# `unittest.mock` — getting started

Added in version 3.3.

## Usando mock

### Métodos de parcheo mock

Usos comunes para objetos `Mock` incluye:

- Métodos de parcheo

- Métodos de grabación de llamadas sobre objetos

Es posible que desee reemplazar un método en un objeto para comprobar que se llama con los argumentos correctos por otra parte del sistema:

    >>> real = SomeClass()
    >>> real.method = MagicMock(name='method')
    >>> real.method(3, 4, 5, key='value')
    <MagicMock name='method()' id='...'>

Una vez que se ha utilizado nuestro mock (`real.method` en este ejemplo) tiene métodos y atributos que le permiten hacer afirmaciones sobre cómo se ha utilizado.

Nota

En la mayoría de estos ejemplos, las clases `Mock` y `MagicMock` son intercambiables. Como el `MagicMock` es la clase más capaz, hace que sea sensato usarlo por defecto.

Una vez que el mock ha sido llamado su atributo `called` se establece en `True`. Lo que es más importante, podemos usar el método `assert_called_with()` o `assert_called_once_with()` para comprobar que se llamó con los argumentos correctos.

En este ejemplo se prueba que llamar a `ProductionClass().method` da como resultado una llamada al método `something`:

    >>> class ProductionClass:
    ...     def method(self):
    ...         self.something(1, 2, 3)
    ...     def something(self, a, b, c):
    ...         pass
    ...
    >>> real = ProductionClass()
    >>> real.something = MagicMock()
    >>> real.method()
    >>> real.something.assert_called_once_with(1, 2, 3)

### Mock de llamadas a métodos sobre un objeto

En el último ejemplo, parcheamos un método directamente en un objeto para comprobar que se llamó correctamente. Otro caso de uso común es pasar un objeto a un método (o a alguna parte del sistema sometido a prueba) y, a continuación, comprobar que se utiliza de la manera correcta.

La sencilla `ProductionClass` a continuación tiene un método `closer`. Si se llama con un objeto, entonces llama a `close` en él.

    >>> class ProductionClass:
    ...     def closer(self, something):
    ...         something.close()
    ...

Así que para probarlo necesitamos pasar un objeto con un método `close` y comprobar que se llamó correctamente.

    >>> real = ProductionClass()
    >>> mock = Mock()
    >>> real.closer(mock)
    >>> mock.close.assert_called_with()

No tenemos que hacer ningún trabajo para proporcionar el método de “close” en nuestro mock. El acceso al cierre lo crea. Por lo tanto, si “close” aún no se ha llamado, entonces acceder a él en la prueba lo creará, pero `assert_called_with()` lanzará una excepción de error.

### Clases de Mock

Un caso de uso común es simular las clases que crea la instancia del código que se está probando. Cuando se aplica un parche a una clase, esa clase se reemplaza por un mock. Las instancias se crean llamando a la clase. Esto significa que tiene acceso a la «instancia mock» examinando el valor devuelto de la clase simulada.

En el ejemplo siguiente tenemos una función `some_function` que crea una instancia de `Foo` y llama a un método en él. La llamada a `patch()` reemplaza la clase `Foo` con un mock. La instancia `Foo` es el resultado de llamar al mock, por lo que se configura modificando el mock `-Mock.return_value`.

    >>> def some_function():
    ...     instance = module.Foo()
    ...     return instance.method()
    ...
    >>> with patch('module.Foo') as mock:
    ...     instance = mock.return_value
    ...     instance.method.return_value = 'the result'
    ...     result = some_function()
    ...     assert result == 'the result'

### Nombrando tus mocks

Puede ser útil poner un nombre a tus mocks. El nombre se muestra en la reproducción del mock y puede ser útil cuando el mock aparece en los mensajes de error de la prueba. El nombre también se propaga a los atributos o métodos del mock:

    >>> mock = MagicMock(name='foo')
    >>> mock
    <MagicMock name='foo' id='...'>
    >>> mock.method
    <MagicMock name='foo.method' id='...'>

### Siguiendo todas las llamadas

A menudo, desea realizar un seguimiento de más de una llamada a un método. El atributo `mock_calls` registra todas las llamadas a los atributos secundarios del mock, y también a sus hijos.

    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock.method()
    <MagicMock name='mock.method()' id='...'>
    >>> mock.attribute.method(10, x=53)
    <MagicMock name='mock.attribute.method()' id='...'>
    >>> mock.mock_calls
    [call.method(), call.attribute.method(10, x=53)]

Si realiza una afirmación sobre `mock_calls` y se ha llamado a cualquier método inesperado, la aserción fallará. Esto es útil porque además de afirmar que se han realizado las llamadas que esperaba, también está comprobando que se hicieron en el orden correcto y sin llamadas adicionales:

Utiliza el objeto `call` para construir listas y compararlas con `mock_calls`:

    >>> expected = [call.method(), call.attribute.method(10, x=53)]
    >>> mock.mock_calls == expected
    True

Sin embargo, los parámetros de las llamadas que devuelven mocks no se registran, lo que significa que no es posible realizar un seguimiento de las llamadas anidadas donde los parámetros utilizados para crear ancestros son importantes:

    >>> m = Mock()
    >>> m.factory(important=True).deliver()
    <Mock name='mock.factory().deliver()' id='...'>
    >>> m.mock_calls[-1] == call.factory(important=False).deliver()
    True

### Establecer valores de retorno y atributos

Establecer los valores de retorno en un objeto mock es sumamente fácil:

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.return_value = 3
    >>> mock()
    3

Por supuesto, puede hacer lo mismo con los métodos en el mock:

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.method.return_value = 3
    >>> mock.method()
    3

El valor devuelto también se puede establecer en el constructor:

    >>> mock = Mock(return_value=3)
    >>> mock()
    3

Si necesitas una configuración de atributo en su mock, simplemente haga:

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.x = 3
    >>> mock.x
    3

A veces desea simular una situación más compleja, como por ejemplo `mock.connection.cursor().execute("SELECT 1")`. Si esperamos que esta llamada devuelva una lista, entonces tenemos que configurar el resultado de la llamada anidada.

