Maketas yra pagrindinis įrankis programinės įrangos kūrime, kad būtų supaprastinti testai ir kontroliuojamos priklausomybės. Ypač dirbant su išorinėmis API, testavimas gali pasirodyti šiek tiek sudėtingas, nes reikia pasikliauti šių paslaugų prieinamumu ir elgsena. Naudojant maketus galima simuliuoti ir valdyti šias priklausomybes. Taip turėsi pilną kontrolę virš grąžinimo vertybių ir galėsi atlikti testus net jei trūksta interneto ryšio.
Svarbiausios įžvalgos
- Maketas padeda simuliuoti išorines priklausomybes.
- Jie leidžia atlikti testus nepriklausomai nuo išorinių paslaugų prieinamumo.
- Realios API užklausos pakeitimas maketais pagreitina testavimo procesą.
Žingsnis po žingsnio instrukcija
1. Sukurkite pavyzdžio projektą
Pirmiausia sukurkite naują Python projektą, kuriame galėsite įgyvendinti paprastą oro pavyzdį. Šiame pavyzdyje simuliuosite API užklausą, kuri turėtų gauti temperatūrą iš oro paslaugos. Pradžiai jums reikės funkcijos, kuri gautų temperatūrą.
2. Sukurkite temperatūros užklausos funkciją
Įgyvendinkite funkciją, kuri gauna vertę iš išorinės API. Šiuo atveju jūs simuliuosite temperatūrą, kuri bus 18,1 laipsnio Celsijaus, kad vėliau galėtumėte patikrinti sąlygas.
3. Įgyvendinkite sąlygų logiką
Dabar parašykite paprastą logiką, kuri įvertina temperatūrą. Reikia patikrinti, ar karšta, šilta, ar šalta. Nustatykite paprastus ribas šiam įvertinimui: virš 28 laipsnių - karšta, virš 18 laipsnių - šilta, o viskas po to - šalta.
4. Sukurkite maketus
Norėdami pakeisti API priklausomybę, jums reikės unittest.mock modulio. Su juo galite peradresuoti temperatūros užklausos funkciją, kad ji visada grąžintų iš anksto nustatytą vertę. Importuokite mock ir sukurkite maketo versiją savo temperatūros funkcijai.
5. Naudokite maketus
Šiuo metu nustatykite grąžinimo vertes maketo funkcijai. Tarkime, kad pirmiausia norite įsitikinti, kad funkcija grąžina 18 laipsnių. Šitaip galėsite patikrinti šaldo sąlygą.
6. Parašykite testus įvairiems temperatūros scenarijams
Sukurkite keletą testų, kad apimtumėte skirtingus temperatūros efektus. Pavyzdžiui: testas grąžinant 18 laipsnių (šalta), testas 22 laipsnių (šilta) ir testas 32 laipsnių (karšta). Taip užtikrinsite, kad jūsų logika veikia teisingai visais atvejais.
7. Vykdykite testus ir patikrinkite rezultatus
Vykdykite savo testus ir patikrinkite, ar maketo metodas buvo sėkmingas. Visi testai turėtų patvirtinti, kad jūsų apibrėžtos ribos temperatūros kontrolėje veikia. Taip parodysite, kad jūsų nustatymas yra teisingas ir kad priklausomybės buvo sėkmingai išvengtos.
8. Apsvarstykite maketų privalumus
Pasinaudokite šia galimybe pagalvoti, kaip maketai leido jums atlikti testus nepriklausomai nuo išorinių veiksnių. Pagalvokite, kaip ši metodika gali padėti kituose projektuose ir scenarijuose.
Santrauka – Maketų naudojimas Python
Naudodami maketus atgavote kontrolę virš savo testų. Simuliuodami API priklausomybes, galėjote rašyti stabilius ir greitus testus. Tai ateityje palengvins sąlygų testavimą ir padidins jūsų programinės įrangos kūrimo efektyvumą.
Dažnai užduodami klausimai
Kaip maketai padeda testavimui?Maketai leidžia simuliuoti išorines priklausomybes, todėl testus galima atlikti nepriklausomai nuo išorinių paslaugų.
Ar galiu maketus naudoti ir kitų tipų duomenims?Taip, maketus galima naudoti visų rūšių grąžinimo vertėms simuliuoti, nepriklausomai nuo duomenų tipo.
Ar maketai naudingi tik API užklausoms?Ne, maketai yra universaliai naudojami ir naudingi visų rūšių funkcijoms, turinčioms išorines priklausomybes.
