# `unittest.mock` — mock object library

Added in version 3.3.

Source code: Lib/unittest/mock.py

`unittest.mock` is a library for testing in Python. It allows you to replace parts of your system under test with mock objects and make assertions about how they have been used.

`unittest.mock` provides a core `Mock` class removing the need to create a host of stubs throughout your test suite. After performing an action, you can make assertions about which methods / attributes were used and arguments they were called with. You can also specify return values and set needed attributes in the normal way.

Además, mock proporciona un decorador `patch()` que puede manejar el parcheo de atributos a nivel de clase y de módulo dentro del ámbito de una prueba, junto con `sentinel` para crear objetos únicos. Consulta quick guide para ver algunos ejemplos de cómo utilizar `Mock`, `MagicMock` y `patch()`.

Mock está diseñado para ser utilizado junto a `unittest`. Mock se basa en el patrón “acción -> aserción” en lugar de usar el patrón “grabación -> reproducción” utilizado por muchos frameworks de simulación.

There is a backport of `unittest.mock` for earlier versions of Python, available as mock on PyPI.

## Guía rápida

Los objetos de las clases `Mock` y `MagicMock` van creando todos los atributos y métodos a medida que se accede a ellos y almacenan detalles de cómo se han utilizado. Puedes configurarlos para especificar valores de retorno o limitar qué atributos están disponibles y posteriormente hacer aserciones sobre cómo han sido utilizados:

    >>> from unittest.mock import MagicMock
    >>> thing = ProductionClass()
    >>> thing.method = MagicMock(return_value=3)
    >>> thing.method(3, 4, 5, key='value')
    3
    >>> thing.method.assert_called_with(3, 4, 5, key='value')

`side_effect` allows you to perform side effects, including raising an exception when a mock is called:

    >>> from unittest.mock import Mock
    >>> mock = Mock(side_effect=KeyError('foo'))
    >>> mock()
    Traceback (most recent call last):
     ...
    KeyError: 'foo'

    >>> values = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    >>> def side_effect(arg):
    ...     return values[arg]
    ...
    >>> mock.side_effect = side_effect
    >>> mock('a'), mock('b'), mock('c')
    (1, 2, 3)
    >>> mock.side_effect = [5, 4, 3, 2, 1]
    >>> mock(), mock(), mock()
    (5, 4, 3)

Existen muchas otras formas de configurar y controlar el comportamiento de Mock. Por ejemplo, el argumento spec configura el objeto simulado para que tome su especificación de otro objeto. Cualquier intento de acceder a atributos o métodos en el objeto simulado que no existan en la especificación fallará lanzando una excepción `AttributeError`.

El decorador / gestor de contexto `patch()` facilita la simulación de clases u objetos en un módulo bajo prueba. El objeto que especifiques será reemplazado por un objeto simulado (u otro objeto) durante la prueba y será restaurado cuando esta finalice:

    >>> from unittest.mock import patch
    >>> @patch('module.ClassName2')
    ... @patch('module.ClassName1')
    ... def test(MockClass1, MockClass2):
    ...     module.ClassName1()
    ...     module.ClassName2()
    ...     assert MockClass1 is module.ClassName1
    ...     assert MockClass2 is module.ClassName2
    ...     assert MockClass1.called
    ...     assert MockClass2.called
    ...
    >>> test()

Nota

Cuando anidas decoradores patch, los objetos simulados se pasan a la función decorada en el mismo orden en el que fueron aplicados (el orden normal en el que se aplican los decoradores en Python). Esto significa de abajo hacia arriba, por lo que en el ejemplo anterior se pasa primero el objeto simulado para `module.ClassName1`.

Al usar `patch()` es importante que parchees los objetos en el espacio de nombres donde son buscados. Esto normalmente es sencillo, pero para una guía rápida, lee dónde parchear.

Además de decorador, la función `patch()` se puede usar como gestor de contexto en una declaración with:

    >>> with patch.object(ProductionClass, 'method', return_value=None) as mock_method:
    ...     thing = ProductionClass()
    ...     thing.method(1, 2, 3)
    ...
    >>> mock_method.assert_called_once_with(1, 2, 3)

También existe la función `patch.dict()` que permite establecer valores en un diccionario dentro de 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

Mock admite la simulación de los métodos mágicos de Python. La forma más sencilla de utilizar métodos mágicos es mediante la clase `MagicMock`. Te permite hacer cosas como:

    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock.__str__.return_value = 'foobarbaz'
    >>> str(mock)
    'foobarbaz'
    >>> mock.__str__.assert_called_with()

Mock también permite asignar funciones (u otras instancias de Mock) a métodos mágicos y se asegura de que serán llamadas de forma apropiada. La clase `MagicMock` es solo una variante de Mock con la diferencia de que tiene todos los métodos mágicos previamente creados para ti (bueno, todos los que son útiles).

El siguiente es un ejemplo de uso de métodos mágicos utilizando la clase Mock ordinaria:

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.__str__ = Mock(return_value='wheeeeee')
    >>> str(mock)
    'wheeeeee'

Para asegurarte de que los objetos simulados en tus pruebas tienen exactamente la misma API que los objetos que están reemplazando, puedes usar autoespecificación. La autoespecificación se puede realizar a través del argumento autospec de patch, o mediante la función `create_autospec()`. La autoespecificación crea objetos simulados que tienen los mismos atributos y métodos que los objetos que están reemplazando, y todas las función y métodos (incluidos los constructores) tienen la misma firma de llamada que los objetos reales.

Esto asegura que tus simulaciones fallarán, si se utilizan incorrectamente, de la misma manera que lo haría tu código en producción:

    >>> from unittest.mock import create_autospec
    >>> def function(a, b, c):
    ...     pass
    ...
    >>> mock_function = create_autospec(function, return_value='fishy')
    >>> mock_function(1, 2, 3)
    'fishy'
    >>> mock_function.assert_called_once_with(1, 2, 3)
    >>> mock_function('wrong arguments')
    Traceback (most recent call last):
     ...
    TypeError: missing a required argument: 'b'

`create_autospec()` también se puede usar en clases, donde copia la firma del método `__init__`, y en objetos invocables, donde copia la firma del método `__call__`.

## La clase Mock

`Mock` es un objeto simulado flexible, destinado a reemplazar el uso de stubs y dobles de prueba en todo tu código. Los objetos Mock son invocables y crean atributos en el mismo momento que se accede a ellos como nuevos objetos Mock [1]. Acceder al mismo atributo siempre retornará el mismo objeto Mock. Además, registran cómo los usas, lo que te permite hacer aserciones sobre cómo tu código ha interaccionado con ellos.

`MagicMock` es una subclase de `Mock` con todos los métodos mágicos creados previamente y listos para ser usados. También hay variantes no invocables, útiles cuando se están simulando objetos que no se pueden llamar: `NonCallableMock` y `NonCallableMagicMock`

Los decoradores `patch()` facilitan la sustitución temporal de clases en un módulo en particular con un objeto `Mock`. Por defecto, `patch()` creará un objeto `MagicMock` automáticamente. Se puede especificar una clase alternativa a `Mock` usando el argumento new_callable de `patch()`.

class unittest.mock.Mock(spec=None, side_effect=None, return_value=DEFAULT, wraps=None, name=None, spec_set=None, unsafe=False, **kwargs)

  Crea un nuevo objeto `Mock`. `Mock` toma varios argumentos opcionales que especifican el comportamiento del objeto Mock:

  - spec: Puede ser una lista de cadenas de caracteres o un objeto existente previamente (una clase o una instancia) que actúa como la especificación del objeto simulado. Si pasas un objeto, se forma una lista de cadenas llamando a la función dir en el objeto (excluyendo los métodos y atributos mágicos no admitidos). Acceder a cualquier atributo que no esté en esta lista lanzará una excepción `AttributeError`.

    If spec is an object (rather than a list of strings) then `__class__` returns the class of the spec object. This allows mocks to pass `isinstance()` tests.

  - spec_set: Una variante más estricta de spec. Si se utiliza, cualquier intento de establecer u obtener un atributo del objeto simulado que no esté en el objeto pasado como spec_set lanzará una excepción `AttributeError`.

  - side_effect: Una función que se llamará cada vez que el objeto simulado sea invocado. Consultar el atributo `side_effect` para más información. Es útil para lanzar excepciones o para cambiar dinámicamente valores de retorno. La función se llama con los mismos argumentos que el objeto simulado, y a menos que retorne `DEFAULT`, su valor de retorno se utiliza como valor de retorno del propio objeto simulado.

    Alternativamente side_effect puede ser una clase o instancia de excepción. En este caso, se lanza la excepción cuando se llama al objeto simulado.

    Si side_effect es un iterable, cada llamada al objeto simulado retornará el siguiente valor del iterable.

    Un side_effect se puede desactivar estableciéndolo en `None`.

  - return_value: El valor retornado cuando se llama al objeto simulado. Por defecto, este es una nueva instancia de la clase Mock (creada en el primer acceso). Consultar el atributo `return_value` para más detalles.

  - unsafe: Por defecto, el acceso a cualquier atributo cuyo nombre comience por assert, assret, asert, aseert o assrt generará un error `AttributeError`. Si se pasa `unsafe=True` se permitirá el acceso a estos atributos.

    Added in version 3.5.

  - wraps: objeto a envolver (simular) por la instancia de Mock. Si wraps no es `None`, al llamar al objeto Mock se pasa la llamada a través del objeto envuelto (retornando el resultado real). Acceder a un atributo del objeto simulado retornará otro objeto Mock que envuelve al atributo correspondiente del objeto real envuelto (de modo que intentar acceder a un atributo que no existe lanzará una excepción `AttributeError`).

    Si el objeto simulado tiene un return_value explícito establecido, las llamadas no se pasan al objeto envuelto y return_value se retorna en su lugar.

  - name: Si el objeto simulado tiene un nombre, será utilizado en la representación imprimible del mismo. Esto puede ser útil para la depuración. El nombre se propaga a los objetos simulados hijos.

  Los objetos simulados también pueden ser invocados con argumentos por palabra clave arbitrarios. Estos serán utilizados para establecer atributos en el objeto simulado una vez creado. Consultar el método `configure_mock()` para más detalles.

  assert_called()

    Assert cuando el objeto simulado se ha invocado al menos una vez.

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.method()
        <Mock name='mock.method()' id='...'>
        >>> mock.method.assert_called()

    Added in version 3.6.

  assert_called_once()

    Assert si el objeto simulado se ha invocado exactamente una vez.

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.method()
        <Mock name='mock.method()' id='...'>
        >>> mock.method.assert_called_once()
        >>> mock.method()
        <Mock name='mock.method()' id='...'>
        >>> mock.method.assert_called_once()
        Traceback (most recent call last):
        ...
        AssertionError: Expected 'method' to have been called once. Called 2 times.
        Calls: [call(), call()].

    Added in version 3.6.

  assert_called_with(*args, **kwargs)

    Este método es una manera apropiada de asertar si la última llamada se ha realizado de una manera particular:

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.method(1, 2, 3, test='wow')
        <Mock name='mock.method()' id='...'>
        >>> mock.method.assert_called_with(1, 2, 3, test='wow')

  assert_called_once_with(*args, **kwargs)

    Assert si el objeto simulado se ha invocado exactamente una vez y si esa llamada se realizó con los argumentos especificados.

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> mock('foo', bar='baz')
        >>> mock.assert_called_once_with('foo', bar='baz')
        >>> mock('other', bar='values')
        >>> mock.assert_called_once_with('other', bar='values')
        Traceback (most recent call last):
          ...
        AssertionError: Expected 'mock' to be called once. Called 2 times.
        Calls: [call('foo', bar='baz'), call('other', bar='values')].

  assert_any_call(*args, **kwargs)

    assert si el objeto simulado se ha invocado con los argumentos especificados.

    La aserción pasa si el objeto simulado se ha invocado en algún momento, a diferencia de `assert_called_with()` y `assert_called_once_with()`, con los que solo pasa la aserción si la llamada es la más reciente, y en el caso de `assert_called_once_with()` también debe ser la única llamada realizada.

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> mock(1, 2, arg='thing')
        >>> mock('some', 'thing', 'else')
        >>> mock.assert_any_call(1, 2, arg='thing')

  assert_has_calls(calls, any_order=False)

    assert si el objeto simulado se ha invocado con las llamadas especificadas. La lista `mock_calls` se compara con la lista de llamadas.

    Si any_order es falso entonces las llamadas deben ser secuenciales. No puede haber llamadas adicionales antes o después de las llamadas especificadas.