Podemos usar `call` para construir el conjunto de llamadas en una «llamada encadenada» como esta para una fácil afirmación después:

    >>> mock = Mock()
    >>> cursor = mock.connection.cursor.return_value
    >>> cursor.execute.return_value = ['foo']
    >>> mock.connection.cursor().execute("SELECT 1")
    ['foo']
    >>> expected = call.connection.cursor().execute("SELECT 1").call_list()
    >>> mock.mock_calls
    [call.connection.cursor(), call.connection.cursor().execute('SELECT 1')]
    >>> mock.mock_calls == expected
    True

Es la llamada a `.call_list()` la que convierte nuestro objeto de llamada en una lista de llamadas que representan las llamadas encadenadas.

### Generar excepciones con mocks

Un atributo útil es `side_effect`. Si establece esto en una clase o instancia de excepción, se producirá la excepción cuando se llame al mock.

    >>> mock = Mock(side_effect=Exception('Boom!'))
    >>> mock()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    Exception: Boom!

### Funciones de efectos secundarios e iterables

`side_effect` también se puede asignar en una función o en una iterable. El caso de uso para `side_effect` como un iterable es donde se va a llamar a su mock varias veces, y desea que cada llamada devuelva un valor diferente. Cuando se asigna `side_effect` en un iterable cada llamada al mock devuelve el siguiente valor de lo iterable:

    >>> mock = MagicMock(side_effect=[4, 5, 6])
    >>> mock()
    4
    >>> mock()
    5
    >>> mock()
    6

Para casos de uso más avanzados, como variar dinámicamente los valores devueltos en función de cómo se llame al mock, `side_effect` puede ser una función. Se llamará a la función con los mismos argumentos que el mock. Lo que sea que la función devuelve es lo que devuelve la llamada:

    >>> vals = {(1, 2): 1, (2, 3): 2}
    >>> def side_effect(*args):
    ...     return vals[args]
    ...
    >>> mock = MagicMock(side_effect=side_effect)
    >>> mock(1, 2)
    1
    >>> mock(2, 3)
    2

### Iteradores asincrónicos de Mocking

Desde Python 3.8, `AsyncMock` y `MagicMock` tienen soporte para mock Iteradores asíncronos through `__aiter__`. El `return_value` atributo de `__aiter__` puede ser usado para asignar los valores de retorno que podrían ser usados por iteración.

    >>> mock = MagicMock()  # AsyncMock also works here
    >>> mock.__aiter__.return_value = [1, 2, 3]
    >>> async def main():
    ...     return [i async for i in mock]
    ...
    >>> asyncio.run(main())
    [1, 2, 3]

### El gestor de contexto asincrónico de Mocking

Desde Python 3.8, `AsyncMock` y `MagicMock` tienen soporte para mock Gestores de contexto asíncronos a través de `__aenter__` y `__aexit__`. De forma predeterminada, las instancias `__aenter__` y `__aexit__` son instancias de `AsyncMock` que devuelven una función asincrónica.

    >>> class AsyncContextManager:
    ...     async def __aenter__(self):
    ...         return self
    ...     async def __aexit__(self, exc_type, exc, tb):
    ...         pass
    ...
    >>> mock_instance = MagicMock(AsyncContextManager())  # AsyncMock also works here
    >>> async def main():
    ...     async with mock_instance as result:
    ...         pass
    ...
    >>> asyncio.run(main())
    >>> mock_instance.__aenter__.assert_awaited_once()
    >>> mock_instance.__aexit__.assert_awaited_once()

### Creando un mock desde un objeto existente

Un problema con el uso excesivo de mocking es que combina sus pruebas a la implementación de sus mocks en lugar de su código real. Supongamos que tiene una clase que implementa `some_method`. En una prueba para otra clase, se proporciona un mock de este objeto que also proporciona `some_method`. Si más tarde refactoriza la primera clase, para que ya no tenga `some_method` - entonces sus pruebas seguirán pasando a pesar de que su código está ahora roto!

`Mock` le permite proporcionar un objeto como especificación para el mock, utilizando el argumento de palabra clave spec. El acceso a métodos / atributos en el mock que no existen en el objeto de especificación lanzará inmediatamente un error de atributo. Si cambia la implementación de la especificación, las pruebas que usan esa clase comenzarán a fallar inmediatamente sin tener que crear instancias de la clase en esas pruebas.

    >>> mock = Mock(spec=SomeClass)
    >>> mock.old_method()
    Traceback (most recent call last):
       ...
    AttributeError: Mock object has no attribute 'old_method'. Did you mean: 'class_method'?

El uso de una especificación también permite una coincidencia más inteligente de las llamadas realizadas al mock, independientemente de si algunos parámetros se pasaron como argumentos posicionales o con nombre:

    >>> def f(a, b, c): pass
    ...
    >>> mock = Mock(spec=f)
    >>> mock(1, 2, 3)
    <Mock name='mock()' id='140161580456576'>
    >>> mock.assert_called_with(a=1, b=2, c=3)

Si desea que esta coincidencia más inteligente también funcione con llamadas de método en el mock, puede usar auto-speccing.

Si desea una forma más fuerte de especificación que impida la configuración de atributos arbitrarios, así como la obtención de ellos, entonces puede usar spec_set en lugar de spec.

### Uso de side_effect para devolver el contenido por archivo

`mock_open()` se utiliza para parchear el método `open()`. `side_effect` se puede utilizar para devolver un nuevo objeto Mock por llamada. Esto puede usarse para devolver diferentes contenidos por fichero almacenado en un diccionario:

    DEFAULT = "default"
    data_dict = {"file1": "data1",
                 "file2": "data2"}

    def open_side_effect(name):
        return mock_open(read_data=data_dict.get(name, DEFAULT))()

    with patch("builtins.open", side_effect=open_side_effect):
        with open("file1") as file1:
            assert file1.read() == "data1"

        with open("file2") as file2:
            assert file2.read() == "data2"

        with open("file3") as file2:
            assert file2.read() == "default"

## Decoradores de Parches

Nota

Con `patch()` importa que parchee objetos en el espacio de nombres donde se buscan. Esto es normalmente sencillo, pero para una guía rápida lea where to patch.

