Mockupy sú centrálnym nástrojom v softvérovom vývoji, ktorý zjednodušuje testovanie a kontrolu závislostí. Obzvlášť pri práci s externými API sa testovanie môže ukázať ako trochu náročné, pretože sa musíte spoliehať na dostupnosť a správanie týchto služieb. Používanie mockupov vám umožňuje simulovať a kontrolovať tieto závislosti. Tak budete mať plnú kontrolu nad návratovými hodnotami a môžete vykonávať testy aj v prípade, že nie je internetové pripojenie.
Najdôležitejšie zistenia
- Mockupy pomáhajú simulovať externé závislosti.
- Umožňujú vykonávať testy nezávisle od dostupnosti externých služieb.
- Nahradenie skutočných API volaní mockupmi urýchľuje testovací proces.
Postup krok za krokom
1. Vytvorenie príkladového projektu
Najprv vytvorte nový Python projekt, v ktorom implementujete jednoduchý príklad počasia. V tomto príklade simulujete API volanie, ktoré by malo získať teplotu z meteorologickej služby. Na začiatku potrebujete funkciu, ktorá získa teplotu.
2. Vytvorenie funkcie na získanie teploty
Implementujte funkciu, ktorá získa hodnotu z externého API. V tomto prípade predpokladáte, že teplota je simulovaná na 18,1 stupňa Celzia, aby ste neskôr mohli testovať podmienky.
3. Implementácia logiky podmienok
Teraz napíšte jednoduchú logiku, ktorá posúdi teplotu. Malo by sa skontrolovať, či je teplo, teplo alebo zima. Definujte jednoduché hranice pre toto posúdenie: nad 28 stupňov je teplo, nad 18 stupňov teplo a všetko pod tým je zima.
4. Nastavenie mockupov
Aby ste nahradili závislosť od API, potrebujete modul unittest.mock. S jeho pomocou môžete prepojiť funkciu na získanie teploty tak, aby vždy vracala preddefinovanú hodnotu. Importujte mock a vytvorte mockup verziu svojej teplotnej funkcie.
5. Použitie mockupov
Na tomto mieste nastavte návratové hodnoty pre mockup funkciu. Predpokladajme, že chcete najprv zabezpečiť, aby funkcia vracala 18 stupňov. S týmto môžete overiť test na podmienku zima.
6. Písanie testov pre rôzne teplotné scenáre
Vytvorte niekoľko testov na pokrytie rôznych efektoch teploty. Napríklad: jeden test pre návrat 18 stupňov (zima), jeden pre 22 stupňov (teplo) a jeden pre 32 stupňov (horúco). Týmto sa zabezpečí, že vaša logika funguje správne vo všetkých prípadoch.
7. Spustenie testov a kontrola výsledkov
Spustite svoje testy a skontrolujte, či bol prístup mockupu úspešný. Všetky testy by mali potvrdiť, že vami definované hranice v riadení teploty sú účinné. Tak ste ukázali, že vaše nastavenie je správne a že závislosti sa úspešne vyhli.
8. Reflekcia o výhodách mockupov
Využite túto príležitosť na zamyslenie, ako vám mockupy umožnili vykonávať testy nezávisle od externých faktorov. Zvážte, ako môže táto metóda pomôcť v iných projektoch a scenároch.
Zhrnutie – Použitie mockupov v Pythone
Pomocou mockupov ste získali kontrolu nad svojimi testami späť. Simulovaním závislostí API ste mali možnosť písať stabilnejšie a rýchlejšie testy. To vám v budúcnosti uľahčí podmienkové testy a zvýši efektivitu vášho softvérového vývoja.
Často kladené otázky
Ako pomáhajú mockupy pri testovaní?Mockupy umožňujú simulovať externé závislosti, čím sa teste môžu vykonávať nezávisle od externých služieb.
Môžem používať mockupy aj pre iné typy dát?Áno, mockupy sa môžu používať na simuláciu všetkých druhov návratových hodnôt, bez ohľadu na typ dát.
Nie sú mockupy užitočné len pre API požiadavky?Nie, mockupy sú všestranne použiteľné a užitočné pre všetky typy funkcií, ktoré majú externé závislosti.
