Mockups são uma ferramenta central no desenvolvimento de software, para simplificar testes e controlar dependências. Especialmente ao trabalhar com APIs externas, testar pode ser um pouco difícil, pois é necessário contar com a disponibilidade e o comportamento desses serviços. O uso de mockups permite simular e controlar essas dependências. Assim, você tem controle total sobre os valores de retorno e pode realizar testes mesmo sem uma conexão com a Internet.
Principais descobertas
- Mockups ajudam a simular dependências externas.
- Eles permitem realizar testes independentemente da disponibilidade de serviços externos.
- Substituir chamadas reais de API por mockups acelera o processo de teste.
Guia passo a passo
1. Criar o projeto de exemplo
Primeiro, crie um novo projeto Python, onde você pode implementar um exemplo simples de clima. Neste exemplo, você simulará uma chamada de API que deveria obter a temperatura de um serviço meteorológico. Para começar, você precisará de uma função que busque a temperatura.
2. Criar a função para consulta de temperatura
Implemente uma função que busca um valor de uma API externa. Neste caso, você assumirá que a temperatura simulada é de 18,1 graus Celsius, para testar as condições mais tarde.
3. Implementar a lógica de condições
Agora, escreva uma lógica simples que avalie a temperatura. Deve ser verificado se está quente, morno ou frio. Defina limites simples para essa avaliação: acima de 28 graus é quente, acima de 18 graus é morno e tudo abaixo é frio.
4. Configurar mockups
Para substituir a dependência da API, você precisará do módulo unittest.mock. Com isso, você pode redirecionar a função de consulta de temperatura para que sempre retorne um valor pré-definido. Importe mock e crie uma versão mockup da sua função de temperatura.
5. Aplicar os mockups
Neste ponto, defina os valores de retorno para a função mockup. Suponha que você queira garantir que a função retorne 18 graus primeiro. Com isso, você pode então verificar o teste para a condição de frio.
6. Escrever testes para diferentes cenários de temperatura
Crie vários testes para cobrir os diferentes efeitos da temperatura. Por exemplo: um teste para retornar 18 graus (frio), um para 22 graus (morno) e um para 32 graus (quente). Assim, você garante que sua lógica funciona corretamente em todos os casos.
7. Executar testes e verificar resultados
Execute seus testes e verifique se a abordagem mockup foi bem-sucedida. Todos os testes devem confirmar que os limites que você definiu funcionam na controle da temperatura. Assim, você mostrou que sua configuração está correta e que as dependências puderam ser evitadas com sucesso.
8. Refletir sobre as vantagens dos mockups
Utilize esta oportunidade para refletir sobre como os mockups permitiram que você realizasse testes independentemente de fatores externos. Pense em como esse método pode ajudar em outros projetos e cenários.
Resumo – Usar mockups em Python
Ao usar mockups, você recuperou o controle sobre seus testes. Ao simular dependências de API, foi possível escrever testes mais estáveis e rápidos. Isso facilitará os testes de condições no futuro e aumentará a eficiência do seu desenvolvimento de software.
Perguntas frequentes
Como os mockups ajudam nos testes?Mockups permitem simular dependências externas, permitindo que testes sejam realizados independentemente de serviços externos.
Posso usar mockups para outros tipos de dados?Sim, mockups podem ser usados para simular todos os tipos de valores de retorno, independentemente do tipo de dados.
Os mockups são úteis apenas para solicitações de API?Não, mockups são versáteis e úteis para todos os tipos de funções que têm dependências externas.