Una necesidad común en las pruebas es aplicar revisiones a un atributo de clase o a un atributo de módulo, por ejemplo, aplicar revisiones a una clase integrada o parchear una clase en un módulo para probar que se crea una instancia. Los módulos y las clases son efectivamente globales, por lo que el parcheo en ellos tiene que deshacerse después de la prueba o el parche persistirá en otras pruebas y causará problemas difíciles de diagnosticar.

mock proporciona tres decoradores convenientes para esto: `patch()`, `patch.object()` y `patch.dict()`. `patch` toma una sola cadena del formulario `package.module.Class.attribute` para especificar el atributo que está parcheando. También, opcionalmente, toma un valor con el que desea que se reemplace el atributo (o clase o lo que sea). “patch.object” toma un objeto y el nombre del atributo con el que desea parchear, además, opcionalmente, del valor con el que parcharlo.

`patch.object`:

    >>> original = SomeClass.attribute
    >>> @patch.object(SomeClass, 'attribute', sentinel.attribute)
    ... def test():
    ...     assert SomeClass.attribute == sentinel.attribute
    ...
    >>> test()
    >>> assert SomeClass.attribute == original

    >>> @patch('package.module.attribute', sentinel.attribute)
    ... def test():
    ...     from package.module import attribute
    ...     assert attribute is sentinel.attribute
    ...
    >>> test()

Si está parcheando un módulo (incluyendo `builtins`) entonces use `patch()` en lugar de `patch.object()`:

    >>> mock = MagicMock(return_value=sentinel.file_handle)
    >>> with patch('builtins.open', mock):
    ...     handle = open('filename', 'r')
    ...
    >>> mock.assert_called_with('filename', 'r')
    >>> assert handle == sentinel.file_handle, "incorrect file handle returned"

EL nombre del módulo puede ser “dotted”, en el formulario `package.module` si es necesario:

    >>> @patch('package.module.ClassName.attribute', sentinel.attribute)
    ... def test():
    ...     from package.module import ClassName
    ...     assert ClassName.attribute == sentinel.attribute
    ...
    >>> test()

Un buen patrón en realidad es decorar los métodos de pruebas propios:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...     @patch.object(SomeClass, 'attribute', sentinel.attribute)
    ...     def test_something(self):
    ...         self.assertEqual(SomeClass.attribute, sentinel.attribute)
    ...
    >>> original = SomeClass.attribute
    >>> MyTest('test_something').test_something()
    >>> assert SomeClass.attribute == original

Si desea parchear con un Mock, puede usar `patch()` con un solo argumento (o `patch.object()` con dos argumentos). El mock se creará para usted y se pasará a la función de prueba / método:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...     @patch.object(SomeClass, 'static_method')
    ...     def test_something(self, mock_method):
    ...         SomeClass.static_method()
    ...         mock_method.assert_called_with()
    ...
    >>> MyTest('test_something').test_something()

Puede apilar varios decoradores de parches utilizando este patrón:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...     @patch('package.module.ClassName1')
    ...     @patch('package.module.ClassName2')
    ...     def test_something(self, MockClass2, MockClass1):
    ...         self.assertIs(package.module.ClassName1, MockClass1)
    ...         self.assertIs(package.module.ClassName2, MockClass2)
    ...
    >>> MyTest('test_something').test_something()

Al anidar decoradores de parches, los mocks se pasan a la función decorada en el mismo orden en que se aplicaron (el orden normal Python que se aplican los decoradores). Esto significa de abajo hacia arriba, así que en el ejemplo anterior el simulacro de `test_module.ClassName2` se pasa primero.

También está `patch.dict()` para establecer valores en un diccionario solo durante un ámbito y restaurar el diccionario a su estado original cuando finaliza la prueba:

    >>> foo = {'key': 'value'}
    >>> original = foo.copy()
    >>> with patch.dict(foo, {'newkey': 'newvalue'}, clear=True):
    ...     assert foo == {'newkey': 'newvalue'}
    ...
    >>> assert foo == original

`patch`, `patch.object` and `patch.dict` se pueden utilizar como gestores de contexto.

Donde utilice `patch()` para crear un simulacro para usted, puede obtener una referencia al simulacro utilizando la forma «as» de la instrucción with:

    >>> class ProductionClass:
    ...     def method(self):
    ...         pass
    ...
    >>> with patch.object(ProductionClass, 'method') as mock_method:
    ...     mock_method.return_value = None
    ...     real = ProductionClass()
    ...     real.method(1, 2, 3)
    ...
    >>> mock_method.assert_called_with(1, 2, 3)

Como alternativa `patch`, `patch.object` and `patch.dict` se pueden utilizar como decoradores de clase. Cuando se utiliza de esta manera es lo mismo que aplicar el decorador individualmente a cada método cuyo nombre comienza con «test».

## Otros ejemplos

Estos son algunos ejemplos más para algunos escenarios ligeramente más avanzados.

### Mocking de llamadas encadenadas

Mocking de las llamadas encadenadas es en realidad sencillo con mock una vez que entiende el atributo `return_value` . Cuando se llama a un mock por primera vez, o se obtiene su `return_value` antes de que se llame, se crea un nuevo `Mock`.

Esto significa que puede ver cómo se ha utilizado el objeto devuelto de una llamada a un objeto simulado interrogando el simulado `return_value`:

    >>> mock = Mock()
    >>> mock().foo(a=2, b=3)
    <Mock name='mock().foo()' id='...'>
    >>> mock.return_value.foo.assert_called_with(a=2, b=3)

Desde aquí es un paso simple para configurar y luego hacer aserciones sobre llamadas encadenadas. Por supuesto, otra alternativa es escribir su código de una manera más comprobable en primer lugar…

Por lo tanto, supongamos que tenemos algún código que se ve un poco como este:

    >>> class Something:
    ...     def __init__(self):
    ...         self.backend = BackendProvider()
    ...     def method(self):
    ...         response = self.backend.get_endpoint('foobar').create_call('spam', 'eggs').start_call()
    ...         # more code

Suponiendo que `BackendProvider` ya está bien probado, ¿cómo probamos `method()`? En concreto, queremos probar que la sección de código `# more code` usa el objeto de respuesta de la manera correcta.

