mock

在现在的软件开发过程中，特别是app的部分，需要的很多数据以及内容，都是来自server端的API，但是不能保证 在客户端开发的时候，api在server端已经开发完成，专门等着前端来调用，理想的情况是前端在开发的时候，已经有人写 好了接口，直接调用就可以了，但是这仅仅是理想的情况，很多时候，现实总是比理想多一层思考和磨难，如果在前端开发 的时候，提供api的同学没有提供，那么怎么办？等待还是自己先开发，等待肯定是愚蠢的做法，那么自己开发怎么来解决 api提供数据的这个问题，那么使用mock就可以很好的解决，什么是mock？mock简单的理解就是开发在开发的过程中， 需要依赖一部分的接口，但是对方没有提供或者环境等等情况，总之是没有，那么开发使用mock server自己来mock 数据，方便自己正常的进行开发和对编写的功能进行自测。 https://github.com/dreamhead/moco 地址中可以下载到moco-runner-0.11.0-standalone.jar，下载下来 就是一个jar，在该地址中，作者对这部分有详细的说明和启动mock server方法，这里不在重复的再次说明。下来我们 简单的编写一个登录的，见编写的login.json字符串： [ { " request " : { " method " : " post " , " uri " : "

一.Mock概念 unittest.mock是一个用于在Python中进行单元测试的库，Mock翻译过来就是模拟的意思，顾名思义这个库的主要功能是模拟一些东西。 它的主要功能是使用mock对象替代掉指定的Python对象，以达到模拟对象的行为。 二.Mock的作用 1.如果你在写一个接口自动化，然后需要A接口返回结果给你的B接口使用，那么你就可以使用Mock了。 2.第三方接口依赖，在做接口自动化的时候，有时候需要调用第三方的接口，但是别人公司的接口服务不受你的控制，有可能别人提供的测试环境今天服务给你开着，别人就关掉了， 给自动化接口测试带来很多的麻烦，此时就可以自己写一个mock-server来模拟接口的返回数据。 三.Mock的导入 Mock在py3.0后就已经放在unittest框架里面了，所以直接from unittest import mock 就行了 四.实例演示 mock_data.py 1 def register (): 2 '''假设这里是一个注册的功能,未开发完 3 注册成功返回：{' status ': 1, ' code ': ' 10001 ', ' data ': None, ' msg ': ' 注册成功 '} 4 注册失败返回：{' status ': 0, ' code ': ' 20110 ', ' data ': None, ' msg '

　　mock作为python测试模拟对象工具，在单元测试当中使用较多，官方文档详细不够精简，这篇文章介绍mock常用的用法，以下为引用全文，留给自己很有需要的人查阅。 　　　　https://realpython.com/python-mock-library/

什么是Mock 当对代码进行测试的时候, 我们经常需要用到一些模拟(mock)技术. 绿色 的是需要被测试的类, 黄色 是它的依赖项, 灰色 的无关的类 在一个项目里, 我们经常需要把某一部分程序独立出来以便我们可以对这部分进行测试. 这就要求我们不要考虑项目其余部分的复杂性, 我们只想关注需要被测试的那部分. 这里就需要用到模拟(Mock)技术. 因为, 请仔细看. 我们想要隔离测试的这部分代码对外部有一个或者多个依赖. 所以编写测试代码的时候, 我们需要提供这些依赖. 而针对隔离测试, 并不应该使用生产时用的依赖项, 所以我们使用模拟版本的依赖项, 这些模拟版依赖项只能用于测试时, 它们会使隔离更加容易. 绿色 的是需要被测试的类, 黄色 是 Mock 的依赖项 Mock技术带来的优点 使用Mock技术, 可以有如下的优点: 提高测试运行速度 , 例如可以模拟DB, Web Service等比较慢的服务, 以及算法等. 支持并行开发 , 例如实际的依赖项还没有完成开发, 或者等待其他团队开发依赖项. 提高测试可靠性 , 例如有时这个依赖项的bug太多了, 经常由于依赖项的原因导致测试失败, 那么就应该使用mock版本来验证我们自己写的代码. 减少开发/测试成本 , 有时程序可能依赖一些云服务, 这些服务是按调用次数收费的, 那么就可以使用Mock版本来节省这方面的开资,

最近一直在思考如何对Web API的其接口数据进行独立开发的问题，随着Web API的越来越广泛应用，很多开发也要求前端后端分离，例如统一的Web API接口后，Winform团队、Web前端团队、微信小程序或者APP团队大家可以同步开发，在最初约定一些接口的输入JSON数据和输出JSON数据，但是随着项目的进度开展，这些数据结构一直有所变化，那么我们模拟的JSON数据格式也需要协同变化，但是很不幸既然大家忙着开发，接口协调的事情肯定优先级没那么高，即使每次记得协调接口数据，也不一定能够完全一致。 在Web API端也就是后端没有完全做好的情况下，我们不可能给出所有接口的输入输出JSON格式，那么我们是否可以考虑采用折中模拟数据接口的方式来提供，并且能够提供比较易读、易维护的处理方式呢？答案是肯定有的，结合RAP2和Mock.js两者的特点，可以较为方便的模拟出我们需要接口的URL、输入参数、输出参数等信息。 RAP2是一个Web接口管理工具，开源免费，接口自动化，MOCK数据自动生成，自动化测试，企业级管理。 Mock.js的出现解决了前端离开后端就没法请求数据的问题，但也出现了新的问题，就是在切换生产环境的时候，模拟的数据可能和接口又发生不同步的情况。 RAP2是一个新的解决方案，将前端后端拉倒一个团队仓库中，共享一个仓库，无论是URL地址，还是请求需要的参数

