unittest.mock — primeros pasos

Nuevo en la versión 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() generará una excepción de error.

Clases Mocking

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 generará 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: object has no attribute 'old_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.

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

En algunas pruebas quería un mock de una llamada a datetime.date.today() para devolver una fecha conocida, pero no quería evitar que el código sometido a prueba creara nuevos objetos de fecha. Desafortunadamente datetime.date está escrito en C, por lo que no podía simplemente parchear mono el método estático date.today() .

Encontré una forma sencilla de hacer esto que implicaba ajustar eficazmente la clase date con un mock, pero pasar llamadas al constructor a la clase real (y devolver instancias reales).

El patch decorator se utiliza aquí como un mock de la clase date en el módulo en pruebas. A continuación, 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 se denomina fecha real, se construirá y devolverá 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. Para Python 2.6 o más reciente 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

Mientras escribía pruebas hoy en día, necesitaba parchear un método unbound method (parchear el método en la clase en lugar de en la instancia). Necesitaba que se pasara a sí mismo como primer argumento porque quiero hacer aserciones sobre qué objetos estaban llamando a este método en particular. El problema es que no se puede parchear con un mock para esto, porque si reemplaza un método independiente con un mock, no se convierte en un método enlazado cuando se obtiene de la instancia, por lo que no se pasa por sí mismo. La solución es revisar el método independiente con una función real en su lugar. El decorador patch() hace que sea tan simple parchear métodos con un mock que tener que crear una función real se convierte en una molestia.

Si pasa autospec=True al parche, entonces hace el parche con un objeto de función real. Este objeto de función tiene la misma firma que el que está reemplazando, pero delega en un mock bajo el capó. Usted todavía consigue su mock de auto-creado exactamente de la misma manera que antes. Lo que significa, sin embargo, es que si lo usa para parchear un método independiente en una clase, la función simulada se convertirá en un método enlazado si se obtiene de una instancia. Tendrá self pasado como el primer argumento, que es exactamente lo que quería:

>>> 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 to be called once. Called 2 times.

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: mock({1})
Actual call: 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 en el caso de __setitem__ el valor también). 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 importa algo, recupera un módulo. 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(<__main__.Foo object at 0x...>)
Actual call: call(<__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 generará 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).