    Si any_order es verdadero, las llamadas pueden estar en cualquier orden, pero deben aparecer todas en `mock_calls`.

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> mock(1)
        >>> mock(2)
        >>> mock(3)
        >>> mock(4)
        >>> calls = [call(2), call(3)]
        >>> mock.assert_has_calls(calls)
        >>> calls = [call(4), call(2), call(3)]
        >>> mock.assert_has_calls(calls, any_order=True)

  assert_not_called()

    Assert si el objeto simulado nunca fue invocado.

        >>> m = Mock()
        >>> m.hello.assert_not_called()
        >>> obj = m.hello()
        >>> m.hello.assert_not_called()
        Traceback (most recent call last):
          ...
        AssertionError: Expected 'hello' to not have been called. Called 1 times.
        Calls: [call()].

    Added in version 3.5.

  reset_mock(*, return_value=False, side_effect=False)

    El método reset_mock restablece todos los atributos de llamada en un objeto simulado:

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> mock('hello')
        >>> mock.called
        True
        >>> mock.reset_mock()
        >>> mock.called
        False

    This can be useful where you want to make a series of assertions that reuse the same object.

    return_value parameter when set to `True` resets `return_value`:

        >>> mock = Mock(return_value=5)
        >>> mock('hello')
        5
        >>> mock.reset_mock(return_value=True)
        >>> mock('hello')
        <Mock name='mock()' id='...'>

    side_effect parameter when set to `True` resets `side_effect`:

        >>> mock = Mock(side_effect=ValueError)
        >>> mock('hello')
        Traceback (most recent call last):
          ...
        ValueError
        >>> mock.reset_mock(side_effect=True)
        >>> mock('hello')
        <Mock name='mock()' id='...'>

    Note that `reset_mock()` doesn’t clear the `return_value`, `side_effect` or any child attributes you have set using normal assignment by default.

    Child mocks are reset as well.

    Distinto en la versión 3.6: Se añadieron dos argumentos de palabra clave a la función reset_mock.

  mock_add_spec(spec, spec_set=False)

    Agrega una especificación a un objeto simulado. spec puede ser un objeto o una lista de cadenas de caracteres. Solo los atributos presentes en spec pueden ser obtenidos desde el objeto simulado.

    Si spec_set es verdadero, solo los atributos de la especificación pueden ser establecidos.

  attach_mock(mock, attribute)

    Adjunta otro objeto simulado como un atributo de la instancia actual, substituyendo su nombre y su padre. Las llamadas al objeto simulado adjuntado se registrarán en los atributos `method_calls` y `mock_calls` del padre.

  configure_mock(**kwargs)

    Establece los atributos del objeto simulado por medio de argumentos por palabra clave.

    Los atributos, los valores de retorno y los efectos de colaterales se pueden configurar en los objetos simulados hijos usando la notación de punto estándar y desempaquetando un diccionario en la llamada al método:

        >>> mock = Mock()
        >>> attrs = {'method.return_value': 3, 'other.side_effect': KeyError}
        >>> mock.configure_mock(**attrs)
        >>> mock.method()
        3
        >>> mock.other()
        Traceback (most recent call last):
          ...
        KeyError

    Lo mismo se puede lograr en la llamada al constructor de los objetos simulados:

        >>> attrs = {'method.return_value': 3, 'other.side_effect': KeyError}
        >>> mock = Mock(some_attribute='eggs', **attrs)
        >>> mock.some_attribute
        'eggs'
        >>> mock.method()
        3
        >>> mock.other()
        Traceback (most recent call last):
          ...
        KeyError

    `configure_mock()` existe con el fin de facilitar la configuración después de que el objeto simulado haya sido creado.

  __dir__()

    Los objetos `Mock` limitan los resultados de `dir(some_mock)` a resultados útiles. Para los objetos simulados con una especificación (spec), esto incluye todos los atributos permitidos para el mismo.

    Consultar `FILTER_DIR` para conocer que hace este filtrado y la forma de desactivarlo.

  _get_child_mock(**kw)

    Crea los objetos simulados hijos para los atributos y el valor de retorno. Por defecto los objetos simulados hijos serán del mismo tipo que el padre. Las subclases de Mock pueden redefinir este método para personalizar la forma en la que se construye el objeto simulado hijo.

    Para objetos simulados no invocables la variante invocable será utilizada (en lugar de cualquier subclase personalizada).

  called

    Un booleano que representa si el objeto simulado ha sido invocado o no:

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> mock.called
        False
        >>> mock()
        >>> mock.called
        True

  call_count

    Un entero que le indica cuántas veces el objeto simulado ha sido invocado:

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> mock.call_count
        0
        >>> mock()
        >>> mock()
        >>> mock.call_count
        2

  return_value

    Establece este atributo para configurar el valor a retornar cuando se llama al objeto simulado:

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.return_value = 'fish'
        >>> mock()
        'fish'

    El valor de retorno por defecto es otro objeto simulado y se puede configurar de forma habitual:

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.return_value.attribute = sentinel.Attribute
        >>> mock.return_value()
        <Mock name='mock()()' id='...'>
        >>> mock.return_value.assert_called_with()

    `return_value` también se puede establecer directamente en el constructor:

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

  side_effect

    Este atributo puede ser una función a ser llamada cuando se llame al objeto simulado, un iterable o una excepción (clase o instancia) para ser lanzada.

    Si pasas una función, será llamada con los mismos argumentos que el objeto simulado y, a menos que la función retorne el singleton `DEFAULT`, la llamada al objeto simulado retornará lo mismo que retorna la función. En cambio, si la función retorna `DEFAULT`, entonces el objeto simulado retornará su valor normal (el del atributo `return_value`).

    Si pasas un iterable, se utiliza para obtener un iterador a partir del mismo que debe producir un valor en cada llamada. Este valor puede ser una instancia de la excepción a ser lanzada o un valor a retornar al llamar al objeto simulado (el manejo de `DEFAULT` es igual que en el caso en el que se pasa una función).

    Un ejemplo de un objeto simulado que genera una excepción (para probar el manejo de excepciones de una API):

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

    Usando `side_effect` para retornar una secuencia de valores:

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.side_effect = [3, 2, 1]
        >>> mock(), mock(), mock()
        (3, 2, 1)

    Usando un objeto invocable:

        >>> mock = Mock(return_value=3)
        >>> def side_effect(*args, **kwargs):
        ...     return DEFAULT
        ...
        >>> mock.side_effect = side_effect
        >>> mock()
        3

    `side_effect` se puede establecer en el constructor. Aquí hay un ejemplo que suma uno al valor del objeto simulado invocado y lo retorna:

        >>> side_effect = lambda value: value + 1
        >>> mock = Mock(side_effect=side_effect)
        >>> mock(3)
        4
        >>> mock(-8)
        -7

    Establecer `side_effect` en `None` lo desactiva:

        >>> m = Mock(side_effect=KeyError, return_value=3)
        >>> m()
        Traceback (most recent call last):
         ...
        KeyError
        >>> m.side_effect = None
        >>> m()
        3

  call_args

    This is either `None` (if the mock hasn’t been called), or the arguments that the mock was last called with. This will be in the form of a tuple: the first member, which can also be accessed through the `args` property, is any positional arguments the mock was called with (or an empty tuple) and the second member, which can also be accessed through the `kwargs` property, is any keyword arguments (or an empty dictionary).

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> print(mock.call_args)
        None
        >>> mock()
        >>> mock.call_args
        call()
        >>> mock.call_args == ()
        True
        >>> mock(3, 4)
        >>> mock.call_args
        call(3, 4)
        >>> mock.call_args == ((3, 4),)
        True
        >>> mock.call_args.args
        (3, 4)
        >>> mock.call_args.kwargs
        {}
        >>> mock(3, 4, 5, key='fish', next='w00t!')
        >>> mock.call_args
        call(3, 4, 5, key='fish', next='w00t!')
        >>> mock.call_args.args
        (3, 4, 5)
        >>> mock.call_args.kwargs
        {'key': 'fish', 'next': 'w00t!'}

    El atributo `call_args`, junto con los miembros de las listas `call_args_list`, `method_calls` y `mock_calls` son objetos `call`. Estos objetos son tuplas, con la finalidad de que puedan ser desempaquetadas para acceder a los argumentos individuales y hacer aserciones más complejas. Consultar objetos call como tuplas para más información.

    Distinto en la versión 3.8: Propiedades `args` y `kwargs` agregadas.

  call_args_list

    Este argumento es una lista de todas las llamadas consecutivas realizadas al objeto simulado (por lo que la longitud de la lista es el número de veces que se ha invocado). Previamente a que se hayan realizado llamadas es una lista vacía. El objeto `call` se puede utilizar para construir convenientemente las listas de llamadas a comparar con `call_args_list`.

        >>> mock = Mock(return_value=None)
        >>> mock()
        >>> mock(3, 4)
        >>> mock(key='fish', next='w00t!')
        >>> mock.call_args_list
        [call(), call(3, 4), call(key='fish', next='w00t!')]
        >>> expected = [(), ((3, 4),), ({'key': 'fish', 'next': 'w00t!'},)]
        >>> mock.call_args_list == expected
        True

    Los miembros de `call_args_list` son objetos `call`. Estos pueden ser desempaquetados como tuplas para acceder a los argumentos individuales. Consultar objetos call como tuplas para más información.

  method_calls

    Igual que realizan un seguimiento de las llamadas hechas a sí mismos, los objetos simulados también realizan un seguimiento a sus métodos y atributos, así como de las llamadas hechas a los mismos:

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.method()
        <Mock name='mock.method()' id='...'>
        >>> mock.property.method.attribute()
        <Mock name='mock.property.method.attribute()' id='...'>
        >>> mock.method_calls
        [call.method(), call.property.method.attribute()]

    Los miembros de `method_calls` son objetos `call`. Estos pueden ser desempaquetados como tuplas para acceder a los atributos individuales. Consultar objetos call como tuplas para más información.

  mock_calls

    `mock_calls` registra todas las llamadas al objeto simulado, sus métodos, métodos mágicos y objetos simulados del valor de retorno.

        >>> mock = MagicMock()
        >>> result = mock(1, 2, 3)
        >>> mock.first(a=3)
        <MagicMock name='mock.first()' id='...'>
        >>> mock.second()
        <MagicMock name='mock.second()' id='...'>
        >>> int(mock)
        1
        >>> result(1)
        <MagicMock name='mock()()' id='...'>
        >>> expected = [call(1, 2, 3), call.first(a=3), call.second(),
        ... call.__int__(), call()(1)]
        >>> mock.mock_calls == expected
        True

    Los miembros de `mock_calls` son objetos `call`. Estos pueden ser desempaquetados como tuplas para acceder a los argumentos individuales. Consultar objetos call como tuplas para más información.

    Nota

    La forma como se registra el atributo `mock_calls` implica que cuando se realizan llamadas anidadas, los parámetros de las llamadas previas no se registran, por lo que siempre resultan iguales al comparar:

        >>> mock = MagicMock()
        >>> mock.top(a=3).bottom()
        <MagicMock name='mock.top().bottom()' id='...'>
        >>> mock.mock_calls
        [call.top(a=3), call.top().bottom()]
        >>> mock.mock_calls[-1] == call.top(a=-1).bottom()
        True

  __class__

    Normally the `__class__` attribute of an object will return its type. For a mock object with a `spec`, `__class__` returns the spec class instead. This allows mock objects to pass `isinstance()` tests for the object they are replacing / masquerading as:

        >>> mock = Mock(spec=3)
        >>> isinstance(mock, int)
        True

    `__class__` is assignable to, this allows a mock to pass an `isinstance()` check without forcing you to use a spec:

        >>> mock = Mock()
        >>> mock.__class__ = dict
        >>> isinstance(mock, dict)
        True

class unittest.mock.NonCallableMock(spec=None, wraps=None, name=None, spec_set=None, **kwargs)

  Una versión no invocable de `Mock`. Los parámetros del constructor tienen el mismo significado que en `Mock`, con la excepción de return_value y side_effect que no tienen sentido en un objeto simulado no invocable.

Mock objects that use a class or an instance as a `spec` or `spec_set` are able to pass `isinstance()` tests:

    >>> mock = Mock(spec=SomeClass)
    >>> isinstance(mock, SomeClass)
    True
    >>> mock = Mock(spec_set=SomeClass())
    >>> isinstance(mock, SomeClass)
    True

Las clases `Mock` tienen soporte para simular los métodos mágicos. Consultar la sección dedicada a los métodos mágicos para ver los detalles.

