Мокапи є центральним інструментом у розробці програмного забезпечення, щоб спростити тестування і контролювати залежності. Особливо під час роботи з зовнішніми API тестування може виявитися дещо складним, оскільки необхідно покладатися на доступність і поведінку цих сервісів. Використання мокапів дозволяє тобі симулювати та контролювати ці залежності. Це дає тобі повний контроль над значеннями, які повертаються, і дозволяє виконувати тести навіть без підключення до Інтернету.
Найважливіші висновки
- Мокапи допомагають симулювати зовнішні залежності.
- Вони дозволяють виконувати тести незалежно від доступності зовнішніх сервісів.
- Замінювання справжніх API-викликів на мокапи прискорює процес тестування.
Покрокова інструкція
1. Створити приклад проекту
Спочатку створіть новий Python-проект, у якому ви зможете реалізувати простий приклад погоди. У цьому прикладі ви симулюєте виклик API, який повинен отримати температуру з метеослужби. Для початку вам потрібна функція, яка буде отримувати температуру.
2. Створити функцію для запиту температури
Реалізуйте функцію, яка отримує значення з зовнішнього API. У цьому випадку ви будете вважати температуру симульованою в 18,1 градусів Цельсія для подальшого тестування умов.
3. Реалізувати логіку умов
Тепер напишіть просту логіку, яка оцінює температуру. Необхідно перевірити, чи гаряче, тепло або холодно. Визначте прості межі для цієї оцінки: вище 28 градусів - гаряче, вище 18 градусів - тепло, і все, що нижче - холодно.
4. Налаштування мокапів
Щоб замінити залежність API, вам потрібно використати модуль unittest.mock. Це дозволить вам перенаправити функцію запиту температури, щоб вона завжди повертала заздалегідь визначене значення. Імпортуйте mock і створіть мокап-версію своєї температурної функції.
5. Використання мокапів
Встановіть на цьому етапі повернення значень для мокап-функції. Припустимо, ви хочете спочатку переконатися, що функція повертає 18 градусів. Це дозволить вам перевірити тест на холодну умову.
6. Написати тести для різних температурних сценаріїв
Створіть кілька тестів, щоб охопити різні температурні ефекти. Наприклад, тест для повернення 18 градусів (холодно), один для 22 градусів (тепло) і один для 32 градусів (гаряче). Це забезпечить правильну роботу вашої логіки в усіх випадках.
7. Виконати тести та перевірити результати
Виконайте свої тести та перевірте, чи була методологія мокапів успішною. Всі тести повинні підтвердити, що визначені вами межі в управлінні температурою діють. Таким чином, ви показали, що ваша налаштування правильне і що залежності успішно уникались.
8. Відбиваємо переваги мокапів
Скористайтеся цією можливістю, щоб подумати, як мокапи дозволили вам проводити тести незалежно від зовнішніх факторів. Подумайте, як цей метод може допомогти в інших проектах та сценаріях.
Підсумок – Використання мокапів у Python
Завдяки використанню мокапів ви повернули контроль над своїми тестами. Імітуючи залежності API, вам стало можливим писати стабільніші та швидші тести. Це полегшить вам умови тестування в майбутньому та підвищить ефективність вашої розробки програмного забезпечення.
Часті запитання
Як мокапи допомагають у тестуванні?Мокапи дозволяють симулювати зовнішні залежності, завдяки чому тести можуть виконуватись незалежно від зовнішніх сервісів.
Чи можу я використовувати мокапи також для інших типів даних?Так, мокапи можуть бути використані для симуляції всіх типів значень, незалежно від типу даних.
Чи корисні мокапи лише для API-запитів?Ні, мокапи універсальні і корисні для всіх видів функцій, які мають зовнішні залежності.
