mock

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： 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，所有的调用到该函数的地方，统一返回 mock_jscode2session.return

新的vue-cli生成的项目中build文件夹中已经没有dev-server.js这个文件 被替换成了webpack-dev-conf.js文件 因此只需要在这个文件中配置mock数据即可: 我们使用的是express这个框架起的服务，所以可以使用express-router来编译这些接口请求: 在 devServer进一步编写路由 最后在浏览器中测试路由 下载谷歌插件json view进一步美化一下json数据，还有一个插件devtools也是vue的必用插件 大功告成了，基本的Mock数据到这里也over了 来源：博客园 作者： 日暮途远i 链接：https://www.cnblogs.com/rmty/p/11418948.html

一、主程序 package com.kyy.springboot; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; /** * 启动程序 * @Auther：zhouhongliang * @Date：2019/7/30 * @Description： */ @SpringBootApplication public class SpringBootDemo { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringBootDemo.class,args); } } 二、处理器 package com.kyy.springboot.controller; import com.kyy.springboot.model.Person; import org.springframework.web.bind.annotation.*; /** * @Auther：zhouhongliang * @Date：2019/7/30 * @Description： */ @RestController public

最近团队内部对程序中使用大量的`静态方法`，而公司要求要有sonar扫描覆盖率的，因为在大量使用静态方法的地方若不mock，则覆盖率达不到。于是网上很少的文章讲解对静态方法的mock，大多都是如何使用`powermock `或 `Junit `，一般对于`private`或`public`方法`正常逻辑`是有文章讲解，那么今天我就把静态方法覆盖的方式梳理了一下。避免每个人过来都来问口口相传，形成文档。 在Test方法中需要用到TimeUtil.java中的静态方法。示例Mock操作如下： 1.添加maven配置依赖 ```.xml org.mockito mockito-all test org.powermock powermock-core test org.powermock powermock-api-mockito test org.powermock powermock-module-testng test org.testng testng test ``` 2.在Test类添加以下注解 ```java @SuppressStaticInitializationFor("com.yuesf.utils.TimeUtil") @PowerMockIgnore("java.lang.*") @PrepareForTest(value = TimeUtil.class)

数据mock 1. 前期定义数据结构（后期不能改) 2. 前期确定传参方式 resufApi (后期不能改) 简洁: 会用，会改 1. mock目录拷贝到项目下 2. 修改package.json + scripts 的 key "mock": "nodemon ./mock/server.js" 3. yarn add json-server --save 安装依赖 4. yarn add mockjs --save 安装依赖 4.5 添加代理项 app.use( proxy("/mock", { target: 'http://localhost:3333', changeOrigin: true }) ); 5. yarn mock 启动mock服务器 6. yarn start 启动react开发服务器 组件内部发送请求: /mock/接口名 配置自己的数据接口: ./mock/db.js 'banner|2': [ { // 属性 id 是一个自增数，起始值为 1，每次增 1 'id|+1': 1, title: "@ctitle(4,8)",//标题型中文4到8个字 sub_title: "@ctitle(6,12)", banner: mr.image('750x501', mr.color(), mr.cword(4,10)),//banner不变 time: "

将测试数据放到public文件夹 访问时，直接访问http://localhost:8080/mock/index.json，即可 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50454771 文章来源: https://blog.csdn.net/z5_55/article/details/92392926

参考链接： https://www.jianshu.com/p/3e08e60daef6 sudo apt-get update sudo apt-get install python3-pip python3-dev 2.下载并安装wheel文件下载wheel文件，最新版本为1.1.0 https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.1.0/tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl （我用的这个） 或者 https://github.com/samjabrahams/tensorflow-on-raspberry-pi/releases/download/v1.0.1/tensorflow-1.0.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl sudo pip3 install tensorflow-1.1.0-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl （我用的这个） 或者 sudo pip3 install tensorflow-1.0.1-cp34-cp34m-linux_armv7l.whl 最后要重新安装一下mock库，不然导入TensorFlow的时候可能会报错(我没有用此步

https://www.springboottutorial.com/spring-boot-unit-testing-and-mocking-with-mockito-and-junit

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/83539968 重点 :当配置好moco后,启动服务器,报400的错误时,请检查下是否将jar包和json格式的文件放在同一个目录下了. 在开发或测试过程中，经常遇到依赖的接口服务不稳定或者依赖的接口还未开发完毕等场景，这样，mock平台就派上用场了。我们可以将被依赖接口的返回值自己造出来（mock假的数据），这样可以保证不影响开发或者测试进度。从而提高工作效率。 Moco是一个Mock的工具框架.官网的介绍是这样的: Integration, especially based on HTTP protocol, e.g. web service, REST etc, is wildly used in most of our development. In the old days, we just deployed another WAR to an application server, e.g. Jetty or Tomcat etc. As we all know, it’s so boring to develop a WAR and deploy it to any application server, even if

上一篇 python笔记23-unittest单元测试之mock 对mock已经有初步的认识, 本篇继续介绍mock里面另一种实现方式，patch装饰器的使用,patch() 作为函数装饰器，为您创建模拟并将其传递到装饰函数 官方文档地址 1.unittest.mock.patch（target，new = DEFAULT，spec = None，create = False，spec_set = None，autospec = None，new_callable = None，** kwargs ） target参数必须是一个str,格式为‘package.module.ClassName‘， 注意这里的格式一定要写对，如果你的函数或类写在pakege名称为a下，b.py脚本里，有个c的函数（或类），那这个参数就写“a.b.c” new参数如果没写，默认指定的是MagicMock spec=True或spec_set=True，这会导致patch传递给被模拟为spec / spec_set的对象 new_callable允许您指定将被调用以创建新对象的不同类或可调用对象。默认情况下MagicMock使用。 1.接着上一篇 python笔记23-unittest单元测试之mock ，新建一个temple.py,写入以下代码 # 保存为temple.py # coding:utf-8