Las clases simuladas y los decoradores `patch()` aceptan todas argumentos por palabra clave arbitrarios para la configuración. En los decoradores `patch()` los argumentos por palabra clave se pasan al constructor del objeto simulado creado. Estos argumentos se usan para configurar los atributos del propio objeto simulado:

    >>> m = MagicMock(attribute=3, other='fish')
    >>> m.attribute
    3
    >>> m.other
    'fish'

Tanto el valor de retorno como el efecto colateral del objeto simulado pueden ser establecidos de la misma manera, mediante notación de punto. En cambio, si se quieren establecer mediante el constructor, dado que no se puede utilizar notación de punto directamente en una llamada, se tiene que crear un diccionario y desempaquetarlo usando `**`:

    >>> attrs = {'method.return_value': 3, 'other.side_effect': KeyError}
    >>> mock = Mock(some_attribute='eggs', **attrs)
    >>> mock.some_attribute
    'eggs'
    >>> mock.method()
    3
    >>> mock.other()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    KeyError

Un objeto simulado invocable que fue creado con un spec (o un spec_set) introspeccionará la firma del objeto de la especificación en el momento de emparejar las llamadas al objeto simulado. Esto le permite hacer coincidir sus argumentos con los argumentos de la llamada real, independientemente de si se pasaron por posición o por nombre:

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

Esto se aplica a `assert_called_with()`, `assert_called_once_with()`, `assert_has_calls()` y `assert_any_call()`. Cuando se hace uso de Autoespecificación, también se aplicará a las llamadas a los métodos del objeto simulado.

Distinto en la versión 3.4: Se añadió introspección de firma en objetos simulados especificados y autoespecificados.

class unittest.mock.PropertyMock(*args, **kwargs)

  A mock intended to be used as a `property`, or other descriptor, on a class. `PropertyMock` provides `__get__()` and `__set__()` methods so you can specify a return value when it is fetched.

  La obtención de una instancia `PropertyMock` desde un objeto ocasiona una llamada al objeto simulado, sin argumentos. Establecer su valor también llama al objeto simulado, con el valor a establecer como argumento.

      >>> class Foo:
      ...     @property
      ...     def foo(self):
      ...         return 'something'
      ...     @foo.setter
      ...     def foo(self, value):
      ...         pass
      ...
      >>> with patch('__main__.Foo.foo', new_callable=PropertyMock) as mock_foo:
      ...     mock_foo.return_value = 'mockity-mock'
      ...     this_foo = Foo()
      ...     print(this_foo.foo)
      ...     this_foo.foo = 6
      ...
      mockity-mock
      >>> mock_foo.mock_calls
      [call(), call(6)]

Debido a la forma en que se almacenan los atributos simulados, no es posible conectar directamente un `PropertyMock` a un objeto simulado. En su lugar se puede conectar al tipo (type) del objeto simulado:

    >>> m = MagicMock()
    >>> p = PropertyMock(return_value=3)
    >>> type(m).foo = p
    >>> m.foo
    3
    >>> p.assert_called_once_with()

Prudencia

If an `AttributeError` is raised by `PropertyMock`, it will be interpreted as a missing descriptor and `__getattr__()` will be called on the parent mock:

    >>> m = MagicMock()
    >>> no_attribute = PropertyMock(side_effect=AttributeError)
    >>> type(m).my_property = no_attribute
    >>> m.my_property
    <MagicMock name='mock.my_property' id='140165240345424'>

See `__getattr__()` for details.

class unittest.mock.AsyncMock(spec=None, side_effect=None, return_value=DEFAULT, wraps=None, name=None, spec_set=None, unsafe=False, **kwargs)

  Una versión asíncrona de `Mock`. El objeto `AsyncMock` se comportará de tal modo que el objeto es reconocido como una función asíncrona y el resultado de su llamada es un objeto aguardable (awaitable).

      >>> mock = AsyncMock()
      >>> inspect.iscoroutinefunction(mock)
      True
      >>> inspect.isawaitable(mock())
      True

  El resultado de `mock()` es una función asíncrona que proporcionará el resultado de `side_effect` o de `return_value` después de haber sido aguardada:

  - si `side_effect` es una función, la función asíncrona retornará el resultado de esa función,

  - si `side_effect` es una excepción, la función asíncrona lanzará la excepción,

  - si `side_effect` es un iterable, la función asíncrona retornará el siguiente valor del iterable, sin embargo, si se agota la secuencia de resultados, se lanza una excepción `StopAsyncIteration` inmediatamente,

  - si `side_effect` no está definido, la función asíncrona retornará el valor definido por `return_value`, por lo tanto, la función asíncrona retorna un nuevo objeto `AsyncMock` por defecto.

  Establecer el argumento spec de un objeto `Mock` o `MagicMock` en una función asíncrona resultará en que un objeto corrutina será retornado después de la llamada al objeto.

      >>> async def async_func(): pass
      ...
      >>> mock = MagicMock(async_func)
      >>> mock
      <MagicMock spec='function' id='...'>
      >>> mock()
      <coroutine object AsyncMockMixin._mock_call at ...>

  Establecer el argumento spec de un objeto `Mock`, `MagicMock` o `AsyncMock` en una clase que tiene simultáneamente funciones asíncronas y síncronas hará que se detecten automáticamente las funciones sincrónicas y las establecerá como `MagicMock` (si el objeto simulado padre es `AsyncMock` o `MagicMock`) o `Mock` (si el objeto simulado padre es `Mock`) . Todas las funciones asíncronas serán `AsyncMock`.

      >>> class ExampleClass:
      ...     def sync_foo():
      ...         pass
      ...     async def async_foo():
      ...         pass
      ...
      >>> a_mock = AsyncMock(ExampleClass)
      >>> a_mock.sync_foo
      <MagicMock name='mock.sync_foo' id='...'>
      >>> a_mock.async_foo
      <AsyncMock name='mock.async_foo' id='...'>
      >>> mock = Mock(ExampleClass)
      >>> mock.sync_foo
      <Mock name='mock.sync_foo' id='...'>
      >>> mock.async_foo
      <AsyncMock name='mock.async_foo' id='...'>

  Added in version 3.8.

  assert_awaited()

    Assert si el objeto simulado fue aguardado al menos una vez. Ten en cuenta que, independientemente del objeto que ha sido invocado, la palabra clave `await` debe ser utilizada:

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main(coroutine_mock):
        ...     await coroutine_mock
        ...
        >>> coroutine_mock = mock()
        >>> mock.called
        True
        >>> mock.assert_awaited()
        Traceback (most recent call last):
        ...
        AssertionError: Expected mock to have been awaited.
        >>> asyncio.run(main(coroutine_mock))
        >>> mock.assert_awaited()

  assert_awaited_once()

    Assert si el objeto simulado fue aguardado exactamente una vez.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main():
        ...     await mock()
        ...
        >>> asyncio.run(main())
        >>> mock.assert_awaited_once()
        >>> asyncio.run(main())
        >>> mock.assert_awaited_once()
        Traceback (most recent call last):
        ...
        AssertionError: Expected mock to have been awaited once. Awaited 2 times.

  assert_awaited_with(*args, **kwargs)

    Assert si el último aguardo (await) fue con los argumentos especificados.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main(*args, **kwargs):
        ...     await mock(*args, **kwargs)
        ...
        >>> asyncio.run(main('foo', bar='bar'))
        >>> mock.assert_awaited_with('foo', bar='bar')
        >>> mock.assert_awaited_with('other')
        Traceback (most recent call last):
        ...
        AssertionError: expected await not found.
        Expected: mock('other')
        Actual: mock('foo', bar='bar')

  assert_awaited_once_with(*args, **kwargs)

    Assert si que el objeto simulado se ha aguardado exactamente una vez y con los argumentos especificados.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main(*args, **kwargs):
        ...     await mock(*args, **kwargs)
        ...
        >>> asyncio.run(main('foo', bar='bar'))
        >>> mock.assert_awaited_once_with('foo', bar='bar')
        >>> asyncio.run(main('foo', bar='bar'))
        >>> mock.assert_awaited_once_with('foo', bar='bar')
        Traceback (most recent call last):
        ...
        AssertionError: Expected mock to have been awaited once. Awaited 2 times.

  assert_any_await(*args, **kwargs)

    Assert si el objeto simulado nunca se ha aguardado con los argumentos especificados.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main(*args, **kwargs):
        ...     await mock(*args, **kwargs)
        ...
        >>> asyncio.run(main('foo', bar='bar'))
        >>> asyncio.run(main('hello'))
        >>> mock.assert_any_await('foo', bar='bar')
        >>> mock.assert_any_await('other')
        Traceback (most recent call last):
        ...
        AssertionError: mock('other') await not found

  assert_has_awaits(calls, any_order=False)

    Assert si el objeto simulado ha sido aguardado con las llamadas especificadas. Para comprobar los aguardos (awaits) se utiliza la lista `await_args_list`.

    Si any_order es falso, los aguardos (awaits) deben ser secuenciales. No puede haber llamadas adicionales antes o después de los aguardos especificados.

    Si any_order es verdadero, entonces los aguardos (awaits) pueden estar en cualquier orden, pero deben aparecer todos en `await_args_list`.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main(*args, **kwargs):
        ...     await mock(*args, **kwargs)
        ...
        >>> calls = [call("foo"), call("bar")]
        >>> mock.assert_has_awaits(calls)
        Traceback (most recent call last):
        ...
        AssertionError: Awaits not found.
        Expected: [call('foo'), call('bar')]
        Actual: []
        >>> asyncio.run(main('foo'))
        >>> asyncio.run(main('bar'))
        >>> mock.assert_has_awaits(calls)

  assert_not_awaited()

    Assert si el objeto simulado nunca ha sido aguardado.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> mock.assert_not_awaited()

  reset_mock(*args, **kwargs)

    Consultar `Mock.reset_mock()`. Además, también establece `await_count` a 0, `await_args` a None y borra `await_args_list`.

  await_count

    Un registro entero de cuántas veces se ha aguardado el objeto simulado.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main():
        ...     await mock()
        ...
        >>> asyncio.run(main())
        >>> mock.await_count
        1
        >>> asyncio.run(main())
        >>> mock.await_count
        2

  await_args

    Este atributo es `None` (si el objeto simulado no se ha aguardado) o los argumentos con los que fue aguardado la última vez. Su funcionamiento es idéntico al de `Mock.call_args`.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main(*args):
        ...     await mock(*args)
        ...
        >>> mock.await_args
        >>> asyncio.run(main('foo'))
        >>> mock.await_args
        call('foo')
        >>> asyncio.run(main('bar'))
        >>> mock.await_args
        call('bar')

  await_args_list

    Es una lista de todas los aguardos (awaits) realizados en el objeto simulado de forma secuencial (por lo que la longitud de la lista es el número de veces que se ha aguardado el objeto). Si no se han realizado aguardos previos, es una lista vacía.

        >>> mock = AsyncMock()
        >>> async def main(*args):
        ...     await mock(*args)
        ...
        >>> mock.await_args_list
        []
        >>> asyncio.run(main('foo'))
        >>> mock.await_args_list
        [call('foo')]
        >>> asyncio.run(main('bar'))
        >>> mock.await_args_list
        [call('foo'), call('bar')]

class unittest.mock.ThreadingMock(spec=None, side_effect=None, return_value=DEFAULT, wraps=None, name=None, spec_set=None, unsafe=False, *, timeout=UNSET, **kwargs)

  A version of `MagicMock` for multithreading tests. The `ThreadingMock` object provides extra methods to wait for a call to be invoked, rather than assert on it immediately.

  The default timeout is specified by the `timeout` argument, or if unset by the `ThreadingMock.DEFAULT_TIMEOUT` attribute, which defaults to blocking (`None`).

  You can configure the global default timeout by setting `ThreadingMock.DEFAULT_TIMEOUT`.

  wait_until_called(*, timeout=UNSET)

    Waits until the mock is called.

    If a timeout was passed at the creation of the mock or if a timeout argument is passed to this function, the function raises an `AssertionError` if the call is not performed in time.

        >>> mock = ThreadingMock()
        >>> thread = threading.Thread(target=mock)
        >>> thread.start()
        >>> mock.wait_until_called(timeout=1)
        >>> thread.join()

  wait_until_any_call_with(*args, **kwargs)

    Waits until the mock is called with the specified arguments.

    If a timeout was passed at the creation of the mock the function raises an `AssertionError` if the call is not performed in time.

        >>> mock = ThreadingMock()
        >>> thread = threading.Thread(target=mock, args=("arg1", "arg2",), kwargs={"arg": "thing"})
        >>> thread.start()
        >>> mock.wait_until_any_call_with("arg1", "arg2", arg="thing")
        >>> thread.join()

  DEFAULT_TIMEOUT

    Global default timeout in seconds to create instances of `ThreadingMock`.

