Mockups är ett centralt verktyg inom programvaruutveckling för att förenkla tester och kontrollera beroenden. Särskilt när man arbetar med externa API:er kan testning visa sig vara något svårt, eftersom man måste lita på dessa tjänsters tillgänglighet och beteende. Användningen av mockups gör att du kan simulera och styra dessa beroenden. Så du har full kontroll över returvärdena och kan även genomföra tester när en internetanslutning saknas.
Viktigaste insikterna
- Mockups hjälper till att simulera externa beroenden.
- De möjliggör tester oberoende av tillgängligheten av externa tjänster.
- Att ersätta riktiga API-anrop med mockups påskyndar testprocessen.
Steg-för-steg-guide
1. Skapa exempelprojektet
Först skapar du ett nytt Python-projekt där du kan genomföra ett enkelt väderexempel. I detta exempel simulerar du ett API-anrop som ska hämta temperaturen från en vädertjänst. I början behöver du en funktion som hämtar temperaturen.
2. Skapa funktionen för att hämta temperaturen
Implementera en funktion som hämtar ett värde från ett externt API. I det här fallet kommer du att simulera temperaturen som 18,1 grader Celsius för att senare kunna testa villkoren.
3. Implementera villkorslogik
Nu skriver du en enkel logik som utvärderar temperaturen. Det ska kontrolleras om det är varmt, mildt eller kallt. Definiera enkla gränser för denna utvärdering: över 28 grader är varmt, över 18 grader mildt och allt under kallt.
4. Ställ in mockups
För att ersätta API-beroendet behöver du modulen unittest.mock. Med detta kan du omdirigera funktionen för att hämta temperaturen så att den alltid returnerar ett fördefinierat värde. Importera mock och skapa en mockup-version av din temperaturfunktion.
5. Använd mockups
Vid det här laget ställer du in returvärdena för mockup-funktionen. Anta att du först vill säkerställa att funktionen returnerar 18 grader. Med detta kan du sedan kontrollera testet för kallt-villkoret.
6. Skriv tester för olika temperaturscenarier
Skapa flera tester för att täcka olika temperatureffekter. Till exempel: ett test för att återvända 18 grader (kallt), ett för 22 grader (milt) och ett för 32 grader (varmt). På så sätt säkerställer du att din logik fungerar korrekt i alla fall.
7. Utför tester och kontrollera resultat
Kör dina tester och kontrollera om mockup-ansatsen har varit framgångsrik. Alla tester bör bekräfta att de av dig definierade gränserna i temperaturhanteringen fungerar. På så sätt har du visat att din uppsättning är korrekt och att beroendena har kunnat undvikas.
8. Reflektera över fördelarna med mockups
Ta tillfället i akt att reflektera över hur mockups har möjliggjort att genomföra tester oberoende av externa faktorer. Tänk på hur denna metod kan hjälpa i andra projekt och scenarier.
Sammanfattning - Använda mockups i Python
Genom att använda mockups har du återfått kontrollen över dina tester. Genom att simulera API-beroenden har du kunnat skriva stabilare och snabbare tester. Detta kommer i framtiden att underlätta villkorstester och öka effektiviteten i din programvaruutveckling.
Vanliga frågor
Hur hjälper mockups vid testning?Mockups gör det möjligt att simulera externa beroenden, vilket gör att tester kan genomföras oberoende av externa tjänster.
Kan jag använda mockups för andra datatyper?Ja, mockups kan användas för att simulera alla typer av returvärden, oavsett datatyp.
Är mockups bara användbara för API-anrop?Nej, mockups är mångsidiga och användbara för alla typer av funktioner som har externa beroenden.