废话不多说，直接上代码。 1 /** 2 * 发get请求，获取文本 3 * 4 * @param getUrl 5 * @return 网页context 6 */ 7 public static String sendGetRequest(String getUrl) { 8 String result = null; 9 CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault(); 10 HttpGet get = new HttpGet(getUrl); 11 CloseableHttpResponse response = null; 12 try { 13 response = httpClient.execute(get); 14 if (response != null) { 15 HttpEntity resEntity = response.getEntity(); 16 if (resEntity != null) { 17 result = EntityUtils.toString(resEntity, "UTF-8"); 18 } 19 } 20 return result; 21 } catch (IOException e) { 22 e.printStackTrace(); 23 }

目前我司的技术栈是Java和Python，且都调用第三方的服务，因此需要mock第三方的服务以便开发测试使用。之前已整理过[Python requests信任自签证书的问题]。( https://blog.csdn.net/windy135/article/details/79861209 )因此这次需要再Java中mock第三方服务。 java官方文档： 1、使用keytool工具生成证书，然后将cer文件给mock 服务器:(即本文的反向解决办法) https://docs.oracle.com/cd/E19798-01/821-1841/gjrgy/ 2、关于keytool的官方说明: https://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/solaris/keytool.html If keytool fails to establish a trust path from the certificate to be imported up to a self-signed certificate (either from the keystore or the "cacerts" file), the certificate information is printed out, and the user is

项目中，有些函数需要处理某个服务的返回结果，而在对函数单元测试的时候，又不能启动那些服务，这里就可以利用Mockito工具。Mockito中的Mock和Spy都可用于拦截那些尚未实现或不期望被真实调用的对象和方法，并为其设置自定义行为。二者的区别在于： 1、Mock实现的对象中，除了使用doCallRealMethod()定义之外，对函数的调用均执行mock（即虚假函数），不执行真正部分。 2、Spy实现的对象中，除了使用when().thenReturn()定义之外，对函数的调用均执行真正部分。 例： public class Main { public void fun(String s) { System.out.println(s + " : fun"); fun1(s); fun2(s); } public void fun1(String s) { System.out.println(s + " : fun1"); } private void fun2(String s) { System.out.println(s + " : fun2"); } public int getVal(){ return 5; } } Mock使用实例： 1、使用doCallRealMethod().when()调用函数真正部分。 2、使用when()

理论部分 前言 单元测试，就是对某一段细粒度的Java代码的逻辑测试。代码块一般指一个Java 方法本身，所有外部依赖都需要mock掉，仅关注代码逻辑本身。 需要注意，单测的一个大前提就是需要清楚的知道自己要测试的程序块所预期的输入输出，然后根据这个预期和程序逻辑来书写case。 （这里需要注意的就是单测的预期结果 一定要针对需求/设计逻辑去写，而不是针对实现去写，否则单测将毫无意义，照着错误的实现设计出的case也很可能是错的） 覆盖类型 1、行覆盖 Statement Coverage 行覆盖（又叫语句覆盖）就是通过设计一定量的测试用例，保证被测试的方法每一行代码都会被执行一遍。 路径覆盖是最弱的覆盖方式。 实例： public Integer fun3(Integer a, Integer b, Integer x) { if (a > 1 && b == 0) { x = x + a; } if (a == 2 || x > 1) { x += 1; } return x; } 本例仅需要一个case，即可实现行覆盖。test case 如下： a b x 预期结果 TC1 2 0 3 6 @Test public void testFun3StatementCoverage(){ Integer res = demoService.fun3(2,0,3); Assert

更多技术资讯可关注：gzitcast mock 测试 ock 是辅助单元测试的模块，用于测试不方便调用的别人的接口。举个简单的例子，比如说，我们测试django 写的微信登录接口，正常流程下，我们需要前端拉起授权窗口，获取jscode或其他数据。而这一部分操作，我们在单元测试的时候没办法模拟出来。此时，我们希望假设调用微信的接口，正常返回了我们需要的数据，在这种情况下，我们便需要简单的mock 函数，假设已经该函数正常返回了我们的结果，让流程更通畅。 代码demo： [Python] 纯文本查看 复制代码 ? 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 from rest_framework.test import APITestCase from unittest import mock class AdviserTest(APITestCase): # mock.patch 中指定我们需要mock的函数路径（使用时的路径） @mock .patch( "adviser.views.jscode2session" ) def test_small_app_login( self , mock_jscode2session): # 添加mock 函数的返回值，指定之后