A medida que esta cadena de llamadas se realiza a partir de un atributo de instancia, podemos parchear el atributo `backend` en una instancia de `Something`. En este caso en particular sólo estamos interesados en el valor devuelto de la llamada final a `start_call` por lo que no tenemos mucha configuración que hacer. Supongamos que el objeto que devuelve es “similar a un archivo”, por lo que nos aseguraremos de que nuestro objeto de respuesta utilice el compilado `open()` as its `spec`.

Para ello creamos una instancia mock como nuestro back-end simulado y creamos un objeto de respuesta mock para ella. Para establecer la respuesta como el valor devuelto de ese `start_call` final podríamos hacer lo siguiente:

    mock_backend.get_endpoint.return_value.create_call.return_value.start_call.return_value = mock_response

Podemos hacerlo de una manera un poco mejor usando el método `configure_mock()` para establecer directamente el valor devuelto para nosotros:

    >>> something = Something()
    >>> mock_response = Mock(spec=open)
    >>> mock_backend = Mock()
    >>> config = {'get_endpoint.return_value.create_call.return_value.start_call.return_value': mock_response}
    >>> mock_backend.configure_mock(**config)

Con estos monkey patch el «backend simulado» en su lugar y puede hacer la llamada real:

    >>> something.backend = mock_backend
    >>> something.method()

Usando `mock_calls` podemos comprobar la llamada encadenada con una sola afirmación. Una llamada encadenada es varias llamadas en una línea de código, por lo que habrá varias entradas en `mock_calls`. Podemos usar `call.call_list()` para crear esta lista de llamadas para nosotros:

    >>> chained = call.get_endpoint('foobar').create_call('spam', 'eggs').start_call()
    >>> call_list = chained.call_list()
    >>> assert mock_backend.mock_calls == call_list

### Mocking parcial

For some tests, you may want to mock out a call to `datetime.date.today()` to return a known date, but don’t want to prevent the code under test from creating new date objects. Unfortunately `datetime.date` is written in C, so you cannot just monkey-patch out the static `datetime.date.today()` method.

Instead, you can effectively wrap the date class with a mock, while passing through calls to the constructor to the real class (and returning real instances).

El `patch decorator` se utiliza aquí como un mock de la clase `date` en el módulo en pruebas. Entonces, el atributo `side_effect` de la clase de fecha simulada se establece en una función lambda que devuelve una fecha real. Cuando la clase de fecha simulada es llamada, una fecha real se construirá y devolverá por `side_effect`.

    >>> from datetime import date
    >>> with patch('mymodule.date') as mock_date:
    ...     mock_date.today.return_value = date(2010, 10, 8)
    ...     mock_date.side_effect = lambda *args, **kw: date(*args, **kw)
    ...
    ...     assert mymodule.date.today() == date(2010, 10, 8)
    ...     assert mymodule.date(2009, 6, 8) == date(2009, 6, 8)

Tenga en cuenta que no parcheamos `datetime.date` globalmente, parcheamos `date` en el módulo que uses. Consulte where to patch.

Cuando `date.today()` es llamada se retorna una fecha conocida, pero llama al constructor `date(...)` este constructor todavía devuelve fechas normales. Sin esto, puede encontrarse teniendo que calcular un resultado esperado utilizando exactamente el mismo algoritmo que el código en prueba, que es un anti-patrón de prueba clásico.

Las llamadas al constructor de fecha se registran en los atributos `mock_date` (`call_count` y amigos) que también pueden ser útiles para las pruebas.

Una forma alternativa de tratar con fechas de mock, u otras clases integradas, se discute en esta entrada de blog.

### Mocking de un método generador

Un generador de Python es una función o método que utiliza la instrucción `yield` para devolver una serie de valores cuando se itera sobre [1].

Se llama a un método / función del generador para devolver el objeto generador. Es el objeto generador que luego se itera. El método de protocolo para la iteración es `__iter__()`, por lo que podemos hacer mock de esto usando una `MagicMock`.

Aquí hay una clase de ejemplo con un método «iter» implementado como generador:

    >>> class Foo:
    ...     def iter(self):
    ...         for i in [1, 2, 3]:
    ...             yield i
    ...
    >>> foo = Foo()
    >>> list(foo.iter())
    [1, 2, 3]

¿Cómo haríamos un mock de esta clase y, en particular, de su método «iter»?

Para configurar los valores devueltos desde la iteración (implícita en la llamada a `list`), necesitamos configurar el objeto devuelto por la llamada a `foo.iter()`.

    >>> mock_foo = MagicMock()
    >>> mock_foo.iter.return_value = iter([1, 2, 3])
    >>> list(mock_foo.iter())
    [1, 2, 3]

[1]

También hay expresiones generadoras y más usos avanzados <http://www.dabeaz.com/coroutines/index.html>”_ de generadores, pero no nos preocupan los que están aquí. Una muy buena introducción a los generadores y lo potentes que son es: Generator Tricks for Systems Programmers.

### Aplicar el mismo parche a cada método de prueba

Si desea que se coloquen varias revisiones para varios métodos de prueba, la forma obvia es aplicar los decoradores de parches a cada método. Esto puede parecer una repetición innecesaria. En cambio, puede utilizar `patch()` (en todas sus diversas formas) como decorador de clases. Esto aplica las revisiones a todos los métodos de prueba de la clase. Un método de prueba se identifica mediante métodos cuyos nombres comienzan con `test`:

    >>> @patch('mymodule.SomeClass')
    ... class MyTest(unittest.TestCase):
    ...
    ...     def test_one(self, MockSomeClass):
    ...         self.assertIs(mymodule.SomeClass, MockSomeClass)
    ...
    ...     def test_two(self, MockSomeClass):
    ...         self.assertIs(mymodule.SomeClass, MockSomeClass)
    ...
    ...     def not_a_test(self):
    ...         return 'something'
    ...
    >>> MyTest('test_one').test_one()
    >>> MyTest('test_two').test_two()
    >>> MyTest('test_two').not_a_test()
    'something'

Una forma alternativa de administrar parches es usar métodos start y stop de patch. Estos le permiten mover el parche en sus métodos `setUp` y `tearDown`.