  Added in version 3.13.

### Llamar a los objetos simulados

Los objetos Mock son invocables. La llamada a uno retornará el valor establecido en el atributo `return_value`. El valor de retorno por defecto es un nuevo objeto Mock, el cual se crea la primera vez que se accede al valor de retorno (ya sea explícitamente o llamando al objeto Mock). Una vez creado, se almacena y el mismo objeto es retornado cada vez que se solicita.

Las llamadas realizadas al objeto serán registradas en los atributos `call_args` y `call_args_list`.

If `side_effect` is set then it will be called after the call has been recorded, so if `side_effect` raises an exception the call is still recorded.

La forma más sencilla de hacer que un objeto simulado lance de una excepción cuando sea invocado es establecer su atributo `side_effect` como una clase o instancia de excepción:

    >>> m = MagicMock(side_effect=IndexError)
    >>> m(1, 2, 3)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    IndexError
    >>> m.mock_calls
    [call(1, 2, 3)]
    >>> m.side_effect = KeyError('Bang!')
    >>> m('two', 'three', 'four')
    Traceback (most recent call last):
      ...
    KeyError: 'Bang!'
    >>> m.mock_calls
    [call(1, 2, 3), call('two', 'three', 'four')]

If `side_effect` is a function then whatever that function returns is what calls to the mock return. The `side_effect` function is called with the same arguments as the mock. This allows you to vary the return value of the call dynamically, based on the input:

    >>> def side_effect(value):
    ...     return value + 1
    ...
    >>> m = MagicMock(side_effect=side_effect)
    >>> m(1)
    2
    >>> m(2)
    3
    >>> m.mock_calls
    [call(1), call(2)]

If you want the mock to still return the default return value (a new mock), or any set return value, then there are two ways of doing this. Either return `return_value` from inside `side_effect`, or return `DEFAULT`:

    >>> m = MagicMock()
    >>> def side_effect(*args, **kwargs):
    ...     return m.return_value
    ...
    >>> m.side_effect = side_effect
    >>> m.return_value = 3
    >>> m()
    3
    >>> def side_effect(*args, **kwargs):
    ...     return DEFAULT
    ...
    >>> m.side_effect = side_effect
    >>> m()
    3

To remove a `side_effect`, and return to the default behaviour, set the `side_effect` to `None`:

    >>> m = MagicMock(return_value=6)
    >>> def side_effect(*args, **kwargs):
    ...     return 3
    ...
    >>> m.side_effect = side_effect
    >>> m()
    3
    >>> m.side_effect = None
    >>> m()
    6

The `side_effect` can also be any iterable object. Repeated calls to the mock will return values from the iterable (until the iterable is exhausted and a `StopIteration` is raised):

    >>> m = MagicMock(side_effect=[1, 2, 3])
    >>> m()
    1
    >>> m()
    2
    >>> m()
    3
    >>> m()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    StopIteration

Si cualquier miembro del iterable es una excepción, se lanzará en lugar de retornarse:

    >>> iterable = (33, ValueError, 66)
    >>> m = MagicMock(side_effect=iterable)
    >>> m()
    33
    >>> m()
    Traceback (most recent call last):
     ...
    ValueError
    >>> m()
    66

### Eliminar atributos

Los objetos simulados crean atributos en demanda. Esto les permite hacerse pasar por objetos de cualquier tipo.

You may want a mock object to return `False` to a `hasattr()` call, or raise an `AttributeError` when an attribute is fetched. You can do this by providing an object as a `spec` for a mock, but that isn’t always convenient.

Puedes «bloquear» atributos eliminándolos. Una vez eliminado, el acceso a un atributo lanzará una excepción `AttributeError`.

    >>> mock = MagicMock()
    >>> hasattr(mock, 'm')
    True
    >>> del mock.m
    >>> hasattr(mock, 'm')
    False
    >>> del mock.f
    >>> mock.f
    Traceback (most recent call last):
        ...
    AttributeError: f

### Los nombres de los objetos simulados y el atributo name

Dado que «name» es un argumento para el constructor de la clase `Mock`, si quieres que tu objeto simulado tenga un atributo «name», no puedes simplemente pasarlo al constructor en tiempo de creación. Hay dos alternativas. Una opción es usar el método `configure_mock()`:

    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock.configure_mock(name='my_name')
    >>> mock.name
    'my_name'

Una opción más sencilla es simplemente establecer el atributo «name» después de la creación del objeto simulado:

    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock.name = "foo"

### Adjuntar objetos simulados como atributos

Cuando se adjunta un objeto simulado como un atributo de otro objeto simulado (o como su valor de retorno) se convierte en un «hijo» del mismo. Las llamadas a los hijos se registran en los atributos `method_calls` y `mock_calls` del padre. Esto es útil para configurar objetos simulados hijos para después adjuntarlos al padre, o para adjuntar objetos simulados a un padre que se encargará de registrar todas las llamadas a los hijos, permitiéndote hacer aserciones sobre el orden de las llamadas entre objetos simulados:

    >>> parent = MagicMock()
    >>> child1 = MagicMock(return_value=None)
    >>> child2 = MagicMock(return_value=None)
    >>> parent.child1 = child1
    >>> parent.child2 = child2
    >>> child1(1)
    >>> child2(2)
    >>> parent.mock_calls
    [call.child1(1), call.child2(2)]

La excepción a lo anterior es si el objeto simulado tiene un nombre. Esto te permite evitar el comportamiento de «parentesco» explicado previamente, si por alguna razón no deseas que suceda.

    >>> mock = MagicMock()
    >>> not_a_child = MagicMock(name='not-a-child')
    >>> mock.attribute = not_a_child
    >>> mock.attribute()
    <MagicMock name='not-a-child()' id='...'>
    >>> mock.mock_calls
    []

Los objetos simulados creados automáticamente por la función `patch()` también reciben nombres automáticamente. Para adjuntar un objeto simulado con nombre a un padre debes utilizar el método `attach_mock()`:

    >>> thing1 = object()
    >>> thing2 = object()
    >>> parent = MagicMock()
    >>> with patch('__main__.thing1', return_value=None) as child1:
    ...     with patch('__main__.thing2', return_value=None) as child2:
    ...         parent.attach_mock(child1, 'child1')
    ...         parent.attach_mock(child2, 'child2')
    ...         child1('one')
    ...         child2('two')
    ...
    >>> parent.mock_calls
    [call.child1('one'), call.child2('two')]

[1]

Las únicas excepciones son los métodos y atributos mágicos (aquellos que tienen doble subrayado al principio y al final). Mock no los crea automáticamente, sino que lanza una excepción `AttributeError`. Esto se debe a que el intérprete a menudo solicitará implícitamente estos métodos y terminaría muy confundido si obtiene un nuevo objeto Mock cuando espera un método mágico. Si necesitas soporte para métodos mágicos, consulta métodos mágicos.

## Parcheadores

Los decoradores patch se utilizan para parchear los objetos solo dentro del ámbito de la función que decoran. Se encargan automáticamente de desparchear una vez terminada la prueba, incluso si se lanzan excepciones. Todas estas funciones también se pueden utilizar con declaraciones o como decoradores de clase.

### patch

Nota

La clave es realizar el parche en el mismo espacio de nombre. Para más detalles consultar la sección where to patch.

unittest.mock.patch(target, new=DEFAULT, spec=None, create=False, spec_set=None, autospec=None, new_callable=None, **kwargs)

  `patch()` actúa como decorador de función, decorador de clase o como gestor de contexto. Ya sea en el interior del cuerpo de una función o dentro de una declaración with, target es parcheado con un objeto new. Cuando la función / declaración with termina su ejecución el parche se deshace automáticamente.

  Si se omite new, entonces el objetivo se reemplaza por un objeto `AsyncMock` si el objeto parcheado es una función asíncrona, o con un objeto `MagicMock` en caso contrario. Si se utiliza `patch()` como decorador y se omite new, el objeto simulado creado se pasa como un argumento adicional a la función decorada. Si se utiliza `patch()` como un gestor de contexto, el objeto simulado creado es retornado por el gestor de contexto.

  target debe ser una cadena de la forma `'paquete.modulo.NombreDeLaClase'`. target es importado y el objeto especificado reemplazado por el objeto new, por lo que target debe ser importable desde el entorno desde el cual estás llamando a `patch()`. Hay que tener presente que target es importado cuando se ejecuta la función decorada, no en tiempo de decoración.

  Los argumentos spec y spec_set se pasan a `MagicMock` si patch está creando automáticamente uno para ti.

  Además, puedes pasar `spec=True` o `spec_set=True`, lo que causa que patch pase el objeto que está siendo simulado como el objeto spec/spec_set.

  new_callable te permite especificar una clase diferente, o un objeto invocable, que será invocada para crear el objeto new. Por defecto se utiliza `AsyncMock` para las funciones asíncronas y `MagicMock` para el resto.

  Una variante más poderosa de spec es autospec. Si estableces `autospec=True` el objeto simulado se creará con una especificación del objeto que está siendo reemplazado. Todos los atributos del objeto simulado también tendrán la especificación del atributo correspondiente del objeto que está siendo reemplazado. Los argumentos de los métodos y funciones simulados son comprobados y se lanzará una excepción `TypeError` si se les llama con la firma incorrecta. Para los objetos simulados que sustituyen a una clase, su valor de retorno (la “instancia”) tendrá la misma especificación que la clase. Consultar la función `create_autospec()` y Autoespecificación para más detalles.

  En lugar de `autospec=True`, puedes pasar `autospec=some_object` para utilizar un objeto arbitrario como especificación en lugar del objeto reemplazado.

  Por defecto, `patch()` fallará al intentar reemplazar atributos que no existen. Si pasas `create=True` y no existe el atributo, patch crea el atributo cuando la función se llama y lo elimina de nuevo en cuanto termina de ejecutarse . Esto es útil para implementar pruebas para atributos que tu código de producción crea en tiempo de ejecución. Está desactivado por defecto, ya que puede ser peligroso. ¡Al activarlo se pueden implementar pruebas que validen APIs que en realidad no existen!

  Nota

  Distinto en la versión 3.5: Si estás parcheando objetos incorporados (builtins) en un módulo, no es necesario pasar `create=True`, ya que en este caso se agrega de forma predeterminada.

  Patch can be used as a `TestCase` class decorator. It works by decorating each test method in the class. This reduces the boilerplate code when your test methods share a common patchings set. `patch()` finds tests by looking for method names that start with `patch.TEST_PREFIX`. By default this is `'test'`, which matches the way `unittest` finds tests. You can specify an alternative prefix by setting `patch.TEST_PREFIX`.

  Patch puede ser usado como un gestor de contexto, con la declaración with. En este caso el parcheo se aplica al bloque sangrado inmediatamente después de la declaración with. Si utilizas «as», el objeto parcheado será enlazado al nombre especificado después de «as»; muy útil si `patch()` está creando un objeto simulado automáticamente.

  `patch()` toma argumentos por palabra clave arbitrarios. Estos serán pasados a `AsyncMock` si el objeto parcheado es asincrónico, si es de otra forma `MagicMock` o a un new_callable si es especificado.

  `patch.dict(...)`, `patch.multiple(...)` y `patch.object(...)` están disponibles para casos de uso alternativos.

`patch()` como decorador de función, crea el objeto simulado por ti y lo pasa a la función decorada:

    >>> @patch('__main__.SomeClass')
    ... def function(normal_argument, mock_class):
    ...     print(mock_class is SomeClass)
    ...
    >>> function(None)
    True

Parchear una clase sustituye a la clase por una instancia de `MagicMock`. Si la clase se instancia en el código bajo prueba, el atributo `return_value` del objeto simulado será el utilizado.

Si la clase se instancia en múltiples ocasiones, puedes utilizar el atributo `side_effect` para retornar un nuevo objeto simulado cada vez. O también puedes establecer return_value para que sea lo que tu quieras.

To configure return values on methods of instances on the patched class you must do this on the `return_value`. For example:

    >>> class Class:
    ...     def method(self):
    ...         pass
    ...
    >>> with patch('__main__.Class') as MockClass:
    ...     instance = MockClass.return_value
    ...     instance.method.return_value = 'foo'
    ...     assert Class() is instance
    ...     assert Class().method() == 'foo'
    ...

