Mockups являются центральным инструментом в разработке программного обеспечения для упрощения тестирования и контроля зависимостей. Особенно при работе с внешними API тестирование может показаться сложным, так как необходимо полагаться на доступность и поведение этих услуг. Использование Mockups позволяет вам симулировать и управлять этими зависимостями. Таким образом, у вас есть полный контроль над возвращаемыми значениями и вы можете проводить тесты даже при отсутствии интернет-соединения.
Важнейшие выводы
- Mockups помогают симулировать внешние зависимости.
- Они позволяют проводить тесты независимо от доступности внешних служб.
- Замена реальных API-вызовов на Mockups ускоряет процесс тестирования.
Пошаговое руководство
1. Создать пример проекта
Сначала создайте новый Python-проект, в котором вы сможете реализовать простой пример погоды. В этом примере вы будете симулировать вызов API, который должен получать температуру от погодной службы. Для начала вам потребуется функция, которая будет получать температуру.
2. Создать функцию для запроса температуры
Реализуйте функцию, которая получает значение от внешнего API. В этом случае вы будете предполагать, что температура составляет 18,1 градусов Цельсия, чтобы позже протестировать условия.
3. Реализовать логику условий
Теперь напишите простую логику, которая будет оценивать температуру. Должно быть проверено, жарко ли, тепло или холодно. Определите простые границы для этой оценки: свыше 28 градусов жарко, свыше 18 градусов тепло, а все ниже - холодно.
4. Настроить Mockups
Чтобы заменить зависимость от API, вам нужен модуль unittest.mock. С его помощью вы можете перенаправить функцию запроса температуры так, чтобы она всегда возвращала предопределенное значение. Импортируйте mock и создайте версию своей функции температуры Mockup.
5. Применить Mockups
На этом этапе установите возвращаемые значения для Mockup-функции. Предположим, вы хотите сначала убедиться, что функция возвращает 18 градусов. С помощью этого вы можете проверить тест на условие холодности.
6. Написать тесты для различных температурных сценариев
Создайте несколько тестов, чтобы охватить различные температурные эффекты. Например: один тест для возврата 18 градусов (холодно), один для 22 градусов (тепло) и один для 32 градусов (жарко). Так вы убедитесь, что ваша логика корректно работает во всех случаях.
7. Запустить тесты и проверить результаты
Запустите ваши тесты и проверьте, был ли успешен подход с Mockup. Все тесты должны подтвердить, что определенные вами границы в управлении температурой действуют. Так вы показали, что ваша настройка правильна и что зависимости были успешно устранены.
8. Отразить преимущества Mockups
Воспользуйтесь этой возможностью, чтобы отразить, как Mockups позволили вам проводить тесты независимо от внешних факторов. Подумайте, как этот метод может помочь в других проектах и сценариях.
Резюме – Использование Mockups в Python
Использование Mockups позволило вам вернуть контроль над вашими тестами. Симулировав зависимости API, вы смогли писать более стабильные и быстрые тесты. Это облегчит вам условные тесты в будущем и повысит эффективность вашей разработки программного обеспечения.
Часто задаваемые вопросы
Как Mockups помогают в тестировании?Mockups позволяют симулировать внешние зависимости, благодаря чему тесты могут проводиться независимо от внешних служб.
Могу ли я использовать Mockups также для других типов данных?Да, Mockups можно использовать для симуляции всех типов возвращаемых значений, независимо от типа данных.
Полезны ли Mockups только для API-запросов?Нет, Mockups универсально полезны для всех типов функций, которые имеют внешние зависимости.