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...     def setUp(self):
    ...         self.patcher = patch('mymodule.foo')
    ...         self.mock_foo = self.patcher.start()
    ...
    ...     def test_foo(self):
    ...         self.assertIs(mymodule.foo, self.mock_foo)
    ...
    ...     def tearDown(self):
    ...         self.patcher.stop()
    ...
    >>> MyTest('test_foo').run()

Si utiliza esta técnica, debe asegurarse de que la aplicación de parches se «undone» llamando a `stop`. Esto puede ser más complicado de lo que podría pensar, porque si se produce una excepción en el setUp, no se llama a tearDown. `unittest.TestCase.addCleanup()` hace que esto sea más fácil:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...     def setUp(self):
    ...         patcher = patch('mymodule.foo')
    ...         self.addCleanup(patcher.stop)
    ...         self.mock_foo = patcher.start()
    ...
    ...     def test_foo(self):
    ...         self.assertIs(mymodule.foo, self.mock_foo)
    ...
    >>> MyTest('test_foo').run()

### Mocking de métodos sin enlazar

Sometimes a test needs to patch an unbound method, which means patching the method on the class rather than on the instance. In order to make assertions about which objects were calling this particular method, you need to pass `self` as the first argument. The issue is that you can’t patch with a mock for this, because if you replace an unbound method with a mock it doesn’t become a bound method when fetched from the instance, and so it doesn’t get `self` passed in. The workaround is to patch the unbound method with a real function instead. The `patch()` decorator makes it so simple to patch out methods with a mock that having to create a real function becomes a nuisance.

If you pass `autospec=True` to patch then it does the patching with a real function object. This function object has the same signature as the one it is replacing, but delegates to a mock under the hood. You still get your mock auto-created in exactly the same way as before. What it means though, is that if you use it to patch out an unbound method on a class the mocked function will be turned into a bound method if it is fetched from an instance. It will have `self` passed in as the first argument, which is exactly what was needed:

    >>> class Foo:
    ...   def foo(self):
    ...     pass
    ...
    >>> with patch.object(Foo, 'foo', autospec=True) as mock_foo:
    ...   mock_foo.return_value = 'foo'
    ...   foo = Foo()
    ...   foo.foo()
    ...
    'foo'
    >>> mock_foo.assert_called_once_with(foo)

Si no usamos `autospec=True` entonces el método independiente se parchea con una instancia de Mock en su lugar, y no se llama con `self`.

### Comprobación de varias llamadas con mock

mock tiene una buena API para hacer aserciones sobre cómo se usan sus objetos ficticios.

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.foo_bar.return_value = None
    >>> mock.foo_bar('baz', spam='eggs')
    >>> mock.foo_bar.assert_called_with('baz', spam='eggs')

Si su mock solo se llama una vez, puede usar el método `assert_called_once_with()` que también afirma que `call_count` es uno.

    >>> mock.foo_bar.assert_called_once_with('baz', spam='eggs')
    >>> mock.foo_bar()
    >>> mock.foo_bar.assert_called_once_with('baz', spam='eggs')
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AssertionError: Expected 'foo_bar' to be called once. Called 2 times.
    Calls: [call('baz', spam='eggs'), call()].

Tanto `assert_called_with` como `assert_called_once_with` hacen afirmaciones sobre la llamada más reciente. Si su mock va a ser llamado varias veces, y desea hacer aserciones sobre todas esas llamadas que puede utilizar `call_args_list`:

    >>> mock = Mock(return_value=None)
    >>> mock(1, 2, 3)
    >>> mock(4, 5, 6)
    >>> mock()
    >>> mock.call_args_list
    [call(1, 2, 3), call(4, 5, 6), call()]

El helper `call` facilita la toma de aserciones sobre estas llamadas. Puede crear una lista de llamadas esperadas y compararla con `call_args_list`. Esto se ve notablemente similar al repr de la `call_args_list`:

    >>> expected = [call(1, 2, 3), call(4, 5, 6), call()]
    >>> mock.call_args_list == expected
    True

### Copiando con argumentos mutables

Otra situación es rara, pero puede morderte, es cuando se llama a tu mock con argumentos mutables. `call_args` y `call_args_list` almacenan referencias a los argumentos. Si el código sometido a prueba muta los argumentos ya no puede realizar aserciones sobre cuáles eran los valores cuando se llamó al mock.

Este es un código de ejemplo que muestra el problema. Imagine las siguientes funciones definidas en “mymodule”:

    def frob(val):
        pass

    def grob(val):
        "First frob and then clear val"
        frob(val)
        val.clear()

Cuando tratamos de probar que `grob` llama `frob` con el argumento correcto mira lo que sucede:

    >>> with patch('mymodule.frob') as mock_frob:
    ...     val = {6}
    ...     mymodule.grob(val)
    ...
    >>> val
    set()
    >>> mock_frob.assert_called_with({6})
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AssertionError: Expected: (({6},), {})
    Called with: ((set(),), {})

Una posibilidad sería que el mock copiara los argumentos que pasa. Esto podría causar problemas si realiza aserciones que se basan en la identidad del objeto para la igualdad.

Aquí hay una solución que utiliza la funcionalidad `side_effect`. Si proporciona una función `side_effect` para un mock, se llamará a `side_effect` con los mismos argumentos que el mock. Esto nos da la oportunidad de copiar los argumentos y almacenarlos para aserciones posteriores. En este ejemplo estoy usando otro mock para almacenar los argumentos de modo que pueda usar los métodos ficticios para hacer la aserción. Una vez más, una función auxiliar configura esto para mí.