Si utilizas spec o spec_set y `patch()` está reemplazando una clase, el valor de retorno del objeto simulado creado tendrá las mismas especificaciones:

    >>> Original = Class
    >>> patcher = patch('__main__.Class', spec=True)
    >>> MockClass = patcher.start()
    >>> instance = MockClass()
    >>> assert isinstance(instance, Original)
    >>> patcher.stop()

El argumento new_callable es útil cuando deseas utilizar una clase por defecto alternativa a `MagicMock` para el objeto simulado creado. Por ejemplo, si quieres que se use una clase `NonCallableMock` por defecto:

    >>> thing = object()
    >>> with patch('__main__.thing', new_callable=NonCallableMock) as mock_thing:
    ...     assert thing is mock_thing
    ...     thing()
    ...
    Traceback (most recent call last):
      ...
    TypeError: 'NonCallableMock' object is not callable

Otro caso de uso podría ser la sustitución de un objeto por una instancia de `io.StringIO`:

    >>> from io import StringIO
    >>> def foo():
    ...     print('Something')
    ...
    >>> @patch('sys.stdout', new_callable=StringIO)
    ... def test(mock_stdout):
    ...     foo()
    ...     assert mock_stdout.getvalue() == 'Something\n'
    ...
    >>> test()

Cuando `patch()` crea un objeto simulado para ti, a menudo lo primero que tienes que hacer es configurar el objeto simulado recién creado. Parte de la configuración se puede hacer en la propia llamada a patch. Cualquier palabra clave arbitraria que pases a la llamada será utilizada para establecer los atributos del objeto simulado creado:

    >>> patcher = patch('__main__.thing', first='one', second='two')
    >>> mock_thing = patcher.start()
    >>> mock_thing.first
    'one'
    >>> mock_thing.second
    'two'

Los atributos de los objetos simulados hijos, como `return_value` y `side_effect`, también puede ser configurados en la llamada, dado que los objetos simulados hijos son atributos en si mismos del objeto simulado padre creado. Eso si, estos no son sintácticamente válidos para ser pasados directamente como argumentos por palabras clave a la función patch, pero un diccionario con ellos como claves si que puede ser expandido en una llama a `patch()` usando `**`:

    >>> config = {'method.return_value': 3, 'other.side_effect': KeyError}
    >>> patcher = patch('__main__.thing', **config)
    >>> mock_thing = patcher.start()
    >>> mock_thing.method()
    3
    >>> mock_thing.other()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    KeyError

Por defecto, el intento de parchear una función en un módulo (o un método o atributo en una clase) que no existe fallará lanzando una excepción `AttributeError`:

    >>> @patch('sys.non_existing_attribute', 42)
    ... def test():
    ...     assert sys.non_existing_attribute == 42
    ...
    >>> test()
    Traceback (most recent call last):
      ...
    AttributeError: <module 'sys' (built-in)> does not have the attribute 'non_existing_attribute'

pero añadir `create=True` en la llamada a `patch()` hará que el ejemplo previo funcione como se esperaba:

    >>> @patch('sys.non_existing_attribute', 42, create=True)
    ... def test(mock_stdout):
    ...     assert sys.non_existing_attribute == 42
    ...
    >>> test()

Distinto en la versión 3.8: `patch()` ahora retorna una instancia de `AsyncMock` si el objetivo es una función asíncrona.

### patch.object

patch.object(target, attribute, new=DEFAULT, spec=None, create=False, spec_set=None, autospec=None, new_callable=None, **kwargs)

  parchea el miembro attribute invocado de un objeto target con un objeto simulado.

  `patch.object()` se puede utilizar como un decorador, decorador de clase o un gestor de contexto. Los argumentos new, spec, create, spec_set, autospec y new_callable tienen el mismo significado que en la función `patch()`. Al igual que `patch()`, `patch.object()` toma argumentos por palabras clave arbitrarios para la configuración del objeto simulado que crea.

  Cuando se utiliza como un decorador de clase `patch.object()` se rige por `patch.TEST_PREFIX` a la hora de elegir los métodos a envolver.

Puedes llamar a `patch.object()` con tres argumentos o con dos argumentos. La forma de tres argumento toma el objeto a parchear, el nombre del atributo y el objeto con el que reemplazar el atributo.

Al llamar usando la variante de dos argumento se omite el objeto de sustitución, por lo tanto se crea un objeto simulado automáticamente y se pasa como argumento adicional a la función decorada:

    >>> @patch.object(SomeClass, 'class_method')
    ... def test(mock_method):
    ...     SomeClass.class_method(3)
    ...     mock_method.assert_called_with(3)
    ...
    >>> test()

spec, create y el resto de argumentos de `patch.object()` tienen el mismo significado que en la función `patch()`.

### patch.dict

patch.dict(in_dict, values=(), clear=False, **kwargs)

  Patch a dictionary, or dictionary like object, and restore the dictionary to its original state after the test, where the restored dictionary is a copy of the dictionary as it was before the test.

  in_dict puede ser un diccionario o un contenedor similar a uno. Si se trata de un objeto similar a un diccionario, debe soportar como mínimo el establecimiento, la obtención y la eliminación de elementos, además de permitir la iteración sobre las claves.

  in_dict también puede ser una cadena que especifique el nombre del diccionario a parchear, el nombre es usado para obtener el diccionario mediante importación.

  values puede ser otro diccionario con valores para ser añadidos al diccionario. values también puede ser un iterable de parejas `(clave, valor)`.

  Si clear es verdadero, el contenido del diccionario se borrará antes de establecer los nuevos valores.

  La función `patch.dict()` también puede ser invocada con argumentos por palabra clave arbitrarios para establecer los valores en el diccionario.

  Distinto en la versión 3.8: La función `patch.dict()` ahora retorna el diccionario parcheado cuando se utiliza como gestor de contexto.

`patch.dict()` se puede utilizar como gestor de contexto, decorador o decorador de clase:

    >>> foo = {}
    >>> @patch.dict(foo, {'newkey': 'newvalue'})
    ... def test():
    ...     assert foo == {'newkey': 'newvalue'}
    ...
    >>> test()
    >>> assert foo == {}

Cuando se utiliza `patch.dict()` como decorador de clase, se rige por `patch.TEST_PREFIX` (por defecto `'test'`) a la hora de elegir qué métodos envolver:

    >>> import os
    >>> import unittest
    >>> from unittest.mock import patch
    >>> @patch.dict('os.environ', {'newkey': 'newvalue'})
    ... class TestSample(unittest.TestCase):
    ...     def test_sample(self):
    ...         self.assertEqual(os.environ['newkey'], 'newvalue')

Si deseas utilizar un prefijo diferente para tu prueba, puede informar a los parcheadores del nuevo prefijo a usar estableciendo `patch.TEST_PREFIX`. Para más detalles sobre cómo cambiar el valor del atributo consultar TEST_PREFIX.

`patch.dict()` puede utilizarse para agregar miembros a un diccionario, o simplemente para dejar que una prueba modifique un diccionario y asegurarte de que el diccionario será restablecido cuando finalice la misma.

    >>> foo = {}
    >>> with patch.dict(foo, {'newkey': 'newvalue'}) as patched_foo:
    ...     assert foo == {'newkey': 'newvalue'}
    ...     assert patched_foo == {'newkey': 'newvalue'}
    ...     # You can add, update or delete keys of foo (or patched_foo, it's the same dict)
    ...     patched_foo['spam'] = 'eggs'
    ...
    >>> assert foo == {}
    >>> assert patched_foo == {}

    >>> import os
    >>> with patch.dict('os.environ', {'newkey': 'newvalue'}):
    ...     print(os.environ['newkey'])
    ...
    newvalue
    >>> assert 'newkey' not in os.environ

Se pueden utilizar argumentos por palabra clave en la llamada a `patch.dict()` para establecer valores en el diccionario:

    >>> mymodule = MagicMock()
    >>> mymodule.function.return_value = 'fish'
    >>> with patch.dict('sys.modules', mymodule=mymodule):
    ...     import mymodule
    ...     mymodule.function('some', 'args')
    ...
    'fish'

`patch.dict()` can be used with dictionary like objects that aren’t actually dictionaries. At the very minimum they must support item getting, setting, deleting and either iteration or membership test. This corresponds to the magic methods `__getitem__()`, `__setitem__()`, `__delitem__()` and either `__iter__()` or `__contains__()`.

    >>> class Container:
    ...     def __init__(self):
    ...         self.values = {}
    ...     def __getitem__(self, name):
    ...         return self.values[name]
    ...     def __setitem__(self, name, value):
    ...         self.values[name] = value
    ...     def __delitem__(self, name):
    ...         del self.values[name]
    ...     def __iter__(self):
    ...         return iter(self.values)
    ...
    >>> thing = Container()
    >>> thing['one'] = 1
    >>> with patch.dict(thing, one=2, two=3):
    ...     assert thing['one'] == 2
    ...     assert thing['two'] == 3
    ...
    >>> assert thing['one'] == 1
    >>> assert list(thing) == ['one']

### patch.multiple

patch.multiple(target, spec=None, create=False, spec_set=None, autospec=None, new_callable=None, **kwargs)

  Realiza múltiples parches en una sola llamada. Se toma el objeto a ser parcheado (ya sea como un objeto o una cadena de caracteres con el nombre del mismo para obtener el objeto mediante importación) y los argumentos por palabras clave para los parches:

      with patch.multiple(settings, FIRST_PATCH='one', SECOND_PATCH='two'):
          ...

  Usa `DEFAULT` como valor si deseas que la función `patch.multiple()` cree objetos simulados automáticamente por ti. En este caso, los objetos simulados creados son pasados a la función decorada mediante palabra clave y se retorna un diccionario cuando `patch.multiple()` se utiliza como gestor de contexto.

  La función `patch.multiple()` se puede utilizar como un decorador, decorador de clase o como gestor de contexto. La argumentos spec, spec_set, create, autospec y new_callable tienen el mismo significado que en la función `patch()`. Estos argumentos se aplicarán a todos los parches realizados por `patch.multiple()`.

  Cuando se utiliza como decorador de clase, `patch.multiple()` se rige por `patch.TEST_PREFIX` a la hora de elegir qué métodos envolver.

Si deseas que `patch.multiple()` cree objetos simulados automáticamente por ti, puedes utilizar `DEFAULT` como valor. Si utilizas `patch.multiple()` como decorador, entonces los objetos simulados creados se pasan a la función decorada por palabra clave:

    >>> thing = object()
    >>> other = object()

    >>> @patch.multiple('__main__', thing=DEFAULT, other=DEFAULT)
    ... def test_function(thing, other):
    ...     assert isinstance(thing, MagicMock)
    ...     assert isinstance(other, MagicMock)
    ...
    >>> test_function()

`patch.multiple()` se puede anidar junto a otros decoradores `patch`, pero los argumentos pasados por palabra clave se deben agregar después de cualquier argumento estándar creado por `patch()`:

    >>> @patch('sys.exit')
    ... @patch.multiple('__main__', thing=DEFAULT, other=DEFAULT)
    ... def test_function(mock_exit, other, thing):
    ...     assert 'other' in repr(other)
    ...     assert 'thing' in repr(thing)
    ...     assert 'exit' in repr(mock_exit)
    ...
    >>> test_function()

Si `patch.multiple()` se utiliza como un gestor de contexto, el valor retornado por el mismo es un diccionario en el que los objetos simulados creados son almacenados, usando sus nombres como claves:

    >>> with patch.multiple('__main__', thing=DEFAULT, other=DEFAULT) as values:
    ...     assert 'other' in repr(values['other'])
    ...     assert 'thing' in repr(values['thing'])
    ...     assert values['thing'] is thing
    ...     assert values['other'] is other
    ...

### métodos start y stop de patch

All the patchers have `start()` and `stop()` methods. These make it simpler to do patching in `setUp` methods or where you want to do multiple patches without nesting decorators or with statements.

To use them call `patch()`, `patch.object()` or `patch.dict()` as normal and keep a reference to the returned `patcher` object. You can then call `start()` to put the patch in place and `stop()` to undo it.

