param amount: 支付金额
:return: 返回状态码,200 代表支付成功,500 代表支付异常失败
'''
# 第三方支付接口请求地址(故意写错)
url = "http://third.payment.pay/"
# 请求参数
data = {"card_num": card_num, "amount": amount}
response = requests.post(url, data=data)
# 返回状态码
return response.status_code
def doPay(self, user_id, card_num, amount):
'''
支付
:param userId: 用户ID
:param card_num: 卡号
:param amount: 支付金额
:return:
'''
try:
# 调用第三方支付接口请求进行真实扣款
resp = self.requestOutofSystem(card_num, amount)
print('调用第三方支付接口返回结果:', resp)
except TimeoutError:
# 如果超时就重新调用一次
print('重试一次')
resp = self.requestOutofSystem(card_num, amount)
if resp == 200:
# 返回第三方支付成功,则进行系统里面的扣款并记录支付记录等操作
print("{0}支付{1}成功!!!进行扣款并记录支付记录".format(user_id, amount))
return 'success'
elif resp == 500:
# 返回第三方支付失败,则不进行扣款
print("{0}支付{1}失败!!不进行扣款!!!".format(user_id, amount))
return 'fail'
# 单元测试类
class payTest(unittest.TestCase):
def test_pay_success(self):
pay = Payment()
# 模拟第三方支付接口返回200
pay.requestOutofSystem = mock.Mock(return_value=200)
resp = pay.doPay(user_id=1, card_num='12345678', amount=100)
self.assertEqual('success', resp)
def test_pay_fail(self):
pay = Payment()
# 模拟第三方支付接口返回500
pay.requestOutofSystem = mock.Mock(return_value=500)
resp = pay.doPay(user_id=1, card_num='12345678', amount=100)
self.assertEqual('fail', resp)
def test_pay_time_success(self):
pay = Payment()
# 模拟第三方支付接口首次支付超时,重试第二次成功
pay.requestOutofSystem = mock.Mock(side_effect=[TimeoutError, 200])
resp = pay.doPay(user_id=1, card_num='12345678', amount=100)
self.assertEqual('success', resp)
def test_pay_time_fail(self):
pay = Payment()
# 模拟第三方支付接口首次支付超时,重试第二次失败
pay.requestOutofSystem = mock.Mock(side_effect=[TimeoutError, 500])
resp = pay.doPay(user_id=1, card_num='12345678', amount=100)
self.assertEqual('fail', resp)
可能会有人问:第三方支付都不能用,我们的测试结果是否是有效的呢?
通常在测试一个模块的时候,是可以认为其他模块的功能是正常的,只针对目标模块进行测试是没有任何问题的,所以说测试结果也是正确的
mock装饰器
一共两种格式
@patch('module名字.方法名')
@patch.object(类名, '方法名')
# 装饰类演示
from mock import Mock, patch
# 单独的相乘函数
def multiple(a, b):
return a * b
# 单独的捕获Exception函数
def is_error():
try:
os.mkdir("11")
return False
except Exception as e:
return True
# 计算类,包含add方法
class calculator(object):
def add(self, a, b):
return a + b
# 装饰类演示 - 单元测试类
class TestProducer(unittest.TestCase):
# case执行前
def setUp(self):
self.calculator = calculator()
# mock一个函数,注意也要指定module
@patch('mock_learn.multiple')
def test_multiple(self, mock_multiple):
mock_multiple.return_value = 3
self.assertEqual(multiple(8, 14), 3)
# mock一个类对象的方法
@patch.object(calculator, 'add')
def test_add(self, mock_add):
mock_add.return_value = 3
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)
# mock调用方法返回多个不同的值
@patch.object(calculator, 'add')
def test_effect(self, mock_add):
mock_add.side_effect = [1, 2, 3]
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 1)
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 2)
self.assertEqual(self.calculator.add(8, 14), 3)
# mock的函数抛出Exception
@patch('os.mkdir')
def test_exception(self, mkdir):
mkdir.side_effect = Exception
self.assertEqual(is_error(), True)
# mock多个函数,注意函数调用顺序
@patch.object(calculator, 'add')
@patch('mock_learn.multiple')
def test_more(self, mock_multiple, mock_add):
mock_add.return_value = 1
mock_multiple.return_value = 4
self.assertEqual(self.calculator.add(3, 3), 1)
self.assertEqual(multiple(3, 3), 4)
下面是我整理的2023年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图 |
一、Python编程入门到精通
二、接口自动化项目实战
三、Web自动化项目实战
四、App自动化项目实战
五、一线大厂简历
六、测试开发DevOps体系
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八、JMeter性能测试
九、总结(尾部小惊喜)
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