Python 单元测试中的 Mocking 与 Stubbing：提高测试效率的关键技术

在软件开发过程中，单元测试是确保代码质量的重要环节。为了实现高效的单元测试，我们常常需要隔离待测试的代码与其外部依赖。这时候，Mocking（模拟）和 Stubbing（桩）技术就显得尤为重要。这两种技术可以帮助我们用可控的替代物代替真实对象或方法，从而更好地进行测试和验证。

什么是 Mocking？

Mocking 是一种测试技术，使用模拟对象来模仿真实对象的行为。通过模拟对象，开发者可以在测试中替换掉那些复杂、不可预测或速度较慢的组件，如数据库、网络服务或硬件设备等。Mocking 的主要目的是隔离待测代码，使其行为独立于外部依赖而被评估。

Mocking 的关键特性

1. 行为模拟：模拟对象可以被编程为在各种条件下返回特定值、抛出异常或模仿真实对象的行为。
2. 交互验证：模拟可以记录它们的使用方式，允许测试人员验证特定方法是否以预期的参数被调用。
3. 测试隔离：通过用模拟替换真实对象，测试可以专注于待测代码的逻辑，而不用担心外部依赖的复杂性或可用性。

Python Mocking 示例

以下是一个简单的数据库方法

database.get_user

的示例，该方法被模拟为返回一个预定义的用户字典。测试可以验证此方法是否用正确的参数被调用：

from unittest.mock import Mock

# 创建一个模拟对象
database = Mock()# 模拟方法调用
database.get_user.return_value ={"name":"Prasad","age":30}# 使用模拟对象
user = database.get_user("prasad_id")print(user)# 验证交互
database.get_user.assert_called_with("prasad_id")

输出：

{'name': 'Prasad', 'age': 30}

什么是 Stubbing？

Stubbing 是一种相关的测试技术，其中某些方法或函数被替换为“桩”，这些桩返回固定的、预定的响应。与 Mocking 相比，Stubbing 更简单，因为它通常不涉及记录或验证交互。相反，Stubbing 主要关注为待测代码提供可控的输入，以确保结果的一致性和可重复性。

Stubbing 的关键特性

1. 固定响应：桩返回特定的、预定义的值或响应，无论它们如何被调用。
2. 简化依赖：通过用桩替换复杂的方法，测试可以避免设置或管理复杂的依赖关系。
3. 专注于输入：Stubbing 强调为待测代码提供已知的输入，使测试人员可以专注于被测代码的逻辑和输出。

Python Stubbing 示例

以下是一个函数

get_user_from_db

的示例，它被桩化为始终返回一个预定义的用户字典。通过这种方式，测试无需与真实数据库进行交互，从而简化了设置并确保了结果的一致性：

from unittest.mock import patch

# 定义要被桩化的函数defget_user_from_db(user_id):# 模拟一个复杂的数据库操作pass# 使用桩测试函数with patch('__main__.get_user_from_db', return_value={"name":"Prasad","age":25}):
   user = get_user_from_db("prasad_id")print(user)

输出：

{'name': 'Prasad', 'age': 25}

Mocking 和 Stubbing 的对比

通过比较 Mocking 和 Stubbing 的关键特性、目的和使用场景，开发者可以更清晰地了解何时使用每种方法。通过探索这些区别，开发者可以创建更高效和可维护的测试，从而最终提升软件质量。

Mocking 和 Stubbing 的区别

评估标准MockingStubbing目的模拟真实对象的行为提供固定的、预定的响应交互验证可以验证方法调用及参数通常不验证交互复杂性更复杂；可以模拟各种行为更简单；专注于提供可控输入使用场景隔离和测试具有复杂依赖的代码通过提供已知响应简化测试行为记录记录方法的调用情况不记录交互状态管理可以在调用之间保持状态通常无状态；返回固定输出框架支持主要使用 unittest.mock 的 Mock 和 MagicMock 功能使用 unittest.mock 的 patch 进行简单替换灵活性高度灵活；可以模拟异常和副作用灵活性有限；关注返回值
Mocking 适用于需要模拟复杂行为并验证交互的场景，而 Stubbing 则更适合需要简化测试设置并提供固定响应的场景。