Si estás utilizando `patch()` para crear un objeto simulado automáticamente, este será retornado por la llamada a `patcher.start`:

    >>> patcher = patch('package.module.ClassName')
    >>> from package import module
    >>> original = module.ClassName
    >>> new_mock = patcher.start()
    >>> assert module.ClassName is not original
    >>> assert module.ClassName is new_mock
    >>> patcher.stop()
    >>> assert module.ClassName is original
    >>> assert module.ClassName is not new_mock

A typical use case for this might be for doing multiple patches in the `setUp` method of a `TestCase`:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...     def setUp(self):
    ...         self.patcher1 = patch('package.module.Class1')
    ...         self.patcher2 = patch('package.module.Class2')
    ...         self.MockClass1 = self.patcher1.start()
    ...         self.MockClass2 = self.patcher2.start()
    ...
    ...     def tearDown(self):
    ...         self.patcher1.stop()
    ...         self.patcher2.stop()
    ...
    ...     def test_something(self):
    ...         assert package.module.Class1 is self.MockClass1
    ...         assert package.module.Class2 is self.MockClass2
    ...
    >>> MyTest('test_something').run()

Prudencia

Si se utiliza esta técnica debes asegurarte de que el parcheo está «sin aplicar» llamando a `stop`. Esto puede ser más complicado de lo que parece, ya que si se produce una excepción en el `setUp` no se llama a `tearDown` a continuación. `unittest.TestCase.addCleanup()` hace que esto sea más fácil:

    >>> class MyTest(unittest.TestCase):
    ...     def setUp(self):
    ...         patcher = patch('package.module.Class')
    ...         self.MockClass = patcher.start()
    ...         self.addCleanup(patcher.stop)
    ...
    ...     def test_something(self):
    ...         assert package.module.Class is self.MockClass
    ...

Como beneficio adicional, ya no es necesario mantener una referencia al objeto `patcher`.

También es posible detener todos los parches que han sido iniciados usando `patch.stopall()`.

patch.stopall()

  Detiene todos los parches activos. Solo se detienen parches iniciados con `start`.

### parchear objetos incorporados (builtins)

Puedes parchear cualquier objeto incorporado dentro de un módulo. El siguiente ejemplo parchea la función incorporada `ord()`:

    >>> @patch('__main__.ord')
    ... def test(mock_ord):
    ...     mock_ord.return_value = 101
    ...     print(ord('c'))
    ...
    >>> test()
    101

### TEST_PREFIX

Todos los parcheadores se puede utilizar como decoradores de clase. Cuando se usan de esta forma, todos los métodos a probar en la clase son envueltos. Los parcheadores reconocen los métodos que comienzan con `'test'` como métodos a probar. Esta es la misma forma que la clase `unittest.TestLoader` usa para encontrar métodos de prueba por defecto.

Cabe la posibilidad de que desees utilizar un prefijo diferente para las pruebas. Puedes informar a los parcheadores del cambio de prefijo estableciendo el atributo `patch.TEST_PREFIX`:

    >>> patch.TEST_PREFIX = 'foo'
    >>> value = 3
    >>>
    >>> @patch('__main__.value', 'not three')
    ... class Thing:
    ...     def foo_one(self):
    ...         print(value)
    ...     def foo_two(self):
    ...         print(value)
    ...
    >>>
    >>> Thing().foo_one()
    not three
    >>> Thing().foo_two()
    not three
    >>> value
    3

### Anidando decoradores patch

Si deseas aplicar múltiples parches, solo tienes que apilar los decoradores.

Puede apilar múltiples decoradores patch usando el siguiente patrón:

    >>> @patch.object(SomeClass, 'class_method')
    ... @patch.object(SomeClass, 'static_method')
    ... def test(mock1, mock2):
    ...     assert SomeClass.static_method is mock1
    ...     assert SomeClass.class_method is mock2
    ...     SomeClass.static_method('foo')
    ...     SomeClass.class_method('bar')
    ...     return mock1, mock2
    ...
    >>> mock1, mock2 = test()
    >>> mock1.assert_called_once_with('foo')
    >>> mock2.assert_called_once_with('bar')

Ten en cuenta que los decoradores se aplican desde abajo hacia arriba. Esta es la manera estándar de Python para aplicar decoradores. El orden en el que los objetos simulados generados se pasan a la función de prueba coincide con este orden.

### Dónde parchear

`patch()` funciona cambiando (temporalmente) el objeto al que apunta name con otro. Puede haber muchos nombres apuntando a cualquier objeto individual, por lo que para que el parcheo funcione, debes asegurarte de parchear el nombre utilizado para el objeto por el sistema concreto bajo prueba.

El principio básico es parchear donde un objeto es buscado, que no es necesariamente el mismo lugar donde está definido. Un par de ejemplos ayudarán a aclarar esto.

Imaginemos que tenemos un proyecto, que queremos probar, con la siguiente estructura:

    a.py
        -> Defines SomeClass

    b.py
        -> from a import SomeClass
        -> some_function instantiates SomeClass

Now we want to test `some_function` but we want to mock out `SomeClass` using `patch()`. The problem is that when we import module b, which we will have to do when it imports `SomeClass` from module a. If we use `patch()` to mock out `a.SomeClass` then it will have no effect on our test; module b already has a reference to the real `SomeClass` and it looks like our patching had no effect.

La clave es parchear `SomeClass` donde se utiliza (o donde es buscado). En este caso `some_function` realmente va a buscar `SomeClass` en el módulo b, donde lo hemos importado. La aplicación de parches debe ser similar a:

    @patch('b.SomeClass')

Sin embargo, ten en cuenta el escenario alternativo donde en el módulo b en lugar de `from a import SomeClass` se hace `import a` y `some_function` usa `a.SomeClass`. Ambas formas de importación son comunes. En este caso, la clase que queremos parchear está siendo buscada en el módulo, por lo que tenemos que parchear `a.SomeClass`:

    @patch('a.SomeClass')

### Parcheando descriptores y objetos proxy

Tanto patch como patch.object parchean y restauran correctamente los descriptores: métodos de clase, métodos estáticos y propiedades. Debe parcharlos en el class en lugar de una instancia. También funcionan con objetos some que acceden a atributos de proxy, como django settings object.

## MagicMock y el soporte de métodos mágicos

### Simular métodos mágicos

`Mock` supports mocking the Python protocol methods, also known as «magic methods». This allows mock objects to replace containers or other objects that implement Python protocols.

Dado que los métodos mágicos se buscan de manera diferente a los métodos normales [2], este soporte ha sido especialmente implementado. Esto significa que solo es compatible con métodos mágicos específicos. La lista de métodos soportados incluye casi todos los existentes. Si hay alguno que falta y que consideras necesario, por favor háznoslo saber.

Puedes simular métodos mágicos estableciendo el método que te interesa en una función o en una instancia simulada. Si utilizas una función, debe aceptar `self` como primer argumento [3].

    >>> def __str__(self):
    ...     return 'fooble'
    ...
    >>> mock = Mock()
    >>> mock.__str__ = __str__
    >>> str(mock)
    'fooble'

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.__str__ = Mock()
    >>> mock.__str__.return_value = 'fooble'
    >>> str(mock)
    'fooble'

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.__iter__ = Mock(return_value=iter([]))
    >>> list(mock)
    []

Un caso de uso para esto es simular objetos usados como gestores de contexto en una declaración `with`:

    >>> mock = Mock()
    >>> mock.__enter__ = Mock(return_value='foo')
    >>> mock.__exit__ = Mock(return_value=False)
    >>> with mock as m:
    ...     assert m == 'foo'
    ...
    >>> mock.__enter__.assert_called_with()
    >>> mock.__exit__.assert_called_with(None, None, None)

Las llamadas a métodos mágicos no aparecen registradas en `method_calls`, aunque si se registran en `mock_calls`.

Nota

Si se utiliza el argumento por palabra clave spec para crear un objeto simulado, intentar después establecer un método mágico que no está en la especificación lanzará una excepción `AttributeError`.

La lista completa de los métodos mágicos soportados es la siguiente:

- `__hash__`, `__sizeof__`, `__repr__` y `__str__`

- `__dir__`, `__format__` y `__subclasses__`

- `__round__`, `__floor__`, `__trunc__` y `__ceil__`

- Comparaciones: `__lt__`, `__gt__`, `__le__`, `__ge__`, `__eq__` y `__ne__`

- Métodos de contenedores: `__getitem__`, `__setitem__`, `__delitem__`, `__contains__`, `__len__`, `__iter__`, `__reversed__` y `__missing__`

- Administrador de contexto: `__enter__`, `__exit__`, `__aenter__` y `__aexit__`

- Métodos numéricos unarios: `__neg__`, `__pos__` y `__invert__`

- Los métodos numéricos (incluidas las variantes de mano derecha e in situ): `__add__`, `__sub__`, `__mul__`, `__matmul__`, `__truediv__`, `__floordiv__`, `__mod__`, `__divmod__`, `__lshift__`, `__rshift__`, `__and__`, `__xor__`, `__or__` y `__pow__`

- Métodos de conversión numérica: `__complex__`, `__int__`, `__float__` y `__index__`

- Métodos de descriptores: `__get__`, `__set__` y `__delete__`

- Pickling: `__reduce__`, `__reduce_ex__`, `__getinitargs__`, `__getnewargs__`, `__getstate__` y `__setstate__`

- Representación de rutas del sistema de archivos: `__fspath__`

- Métodos de iteración asíncronos: `__aiter__` y `__anext__`

Distinto en la versión 3.8: Se añadió soporte para `os.PathLike.__fspath__()`.

Distinto en la versión 3.8: Se añadió soporte para `__aenter__`, `__aexit__`, `__aiter__` y `__anext__`.

Los siguientes métodos existen pero no están soportados, ya sea porque son usados por el propio objeto simulado, porque no se pueden establecer dinámicamente o porque pueden causar problemas:

- `__getattr__`, `__setattr__`, `__init__` y `__new__`

- `__prepare__`, `__instancecheck__`, `__subclasscheck__` y `__del__`

### Magic Mock

Hay dos variantes de `MagicMock`: `MagicMock` y `NonCallableMagicMock`.

class unittest.mock.MagicMock(*args, **kw)

  `MagicMock` is a subclass of `Mock` with default implementations of most of the magic methods. You can use `MagicMock` without having to configure the magic methods yourself.

  Los parámetros del constructor tienen el mismo significado que en `Mock`.

  Si utilizas los argumentos spec o spec_set entonces solo los métodos mágicos que existan en la especificación serán creados.

class unittest.mock.NonCallableMagicMock(*args, **kw)

  Una versión no invocable de `MagicMock`.

  Los parámetros del constructor tienen el mismo significado que en `MagicMock`, con la excepción de return_value y side_effect que no tienen significado en un objeto simulado no invocable.

Los métodos mágicos están implementados mediante objetos `MagicMock`, por lo que puedes configurarlos y utilizarlos de la forma habitual:

    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock[3] = 'fish'
    >>> mock.__setitem__.assert_called_with(3, 'fish')
    >>> mock.__getitem__.return_value = 'result'
    >>> mock[2]
    'result'

Por defecto, muchos de los métodos de protocolo están obligados a retornar objetos de un tipo específico. Estos métodos están preconfigurados con un valor de retorno por defecto, de manera que puedan ser utilizados sin tener que hacer nada más, siempre que no estés interesado en el valor de retorno. En todo caso, puedes establecer el valor de retorno de forma manual si deseas cambiar el valor predeterminado.

Métodos y sus valores por defecto:

- `__lt__`: `NotImplemented`

- `__gt__`: `NotImplemented`

- `__le__`: `NotImplemented`

- `__ge__`: `NotImplemented`

- `__int__`: `1`

- `__contains__`: `False`

- `__len__`: `0`

- `__iter__`: `iter([])`

- `__exit__`: `False`

- `__aexit__`: `False`

- `__complex__`: `1j`

- `__float__`: `1.0`

- `__bool__`: `True`

- `__index__`: `1`

- `__hash__`: hash predeterminado del objeto simulado

- `__str__`: str predeterminado del objeto simulado

- `__sizeof__`: sizeof predeterminado del objeto simulado

Por ejemplo:

    >>> mock = MagicMock()
    >>> int(mock)
    1
    >>> len(mock)
    0
    >>> list(mock)
    []
    >>> object() in mock
    False

The two equality methods, `__eq__()` and `__ne__()`, are special. They do the default equality comparison on identity, using the `side_effect` attribute, unless you change their return value to return something else:

    >>> MagicMock() == 3
    False
    >>> MagicMock() != 3
    True
    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock.__eq__.return_value = True
    >>> mock == 3
    True

El valor de retorno de `MagicMock.__iter__()` puede ser cualquier objeto iterable, no se requiere que sea un iterador:

    >>> mock = MagicMock()
    >>> mock.__iter__.return_value = ['a', 'b', 'c']
    >>> list(mock)
    ['a', 'b', 'c']
    >>> list(mock)
    ['a', 'b', 'c']

Si el valor de retorno es un iterador, iterar sobre él una vez que se consume, y cualquier iteración posterior, resultará en una lista vacía:

    >>> mock.__iter__.return_value = iter(['a', 'b', 'c'])
    >>> list(mock)
    ['a', 'b', 'c']
    >>> list(mock)
    []

`MagicMock` tiene todos los métodos mágicos soportados configurados a excepción de algunos de los más oscuros y obsoletos. De todas formas, puedes configurar estos también si lo deseas.

