Mockups sunt un instrument central în dezvoltarea software-ului, pentru a simplifica testele și a controla dependențele. În special atunci când se lucrează cu API-uri externe, testarea poate fi puțin dificilă, deoarece trebuie să ne bazăm pe disponibilitatea și comportamentul acestor servicii. Utilizarea mockup-urilor îți permite să simulezi și să controlezi aceste dependențe. Astfel, ai control total asupra valorilor de returnare și poți efectua teste chiar și atunci când nu există o conexiune la internet.
Principalele concluzii
- Mockup-urile ajută la simularea dependențelor externe.
- Ele permit efectuarea testelor independent de disponibilitatea serviciilor externe.
- Înlocuirea apelurilor API reale cu mockup-uri accelerează procesul de testare.
Instructiuni pas cu pas
1. Crearea proiectului exemplu
În primul rând, creează un nou proiect Python, în care poți implementa un exemplu simplu de vreme. În acest exemplu, vei simula un apel API care ar trebui să obțină temperatura de la un serviciu meteorologic. Pentru început, ai nevoie de o funcție care să obțină temperatura.
2. Crearea funcției pentru obținerea temperaturii
Implementează o funcție care obține o valoare de la un API extern. În acest caz, vei presupune că temperatura este simulată ca fiind 18,1 grade Celsius, pentru a putea testa condițiile ulterior.
3. Implementarea logicii condiționale
Acum scrie o logică simplă care evaluează temperatura. Trebuie să se verifice dacă este cald, cald sau rece. Definește limite simple pentru această evaluare: peste 28 de grade este cald, peste 18 grade este cald și tot ce este mai puțin este rece.
4. Setarea mockup-urilor
Pentru a înlocui dependența API, ai nevoie de modulul unittest.mock. Cu acesta, poți redirecționa funcția pentru obținerea temperaturii astfel încât să returneze întotdeauna o valoare prestabilită. Importă mock și creează o versiune mockup a funcției tale de temperatură.
5. Aplicarea mockup-urilor
Stabilește valorile de returnare pentru funcția mockup la acest punct. Să presupunem că vrei să te asiguri mai întâi că funcția returnează 18 grade. Cu aceasta poți verifica ulterior testul pentru condiția rece.
6. Scrierea testelor pentru diferite scenarii de temperatură
Creează mai multe teste pentru a acoperi diferitele efecte ale temperaturii. De exemplu: un test pentru întoarcerea a 18 grade (rece), un pentru 22 de grade (cald) și unul pentru 32 de grade (cald). Astfel te asiguri că logica ta funcționează corect în toate cazurile.
7. Executarea testelor și verificarea rezultatelor
Execută testele tale și verifică dacă abordarea mockup a fost de succes. Toate testele ar trebui să confirme că delimitarile definite de tine în controlul temperaturii funcționează. Astfel ai demonstrat că setarea ta este corectă și că dependențele au fost evitate cu succes.
8. Reflectarea asupra avantajelor mockup-urilor
Folosește această ocazie pentru a reflecta asupra modului în care mockup-urile ți-au permis să efectuezi teste indiferent de factorii externi. Gândește-te la cum această metodă poate ajuta în alte proiecte și scenarii.
Rezumat – Utilizarea mockup-urilor în Python
Prin utilizarea mockup-urilor, ai recâștigat controlul asupra testelor tale. Simulând dependențele API, ți-a fost posibil să scrii teste mai stabil și mai rapide. Acest lucru îți va facilita testele condiționale în viitor și va crește eficiența dezvoltării tale software.
Întrebări frecvente
Cum ajută mockup-urile în testare?Mockup-urile permit simularea dependențelor externe, permițând efectuarea testelor independent de servicii externe.
Pot folosi mockup-uri și pentru alte tipuri de date?Da, mockup-urile pot fi utilizate pentru a simula toate tipurile de valori de returnare, indiferent de tipul de date.
Sunt mockup-urile utile doar pentru cererile API?Nu, mockup-urile sunt versatile și utile pentru toate tipurile de funcții care au dependențe externe.