    >>> from copy import deepcopy
    >>> from unittest.mock import Mock, patch, DEFAULT
    >>> def copy_call_args(mock):
    ...     new_mock = Mock()
    ...     def side_effect(*args, **kwargs):
    ...         args = deepcopy(args)
    ...         kwargs = deepcopy(kwargs)
    ...         new_mock(*args, **kwargs)
    ...         return DEFAULT
    ...     mock.side_effect = side_effect
    ...     return new_mock
    ...
    >>> with patch('mymodule.frob') as mock_frob:
    ...     new_mock = copy_call_args(mock_frob)
    ...     val = {6}
    ...     mymodule.grob(val)
    ...
    >>> new_mock.assert_called_with({6})
    >>> new_mock.call_args
    call({6})

`copy_call_args` se llama con el mock que se llamará. Devuelve un nuevo mock en el que hacemos la aserción. La función `side_effect` hace una copia de los args y llama a nuestro `new_mock` con la copia.

Nota

Si su simulacro solo se va a usar una vez, hay una forma más fácil de verificar los argumentos en el punto en que se llaman. Simplemente puede hacer la comprobación dentro de una función `side_effect`.

    >>> def side_effect(arg):
    ...     assert arg == {6}
    ...
    >>> mock = Mock(side_effect=side_effect)
    >>> mock({6})
    >>> mock(set())
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AssertionError

Un enfoque alternativo es crear una subclase de `Mock` o `MagicMock` que copie (usando `copy.deepcopy()`) los argumentos. A continuación se muestra un ejemplo de implementación:

    >>> from copy import deepcopy
    >>> class CopyingMock(MagicMock):
    ...     def __call__(self, /, *args, **kwargs):
    ...         args = deepcopy(args)
    ...         kwargs = deepcopy(kwargs)
    ...         return super().__call__(*args, **kwargs)
    ...
    >>> c = CopyingMock(return_value=None)
    >>> arg = set()
    >>> c(arg)
    >>> arg.add(1)
    >>> c.assert_called_with(set())
    >>> c.assert_called_with(arg)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AssertionError: expected call not found.
    Expected: mock({1})
    Actual: mock(set())
    >>> c.foo
    <CopyingMock name='mock.foo' id='...'>

Cuando subclases `Mock` o `MagicMock` todos los atributos creados dinámicamente, y el `return_value` usará tu subclase automáticamente. Eso significa que todos los elementos secundarios de un `CopyingMock` también tendrán el tipo `CopyingMock`.

### Anidando parches

Usar parches como administradores de contexto es bueno, pero si haces varios parches, puedes terminar con instrucciones anidadas que se sangran cada vez más a la derecha:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...
    ...     def test_foo(self):
    ...         with patch('mymodule.Foo') as mock_foo:
    ...             with patch('mymodule.Bar') as mock_bar:
    ...                 with patch('mymodule.Spam') as mock_spam:
    ...                     assert mymodule.Foo is mock_foo
    ...                     assert mymodule.Bar is mock_bar
    ...                     assert mymodule.Spam is mock_spam
    ...
    >>> original = mymodule.Foo
    >>> MyTest('test_foo').test_foo()
    >>> assert mymodule.Foo is original

Con las funciones unittest `cleanup` y métodos start y stop de patch podemos lograr el mismo efecto sin la sangría anidada. Un método auxiliar simple, `create_patch`, pone el parche en su lugar y devuelve el mock creado para nosotros:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...
    ...     def create_patch(self, name):
    ...         patcher = patch(name)
    ...         thing = patcher.start()
    ...         self.addCleanup(patcher.stop)
    ...         return thing
    ...
    ...     def test_foo(self):
    ...         mock_foo = self.create_patch('mymodule.Foo')
    ...         mock_bar = self.create_patch('mymodule.Bar')
    ...         mock_spam = self.create_patch('mymodule.Spam')
    ...
    ...         assert mymodule.Foo is mock_foo
    ...         assert mymodule.Bar is mock_bar
    ...         assert mymodule.Spam is mock_spam
    ...
    >>> original = mymodule.Foo
    >>> MyTest('test_foo').run()
    >>> assert mymodule.Foo is original

### Mocking a un diccionario usando MagickMock

Es posible que desee simular un diccionario u otro objeto contenedor, registrando todo el acceso a él mientras todavía se comporta como un diccionario.

Podemos hacer esto con `MagicMock`, que se comportará como un diccionario, y usando `side_effect` para delegar el acceso del diccionario a un diccionario subyacente real que está bajo nuestro control.

Cuando se llama a los métodos `__getitem__()` y `__setitem__()` de nuestro `MagicMock` (acceso normal al diccionario), entonces se llama a `side_effect` con la clave (y el valor también en el caso de `__setitem__`). También podemos controlar lo que se devuelve.

Después de que se haya utilizado el `MagicMock` podemos usar atributos como `call_args_list` para afirmar cómo se usó el diccionario:

    >>> my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    >>> def getitem(name):
    ...      return my_dict[name]
    ...
    >>> def setitem(name, val):
    ...     my_dict[name] = val
    ...
    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock.__getitem__.side_effect = getitem
    >>> mock.__setitem__.side_effect = setitem

Nota

Una alternativa al uso de `MagicMock` es usar `Mock` y solo proporcionar los métodos mágicos que desea específicamente:

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.__getitem__ = Mock(side_effect=getitem)
    >>> mock.__setitem__ = Mock(side_effect=setitem)

Una tercera opción es usar `MagicMock` pero pasando `dict` como el argumento spec (o spec_set) para que el `MagicMock` creado solo tenga métodos mágicos de diccionario disponibles:

    >>> mock = MagicMock(spec_set=dict)
    >>> mock.__getitem__.side_effect = getitem
    >>> mock.__setitem__.side_effect = setitem

Con estas funciones de efectos secundarios en su lugar, el `mock` se comportará como un diccionario normal pero registrando el acceso. Incluso genera un `KeyError` si intenta acceder a una clave que no existe.