Los métodos mágicos que son compatibles, pero que no están configurados por defecto en `MagicMock` son:

- `__subclasses__`

- `__dir__`

- `__format__`

- `__get__`, `__set__` y `__delete__`

- `__reversed__` y `__missing__`

- `__reduce__`, `__reduce_ex__`, `__getinitargs__`, `__getnewargs__`, `__getstate__` y `__setstate__`

- `__getformat__`

[2]

Los métodos mágicos deben ser buscados en la clase en lugar de en la instancia. Diferentes versiones de Python son inconsistentes sobre la aplicación de esta regla. Los métodos de protocolo soportados deben trabajar con todas las versiones de Python.

[3]

La función está básicamente conectada a la clase, pero cada instancia `Mock` se mantiene aislada de las demás.

## Ayudantes

### sentinel

unittest.mock.sentinel

  El objeto `sentinel` proporciona una manera conveniente de proporcionar objetos únicos para tus pruebas.

  Los atributos se crean a demanda, en el instante en el que se accede a ellos por su nombre por primera vez. El acceso al mismo atributo siempre retornará el mismo objeto. Los objetos retornados tienen una reproducción (repr) apropiada para que los mensajes de error de la prueba sean legibles.

  Distinto en la versión 3.7: Los atributos `sentinel` ahora preservan su identidad cuando son `copiados` o `serializados con pickle`.

A veces, cuando implementas pruebas, necesitas probar que un determinado objeto se pasa como argumento a otro método, o se retorna. Crear objetos centinela con un nombre para probar esto puede ser una práctica común. `sentinel` proporciona una manera conveniente de crear y probar la identidad de este tipo de objetos.

En el siguiente ejemplo, parcheamos `method` para retornar `sentinel.some_object`:

    >>> real = ProductionClass()
    >>> real.method = Mock(name="method")
    >>> real.method.return_value = sentinel.some_object
    >>> result = real.method()
    >>> assert result is sentinel.some_object
    >>> result
    sentinel.some_object

### DEFAULT

unittest.mock.DEFAULT

  El objeto `DEFAULT` es un centinela pre-creado (actualmente `sentinel.DEFAULT`). Puede ser usado por las funciones `side_effect` para indicar que el valor de retorno normal debe ser utilizado.

### call

unittest.mock.call(*args, **kwargs)

  `call()` es un objeto ayudante que puede usarse para hacer aserciones simples, para comparar con `call_args`, `call_args_list`, `mock_calls` y `method_calls`. `call()` y también se puede utilizar con `assert_has_calls()`.

      >>> m = MagicMock(return_value=None)
      >>> m(1, 2, a='foo', b='bar')
      >>> m()
      >>> m.call_args_list == [call(1, 2, a='foo', b='bar'), call()]
      True

call.call_list()

  Para un objeto call que representa múltiples llamadas, el método `call_list()` retorna una lista con todas las llamadas intermedias, así como la llamada final.

`call_list` es particularmente útil para hacer aserciones sobre «llamadas encadenadas». Una llamada encadenada es varias llamadas en una sola línea de código. Esto resulta en múltiples entradas en el atributo `mock_calls` de un objeto simulado. Construir manualmente la secuencia de llamadas puede ser tedioso.

`call_list()` puede construir la secuencia de llamadas desde la misma llamada encadenada:

    >>> m = MagicMock()
    >>> m(1).method(arg='foo').other('bar')(2.0)
    <MagicMock name='mock().method().other()()' id='...'>
    >>> kall = call(1).method(arg='foo').other('bar')(2.0)
    >>> kall.call_list()
    [call(1),
     call().method(arg='foo'),
     call().method().other('bar'),
     call().method().other()(2.0)]
    >>> m.mock_calls == kall.call_list()
    True

Un objeto `call`, dependiendo de cómo fuera construido, puede ser una tupla de la forma (argumentos posicionales, argumentos por palabras clave) o bien de la forma (nombre, argumentos posicionales, argumentos por palabras clave). Esto no es particularmente interesante cuando los construyes por ti mismo, pero la introspección de los objetos `call` que conforman los atributos `Mock.call_args`, `Mock.call_args_list` y `Mock.mock_calls` si pueden ser de utilidad para para acceder a los argumentos individuales que contienen.

Los objetos `call` en `Mock.call_args` y `Mock.call_args_list` están conformados por dos tuplas (argumentos posicionales, argumentos por palabra clave) mientras que los objetos `call` en `Mock.mock_calls`, junto con los que construyas por ti mismo, constan de tres tuplas (nombre, argumentos posicionales, argumentos por palabra clave).

Puedes utilizar esta presentación en forma de tuplas para obtener los argumentos individuales, con la finalidad de llevar a cabo introspección y aserciones más complejas. Los argumentos posicionales son una tupla (vacía si no hay ninguno) y los argumentos por palabra clave son un diccionario:

    >>> m = MagicMock(return_value=None)
    >>> m(1, 2, 3, arg='one', arg2='two')
    >>> kall = m.call_args
    >>> kall.args
    (1, 2, 3)
    >>> kall.kwargs
    {'arg': 'one', 'arg2': 'two'}
    >>> kall.args is kall[0]
    True
    >>> kall.kwargs is kall[1]
    True

    >>> m = MagicMock()
    >>> m.foo(4, 5, 6, arg='two', arg2='three')
    <MagicMock name='mock.foo()' id='...'>
    >>> kall = m.mock_calls[0]
    >>> name, args, kwargs = kall
    >>> name
    'foo'
    >>> args
    (4, 5, 6)
    >>> kwargs
    {'arg': 'two', 'arg2': 'three'}
    >>> name is m.mock_calls[0][0]
    True

### create_autospec

unittest.mock.create_autospec(spec, spec_set=False, instance=False, **kwargs)

  Crea un nuevo objeto simulado utilizando otro objeto (spec) como especificación. Los atributos del objeto simulado utilizarán el atributo correspondiente del objeto spec como su especificación.

  Los argumentos de las funciones o métodos simulados se validarán para asegurarse de que son invocados con la firma correcta.

  Si spec_set es `True`, tratar de establecer atributos que no existen en el objeto especificado lanzará una excepción `AttributeError`.

  Si se utiliza una clase como especificación, el valor de retorno del objeto simulado (la instancia de la clase) tendrá la misma especificación. Se puede utilizar una clase como especificación de una instancia pasando `instance=True`. El objeto simulado retornado solo será invocable si las instancias del objeto simulado son también invocables.

  `create_autospec()` también acepta argumentos por palabra clave arbitrarios, que son pasados al constructor del objeto simulado creado.

Consultar Autoespecificación para ver ejemplos de cómo utilizar la autoespecificación mediante `create_autospec()` y el argumento autospec de `patch()`.

Distinto en la versión 3.8: `create_autospec()` ahora retorna un objeto `AsyncMock` si el objetivo a simular es una función asíncrona.

### ANY

unittest.mock.ANY

A veces puede que necesites hacer aserciones sobre algunos de los argumentos de una llamada al objeto simulado, pero sin preocuparte por el resto, o puede que quieras hacer uso de ellos de forma individual fuera de `call_args` y hacer aserciones más complejas con ellos.

Para ignorar ciertos argumentos puedes pasar objetos que se comparan como iguales con cualquier cosa. En este caso, las llamadas a `assert_called_with()` y `assert_called_once_with()` tendrán éxito sin importar lo que se haya pasado realmente.

    >>> mock = Mock(return_value=None)
    >>> mock('foo', bar=object())
    >>> mock.assert_called_once_with('foo', bar=ANY)

`ANY` también se puede utilizar en las comparaciones con las listas de llamadas, como `mock_calls`:

    >>> m = MagicMock(return_value=None)
    >>> m(1)
    >>> m(1, 2)
    >>> m(object())
    >>> m.mock_calls == [call(1), call(1, 2), ANY]
    True

`ANY` is not limited to comparisons with call objects and so can also be used in test assertions:

    class TestStringMethods(unittest.TestCase):

        def test_split(self):
            s = 'hello world'
            self.assertEqual(s.split(), ['hello', ANY])

### FILTER_DIR

unittest.mock.FILTER_DIR

`FILTER_DIR` es una variable de nivel de módulo que controla la forma en que los objetos simulados responden a `dir()`. El valor predeterminado es `True`, que utiliza el filtrado que se describe a continuación para mostrar solo los miembros útiles. Si no le gusta este filtrado o necesita desactivarlo con fines de diagnóstico, configure `mock.FILTER_DIR = False`.

Con el filtrado activado, `dir(some_mock)` mostrará solo atributos útiles y además incluirá cualquier atributo creado dinámicamente, que normalmente no se mostraría. Si el objeto simulado fue creado con un spec (o autospec) se muestran todos los atributos del objeto original, incluso si no se ha accedido a ellos todavía:

    >>> dir(Mock())
    ['assert_any_call',
     'assert_called',
     'assert_called_once',
     'assert_called_once_with',
     'assert_called_with',
     'assert_has_calls',
     'assert_not_called',
     'attach_mock',
     ...
    >>> from urllib import request
    >>> dir(Mock(spec=request))
    ['AbstractBasicAuthHandler',
     'AbstractDigestAuthHandler',
     'AbstractHTTPHandler',
     'BaseHandler',
     ...

Muchos de los atributos con subrayado y doble subrayado no muy útiles (atributos privados de `Mock` y no del objeto real que se está simulando) se han filtrado del resultado de llamar a `dir()` en un objeto `Mock`. Si no te gusta este comportamiento, puedes desactivarlo estableciendo el modificador a nivel de módulo `FILTER_DIR`:

    >>> from unittest import mock
    >>> mock.FILTER_DIR = False
    >>> dir(mock.Mock())
    ['_NonCallableMock__get_return_value',
     '_NonCallableMock__get_side_effect',
     '_NonCallableMock__return_value_doc',
     '_NonCallableMock__set_return_value',
     '_NonCallableMock__set_side_effect',
     '__call__',
     '__class__',
     ...

Alternatively you can just use `vars(my_mock)` (instance members) and `dir(type(my_mock))` (type members) to bypass the filtering irrespective of `FILTER_DIR`.

### mock_open

unittest.mock.mock_open(mock=None, read_data=None)

  Una función auxiliar que permite crear un objeto simulado con la finalidad de reemplazar el uso de `open()`. Funciona para simular llamadas directas a `open()` y para aquellos casos en los que es utilizada como gestor de contexto.

  El argumento mock es el objeto simulado a configurar. Si es `None` (por defecto) un objeto `MagicMock` se creará para ti, con la API limitada a métodos o atributos disponibles en los gestores de fichero estándares.

  read_data is a string for the `read()`, `readline()`, and `readlines()` methods of the file handle to return. Calls to those methods will take data from read_data until it is depleted. The mock of these methods is pretty simplistic: every time the mock is called, the read_data is rewound to the start. If you need more control over the data that you are feeding to the tested code you will need to customize this mock for yourself. When that is insufficient, one of the in-memory filesystem packages on PyPI can offer a realistic filesystem for testing.

  Distinto en la versión 3.4: Added `readline()` and `readlines()` support. The mock of `read()` changed to consume read_data rather than returning it on each call.

  Distinto en la versión 3.5: read_data ahora es restablecido en cada llamada al mock.

  Distinto en la versión 3.8: Added `__iter__()` to implementation so that iteration (such as in for loops) correctly consumes read_data.

Usar `open()` como gestor de contexto es una buena manera de asegurarse de que los gestores de archivos se cierren correctamente al terminar y se está convirtiendo en una práctica común:

    with open('/some/path', 'w') as f:
        f.write('something')

The issue is that even if you mock out the call to `open()` it is the returned object that is used as a context manager (and has `__enter__()` and `__exit__()` called).

Simular gestores de contexto con un `MagicMock` es lo suficientemente común y complicado como para que una función auxiliar sea útil:

    >>> m = mock_open()
    >>> with patch('__main__.open', m):
    ...     with open('foo', 'w') as h:
    ...         h.write('some stuff')
    ...
    >>> m.mock_calls
    [call('foo', 'w'),
     call().__enter__(),
     call().write('some stuff'),
     call().__exit__(None, None, None)]
    >>> m.assert_called_once_with('foo', 'w')
    >>> handle = m()
    >>> handle.write.assert_called_once_with('some stuff')

Y para la lectura de archivos:

    >>> with patch('__main__.open', mock_open(read_data='bibble')) as m:
    ...     with open('foo') as h:
    ...         result = h.read()
    ...
    >>> m.assert_called_once_with('foo')
    >>> assert result == 'bibble'

### Autoespecificación

Autospeccing is based on the existing `spec` feature of mock. It limits the api of mocks to the api of an original object (the spec), but it is recursive (implemented lazily) so that attributes of mocks only have the same api as the attributes of the spec. In addition mocked functions / methods have the same call signature as the original so they raise a `TypeError` if they are called incorrectly.

