Mockups son una herramienta central en el desarrollo de software, para simplificar pruebas y controlar dependencias. En particular, al trabajar con APIs externas, el testing puede resultar algo complicado, ya que hay que confiar en la disponibilidad y el comportamiento de estos servicios. El uso de Mockups te permite simular y controlar estas dependencias. Así, tienes el control total sobre los valores de retorno y puedes realizar pruebas incluso cuando falta una conexión a Internet.
Principales conclusiones
- Los Mockups ayudan a simular dependencias externas.
- Permiten realizar pruebas independientemente de la disponibilidad de servicios externos.
- Reemplazar llamadas reales a la API por Mockups acelera el proceso de prueba.
Guía paso a paso
1. Crear el proyecto de ejemplo
Primero, crea un nuevo proyecto Python, donde podrás implementar un simple ejemplo de clima. En este ejemplo, simularás una llamada a la API que debería obtener la temperatura de un servicio meteorológico. Para comenzar, necesitarás una función que recupere la temperatura.
2. Crear la función para consultar la temperatura
Implementa una función que recupere un valor de una API externa. En este caso, asumirás que la temperatura se simula como 18,1 grados Celsius, para luego probar las condiciones.
3. Implementar la lógica de condiciones
Ahora escribe una lógica simple que evalúe la temperatura. Debe comprobar si hace calor, está templado o hace frío. Define límites simples para esta evaluación: más de 28 grados es calor, más de 18 grados es templado y todo lo demás es frío.
4. Configurar Mockups
Para reemplazar la dependencia de la API, necesitarás el módulo unittest.mock. Con esto, puedes redirigir la función para consultar la temperatura para que siempre devuelva un valor predefinido. Importa mock y crea una versión Mockup de tu función de temperatura.
5. Aplicar los Mockups
En este punto, establece los valores de retorno para la función Mockup. Supongamos que deseas asegurarte de que la función devuelva 18 grados. Así podrás verificar la prueba de la condición de frío.
6. Escribir pruebas para diferentes escenarios de temperatura
Crea varias pruebas para cubrir los diferentes efectos de temperatura. Por ejemplo: una prueba para la devolución de 18 grados (frío), una para 22 grados (templado) y una para 32 grados (calor). Esto asegura que tu lógica funcione correctamente en todos los casos.
7. Ejecutar pruebas y verificar resultados
Ejecuta tus pruebas y verifica si el enfoque de Mockup fue exitoso. Todas las pruebas deben confirmar que los límites que definiste en el control de temperatura funcionan. Así demostrarás que tu configuración es correcta y que las dependencias se han evitado exitosamente.
8. Reflexionar sobre las ventajas de los Mockups
Aprovecha esta oportunidad para reflexionar sobre cómo los Mockups te han permitido realizar pruebas independientemente de factores externos. Considera cómo este método puede ayudar en otros proyectos y escenarios.
Resumen – Implementar Mockups en Python
Al utilizar Mockups, has recuperado el control de tus pruebas. Al simular dependencias de API, has podido escribir pruebas más estables y rápidas. Esto facilitará las pruebas de condiciones en el futuro y aumentará la eficiencia de tu desarrollo de software.
Preguntas Frecuentes
¿Cómo ayudan los Mockups en las pruebas?Los Mockups permiten simular dependencias externas, lo que permite realizar pruebas independientemente de servicios externos.
¿Puedo usar Mockups para otros tipos de datos?Sí, los Mockups pueden usarse para simular todo tipo de valores de retorno, independientemente del tipo de dato.
¿Son los Mockups útiles solo para solicitudes API?No, los Mockups son versátiles y útiles para todo tipo de funciones que tienen dependencias externas.