    >>> mock['a']
    1
    >>> mock['c']
    3
    >>> mock['d']
    Traceback (most recent call last):
        ...
    KeyError: 'd'
    >>> mock['b'] = 'fish'
    >>> mock['d'] = 'eggs'
    >>> mock['b']
    'fish'
    >>> mock['d']
    'eggs'

Una vez utilizado, puede realizar aserciones sobre el acceso utilizando los métodos y atributos mock normales:

    >>> mock.__getitem__.call_args_list
    [call('a'), call('c'), call('d'), call('b'), call('d')]
    >>> mock.__setitem__.call_args_list
    [call('b', 'fish'), call('d', 'eggs')]
    >>> my_dict
    {'a': 1, 'b': 'fish', 'c': 3, 'd': 'eggs'}

### Mock de subclases y sus atributos

Hay varias razones por las que es posible que desee crear subclases `Mock` Una razón podría ser agregar métodos auxiliares. Aquí hay un ejemplo simple:

    >>> class MyMock(MagicMock):
    ...     def has_been_called(self):
    ...         return self.called
    ...
    >>> mymock = MyMock(return_value=None)
    >>> mymock
    <MyMock id='...'>
    >>> mymock.has_been_called()
    False
    >>> mymock()
    >>> mymock.has_been_called()
    True

El comportamiento estándar para las instancias `Mock` es que los atributos y los simulacros de valor devuelto son del mismo tipo que el simulacro en el que se accede a ellos. Esto garantiza que los atributos `Mock` son `Mocks` y los atributos `MagicMock` son `MagicMocks` [2]. Por lo tanto, si está creando subclases para agregar métodos auxiliares, también estarán disponibles en los atributos y el valor devuelto mock de las instancias de su subclase.

    >>> mymock.foo
    <MyMock name='mock.foo' id='...'>
    >>> mymock.foo.has_been_called()
    False
    >>> mymock.foo()
    <MyMock name='mock.foo()' id='...'>
    >>> mymock.foo.has_been_called()
    True

A veces esto es inconveniente. Por ejemplo, un usuario está creando subclases de mock para crear un Twisted adaptor. Tener esto aplicado a los atributos también puede causar errores en realidad.

`Mock` (en todos sus sabores) utiliza un método llamado `_get_child_mock` para crear estos «sub-mocks» para atributos y valores devueltos. Puede evitar que la subclase se utilice para los atributos invalidando este método. La firma es que toma argumentos de palabra clave arbitrarios (`**kwargs`) que luego se pasan al constructor ficticio:

    >>> class Subclass(MagicMock):
    ...     def _get_child_mock(self, /, **kwargs):
    ...         return MagicMock(**kwargs)
    ...
    >>> mymock = Subclass()
    >>> mymock.foo
    <MagicMock name='mock.foo' id='...'>
    >>> assert isinstance(mymock, Subclass)
    >>> assert not isinstance(mymock.foo, Subclass)
    >>> assert not isinstance(mymock(), Subclass)

[2]

Una excepción a esta regla son los mock no invocables. Los atributos usan la variante a la que se puede llamar porque, de lo contrario, los simulacros a los que no se puede llamar no podrían tener métodos a los que se puede llamar.

### Importaciones de Mocking con patch.dict

Una situación en la que un mocking puede ser difícil es cuando tiene una importación local dentro de una función. Estos son más difíciles de simular porque no están usando un objeto del espacio de nombres del módulo que podemos revisar.

Por lo general, deben evitarse las importaciones locales. A veces se hacen para evitar dependencias circulares, para las que hay generalmente una manera mucho mejor de resolver el problema (refactorizar el código) o para evitar «costos iniciales» retrasando la importación. Esto también se puede resolver de mejores maneras que una importación local incondicional (almacenar el módulo como una clase o atributo de módulo y solo hacer la importación en el primer uso).

Aparte de eso, hay una manera de usar `mock` para afectar los resultados de una importación. La importación obtiene un objeto del diccionario `sys.modules`. Tenga en cuenta que obtiene un objeto, que no tiene por qué ser un módulo. La importación de un módulo por primera vez da como resultado que un objeto de módulo se coloque en `sys.modules`, por lo que normalmente cuando importe algo devuelve un modulo. Sin embargo, este no tiene por qué ser el caso.

Esto significa que puede usar `patch.dict()` para temporalmente poner un mock en su lugar sobre `sys.modules`. Cualquier importación mientras este parche está activo recuperará el mock. Cuando el parche está completo (la función decorada sale, el cuerpo de la instrucción with está completo o se llama a `patcher.stop()`) entonces lo que había anteriormente se restaurará de forma segura.

Aquí hay un ejemplo de mock del módulo “fooble”.

    >>> import sys
    >>> mock = Mock()
    >>> with patch.dict('sys.modules', {'fooble': mock}):
    ...    import fooble
    ...    fooble.blob()
    ...
    <Mock name='mock.blob()' id='...'>
    >>> assert 'fooble' not in sys.modules
    >>> mock.blob.assert_called_once_with()

Como puede ver, el `import fooble` tiene éxito, pero al salir no queda ningún “fooble” en `sys.modules`.

Esto también funciona para el formulario `from module import name`:

    >>> mock = Mock()
    >>> with patch.dict('sys.modules', {'fooble': mock}):
    ...    from fooble import blob
    ...    blob.blip()
    ...
    <Mock name='mock.blob.blip()' id='...'>
    >>> mock.blob.blip.assert_called_once_with()

Con un poco más de trabajo también puede simular las importaciones de paquetes:

    >>> mock = Mock()
    >>> modules = {'package': mock, 'package.module': mock.module}
    >>> with patch.dict('sys.modules', modules):
    ...    from package.module import fooble
    ...    fooble()
    ...
    <Mock name='mock.module.fooble()' id='...'>
    >>> mock.module.fooble.assert_called_once_with()

### Seguimiento del orden de las llamadas y de las aserciones de llamadas menos detalladas

La clase `Mock` le permite realizar un seguimiento del orden de las llamadas a métodos en sus objetos mock a través del atributo `method_calls`. Esto no le permite rastrear el orden de las llamadas entre objetos simulados separados, sin embargo, podemos usar `mock_calls` para lograr el mismo efecto.