Antes de explicar cómo funciona la autoespecificación, he aquí por qué se necesita.

`Mock` is a very powerful and flexible object, but it suffers from a flaw which is general to mocking. If you refactor some of your code, rename members and so on, any tests for code that is still using the old api but uses mocks instead of the real objects will still pass. This means your tests can all pass even though your code is broken.

Distinto en la versión 3.5: Before 3.5, tests with a typo in the word assert would silently pass when they should raise an error. You can still achieve this behavior by passing `unsafe=True` to Mock.

Ten en cuenta que esta es otra razón por la que necesitas pruebas de integración además de pruebas unitarias. Probar todo de forma aislada está muy bien, pero si no pruebas cómo están «conectadas entre sí» tus unidades, todavía hay mucho espacio para errores que las pruebas deberían haber detectado.

`unittest.mock` already provides a feature to help with this, called speccing. If you use a class or instance as the `spec` for a mock then you can only access attributes on the mock that exist on the real class:

    >>> from urllib import request
    >>> mock = Mock(spec=request.Request)
    >>> mock.assret_called_with  # Intentional typo!
    Traceback (most recent call last):
     ...
    AttributeError: Mock object has no attribute 'assret_called_with'

La especificación solo se aplica al propio objeto simulado, por lo que aún tenemos el mismo problema con cualquiera de los métodos del mismo:

    >>> mock.header_items()
    <mock.Mock object at 0x...>
    >>> mock.header_items.assret_called_with()  # Intentional typo!

La autoespecificación resuelve este problema. Puedes pasar `autospec=True` a `patch()` / `patch.object()` o utilizar la función `create_autospec()` para crear un objeto simulado con una especificación. Si utilizas el argumento `autospec=True` de `patch()`, el objeto que se va a reemplazar se utiliza como objeto de especificación. Debido a que la especificación se hace «perezosamente» (la especificación se crea en el instante en el que se accede a los atributos del objeto simulado, no antes), se puede utilizar con objetos muy complejos o anidadas (como módulos que importan módulos que, a su vez, importan otros módulos) sin un gran impacto en el rendimiento.

He aquí un ejemplo de ello en acción:

    >>> from urllib import request
    >>> patcher = patch('__main__.request', autospec=True)
    >>> mock_request = patcher.start()
    >>> request is mock_request
    True
    >>> mock_request.Request
    <MagicMock name='request.Request' spec='Request' id='...'>

You can see that `request.Request` has a spec. `request.Request` takes two arguments in the constructor (one of which is self). Here’s what happens if we try to call it incorrectly:

    >>> req = request.Request()
    Traceback (most recent call last):
     ...
    TypeError: <lambda>() takes at least 2 arguments (1 given)

La especificación también se aplica a las clases instanciadas (es decir, el valor de retorno de los objetos simulados especificados):

    >>> req = request.Request('foo')
    >>> req
    <NonCallableMagicMock name='request.Request()' spec='Request' id='...'>

`Request` objects are not callable, so the return value of instantiating our mocked out `request.Request` is a non-callable mock. With the spec in place any typos in our asserts will raise the correct error:

    >>> req.add_header('spam', 'eggs')
    <MagicMock name='request.Request().add_header()' id='...'>
    >>> req.add_header.assret_called_with  # Intentional typo!
    Traceback (most recent call last):
     ...
    AttributeError: Mock object has no attribute 'assret_called_with'
    >>> req.add_header.assert_called_with('spam', 'eggs')

En muchos casos, podrás simplemente añadir `autospec=True` a tus llamadas `patch()` existentes y así estar protegido contra errores tipográficos y cambios de la API.

Además de poder usar autospec a través de `patch()`, existe la función `create_autospec()` para crear directamente objetos simulados autoespecificados:

    >>> from urllib import request
    >>> mock_request = create_autospec(request)
    >>> mock_request.Request('foo', 'bar')
    <NonCallableMagicMock name='mock.Request()' spec='Request' id='...'>

Sin embargo, este no es el comportamiento predeterminado, ya que no está exento de advertencias y restricciones. Con el fin de conocer qué atributos están disponibles en el objeto especificado, autospec tiene que hacer uso de introspección sobre la especificación (acceder a los atributos). A medida que recorres los atributos en el objeto simulado, se produce paralelamente y de forma soterrada un recorrido del objeto original. Si alguno de tus objetos especificados tienen propiedades o descriptores que puedan desencadenar la ejecución de código, quizás no deberías utilizar la autoespecificación. De todas formas, es siempre mucho mejor diseñar tus objetos de modo que la introspección sea segura [4].

A more serious problem is that it is common for instance attributes to be created in the `__init__()` method and not to exist on the class at all. autospec can’t know about any dynamically created attributes and restricts the api to visible attributes.

    >>> class Something:
    ...   def __init__(self):
    ...     self.a = 33
    ...
    >>> with patch('__main__.Something', autospec=True):
    ...   thing = Something()
    ...   thing.a
    ...
    Traceback (most recent call last):
      ...
    AttributeError: Mock object has no attribute 'a'

Hay diferentes formas de resolver este problema. La forma más sencilla, pero no necesariamente la menos molesta, es simplemente establecer los atributos necesarios en el objeto simulado después de la creación del mismo. El hecho de que autospec no te permita buscar atributos que no existen en la especificación no impide que los establezcas manualmente después:

    >>> with patch('__main__.Something', autospec=True):
    ...   thing = Something()
    ...   thing.a = 33
    ...

Existe una versión más agresiva de spec y autospec que impide establecer atributos inexistentes. Esto es útil si deseas asegurarte de que tu código solo establece atributos válidos, pero obviamente evitando este escenario en particular:

    >>> with patch('__main__.Something', autospec=True, spec_set=True):
    ...   thing = Something()
    ...   thing.a = 33
    ...
    Traceback (most recent call last):
     ...
    AttributeError: Mock object has no attribute 'a'

Probably the best way of solving the problem is to add class attributes as default values for instance members initialised in `__init__()`. Note that if you are only setting default attributes in `__init__()` then providing them via class attributes (shared between instances of course) is faster too. e.g.

    class Something:
        a = 33

Esto nos plantea otro problema. Es relativamente común proporcionar un valor predeterminado de `None` para los miembros que posteriormente se convertirán en objetos de un tipo diferente. `None` es inútil como especificación dado que no permite acceder a ningún atributo o método. Como `None` nunca será útil como especificación, y probablemente indica un miembro que normalmente será de algún otro tipo en el futuro, la autoespecificación no usa una especificación para aquellos miembros configurados con `None` como valor. Estos serán simplemente objetos simulados ordinarios (MagicMocks en realidad):

    >>> class Something:
    ...     member = None
    ...
    >>> mock = create_autospec(Something)
    >>> mock.member.foo.bar.baz()
    <MagicMock name='mock.member.foo.bar.baz()' id='...'>

Si modificar tus clases en producción para agregar valores predeterminados no es de tu agrado, dispones de otras opciones. Una de ellas es simplemente usar una instancia como especificación en lugar de la clase. La otra es crear una subclase de la clase en producción y agregar los valores predeterminados a la subclase, sin afectar a la clase en producción. Ambas alternativas requieren que uses un objeto alternativo como especificación. Afortunadamente `patch()` admite esto, simplemente tienes que pasar el objeto alternativo mediante el argumento autospec:

    >>> class Something:
    ...   def __init__(self):
    ...     self.a = 33
    ...
    >>> class SomethingForTest(Something):
    ...   a = 33
    ...
    >>> p = patch('__main__.Something', autospec=SomethingForTest)
    >>> mock = p.start()
    >>> mock.a
    <NonCallableMagicMock name='Something.a' spec='int' id='...'>

[4]

Esto solo se aplica a las clases u objetos ya instanciados. Llamar a una clase simulada para crear una instancia simulada no crea una instancia real. Solo se llevan a cabo las búsqueda de atributos (mediante llamadas a `dir()`).

### Sellar objetos simulados

unittest.mock.seal(mock)

  Seal desactivará la creación automática de objetos simulados al acceder a un atributo del objeto simulado que está siendo sellado, o a cualquiera de sus atributos que ya sean objetos simulados de forma recursiva.

  Si una instancia simulada con un nombre o una especificación es asignada a un atributo no será considerada en la cadena de sellado. Esto permite evitar que seal fije partes del objeto simulado.

      >>> mock = Mock()
      >>> mock.submock.attribute1 = 2
      >>> mock.not_submock = mock.Mock(name="sample_name")
      >>> seal(mock)
      >>> mock.new_attribute  # This will raise AttributeError.
      >>> mock.submock.attribute2  # This will raise AttributeError.
      >>> mock.not_submock.attribute2  # This won't raise.

  Added in version 3.7.

## Order of precedence of `side_effect`, `return_value` and wraps

The order of their precedence is:

1. `side_effect`

2. `return_value`

3. wraps

If all three are set, mock will return the value from `side_effect`, ignoring `return_value` and the wrapped object altogether. If any two are set, the one with the higher precedence will return the value. Regardless of the order of which was set first, the order of precedence remains unchanged.

    >>> from unittest.mock import Mock
    >>> class Order:
    ...     @staticmethod
    ...     def get_value():
    ...         return "third"
    ...
    >>> order_mock = Mock(spec=Order, wraps=Order)
    >>> order_mock.get_value.side_effect = ["first"]
    >>> order_mock.get_value.return_value = "second"
    >>> order_mock.get_value()
    'first'

As `None` is the default value of `side_effect`, if you reassign its value back to `None`, the order of precedence will be checked between `return_value` and the wrapped object, ignoring `side_effect`.

    >>> order_mock.get_value.side_effect = None
    >>> order_mock.get_value()
    'second'

If the value being returned by `side_effect` is `DEFAULT`, it is ignored and the order of precedence moves to the successor to obtain the value to return.

    >>> from unittest.mock import DEFAULT
    >>> order_mock.get_value.side_effect = [DEFAULT]
    >>> order_mock.get_value()
    'second'

When `Mock` wraps an object, the default value of `return_value` will be `DEFAULT`.

    >>> order_mock = Mock(spec=Order, wraps=Order)
    >>> order_mock.return_value
    sentinel.DEFAULT
    >>> order_mock.get_value.return_value
    sentinel.DEFAULT

The order of precedence will ignore this value and it will move to the last successor which is the wrapped object.

As the real call is being made to the wrapped object, creating an instance of this mock will return the real instance of the class. The positional arguments, if any, required by the wrapped object must be passed.

    >>> order_mock_instance = order_mock()
    >>> isinstance(order_mock_instance, Order)
    True
    >>> order_mock_instance.get_value()
    'third'

    >>> order_mock.get_value.return_value = DEFAULT
    >>> order_mock.get_value()
    'third'

    >>> order_mock.get_value.return_value = "second"
    >>> order_mock.get_value()
    'second'

But if you assign `None` to it, this will not be ignored as it is an explicit assignment. So, the order of precedence will not move to the wrapped object.

    >>> order_mock.get_value.return_value = None
    >>> order_mock.get_value() is None
    True

Even if you set all three at once when initializing the mock, the order of precedence remains the same:

    >>> order_mock = Mock(spec=Order, wraps=Order,
    ...                   **{"get_value.side_effect": ["first"],
    ...                      "get_value.return_value": "second"}
    ...                   )
    ...
    >>> order_mock.get_value()
    'first'
    >>> order_mock.get_value.side_effect = None
    >>> order_mock.get_value()
    'second'
    >>> order_mock.get_value.return_value = DEFAULT
    >>> order_mock.get_value()
    'third'

If `side_effect` is exhausted, the order of precedence will not cause a value to be obtained from the successors. Instead, `StopIteration` exception is raised.

    >>> order_mock = Mock(spec=Order, wraps=Order)
    >>> order_mock.get_value.side_effect = ["first side effect value",
    ...                                     "another side effect value"]
    >>> order_mock.get_value.return_value = "second"

    >>> order_mock.get_value()
    'first side effect value'
    >>> order_mock.get_value()
    'another side effect value'

    >>> order_mock.get_value()
    Traceback (most recent call last):
     ...
    StopIteration