Debido a que los mocks rastrean las llamadas a mocks secundarios en `mock_calls`, y el acceso a un atributo arbitrario de un mock crea un mock secundario, podemos crear nuestros mocks separados de uno primario. Las llamadas a esos mocks hijos se grabarán, en orden, en el `mock_calls` del padre:

    >>> manager = Mock()
    >>> mock_foo = manager.foo
    >>> mock_bar = manager.bar

    >>> mock_foo.something()
    <Mock name='mock.foo.something()' id='...'>
    >>> mock_bar.other.thing()
    <Mock name='mock.bar.other.thing()' id='...'>

    >>> manager.mock_calls
    [call.foo.something(), call.bar.other.thing()]

A continuación, podemos realizar afirmaciones sobre las llamadas, incluido el orden, comparando con el atributo `mock_calls` en el mock administrador:

    >>> expected_calls = [call.foo.something(), call.bar.other.thing()]
    >>> manager.mock_calls == expected_calls
    True

Si `patch` está creando y poniendo en su lugar, sus mocks, puede adjuntarlos a un mock administrador usando el método `attach_mock()` . Después de adjuntar las llamadas se registrarán en `mock_calls` del administrador.

    >>> manager = MagicMock()
    >>> with patch('mymodule.Class1') as MockClass1:
    ...     with patch('mymodule.Class2') as MockClass2:
    ...         manager.attach_mock(MockClass1, 'MockClass1')
    ...         manager.attach_mock(MockClass2, 'MockClass2')
    ...         MockClass1().foo()
    ...         MockClass2().bar()
    <MagicMock name='mock.MockClass1().foo()' id='...'>
    <MagicMock name='mock.MockClass2().bar()' id='...'>
    >>> manager.mock_calls
    [call.MockClass1(),
    call.MockClass1().foo(),
    call.MockClass2(),
    call.MockClass2().bar()]

Si se han realizado muchas llamadas, pero solo está interesado en una secuencia particular de ellas, entonces una alternativa es usar el método `assert_has_calls()` . Esto toma una lista de llamadas (construidas con el objeto `call`). Si esa secuencia de llamadas sobre `mock_calls`, la aserción se realiza correctamente.

    >>> m = MagicMock()
    >>> m().foo().bar().baz()
    <MagicMock name='mock().foo().bar().baz()' id='...'>
    >>> m.one().two().three()
    <MagicMock name='mock.one().two().three()' id='...'>
    >>> calls = call.one().two().three().call_list()
    >>> m.assert_has_calls(calls)

Aunque la llamada encadenada `m.one().two().three()` no son las únicas llamadas que se han realizado al mock, la aserción aún tiene éxito.

A veces, un mock puede tener varias llamadas, y solo le interesa afirmar sobre algunas de esas llamadas. Puede que ni siquiera importe el pedido. En este caso, puede pasar `any_order=True` a `assert_has_calls`:

    >>> m = MagicMock()
    >>> m(1), m.two(2, 3), m.seven(7), m.fifty('50')
    (...)
    >>> calls = [call.fifty('50'), call(1), call.seven(7)]
    >>> m.assert_has_calls(calls, any_order=True)

### Coincidencia de argumentos más compleja

Usando el mismo concepto básico que `ANY` podemos implementar comparadores para hacer afirmaciones más complejas en objetos usados como argumentos para mocks.

Supongamos que esperamos que algún objeto se pase a un mock que, por defecto, se compara igual en función de la identidad del objeto (que es el valor predeterminado de Python para las clases definidas por el usuario). Para usar `assert_called_with()` tendríamos que pasar exactamente el mismo objeto. Si solo estamos interesados en algunos de los atributos de este objeto, podemos crear un comparador que verifique estos atributos por nosotros.

Puede ver en este ejemplo cómo una llamada “estándar” a `assert_called_with` no es suficiente:

    >>> class Foo:
    ...     def __init__(self, a, b):
    ...         self.a, self.b = a, b
    ...
    >>> mock = Mock(return_value=None)
    >>> mock(Foo(1, 2))
    >>> mock.assert_called_with(Foo(1, 2))
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AssertionError: expected call not found.
    Expected: mock(<__main__.Foo object at 0x...>)
    Actual: mock(<__main__.Foo object at 0x...>)

Una función de comparación para nuestra clase `Foo` podría verse así:

    >>> def compare(self, other):
    ...     if not type(self) == type(other):
    ...         return False
    ...     if self.a != other.a:
    ...         return False
    ...     if self.b != other.b:
    ...         return False
    ...     return True
    ...

Y un objeto comparador que puede usar funciones de comparación como esta para su operación de igualdad se vería así:

    >>> class Matcher:
    ...     def __init__(self, compare, some_obj):
    ...         self.compare = compare
    ...         self.some_obj = some_obj
    ...     def __eq__(self, other):
    ...         return self.compare(self.some_obj, other)
    ...

Poniendo todo esto junto:

    >>> match_foo = Matcher(compare, Foo(1, 2))
    >>> mock.assert_called_with(match_foo)

El `Matcher` es instanciado con nuestra función de comparación y el objeto `Foo` con el que queremos comparar. En `assert_called_with` se llamará al método de igualdad `Matcher`, que compara el objeto con el que se llamó al mock con el que creamos nuestro matcher. Si coinciden, entonces pasa `assert_called_with`, y si no lo hacen, se lanzará un `AssertionError`:

    >>> match_wrong = Matcher(compare, Foo(3, 4))
    >>> mock.assert_called_with(match_wrong)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AssertionError: Expected: ((<Matcher object at 0x...>,), {})
    Called with: ((<Foo object at 0x...>,), {})

Con un poco de ajuste, podría hacer que la función de comparación genere el `AssertionError` directamente y proporcione un mensaje de falla más útil.

A partir de la versión 1.5, la biblioteca de pruebas de Python PyHamcrest proporciona una funcionalidad similar, que puede ser útil aquí, en la forma de su comparador de igualdad (hamcrest.library.integration.match_equality).