Contenu du cours
Concepts Avancés de Python
Concepts Avancés de Python
Détails du Mock
Dans le chapitre précédent, nous avons vu l'importance d'utiliser Mock dans les tests. Maintenant, examinons de plus près les différentes capacités et clarifions les aspects qui étaient flous.
Introduction à MagicMock
MagicMock est une implémentation incroyablement polyvalente de Mock qui prend en charge les méthodes magiques. Vous pouvez l'utiliser pour imiter le comportement d'objets complexes dans vos tests comme nous l'avons vu dans le chapitre précédent.
Dans cet exemple, MagicMock est utilisé pour simuler la méthode get_account_balance
, qui récupérerait normalement des données d'une base de données.
Utilisation de mock.patch
@mock.patch est utilisé pour remplacer temporairement les implémentations réelles des objets dans votre code.
Imaginez une fonction qui vérifie les identifiants d'utilisateur contre une base de données. Vous pouvez utiliser mock.patch pour éviter d'accéder à la base de données réelle :
Mocking avec le gestionnaire de contexte
Parfois, il est préférable d'utiliser patch() comme gestionnaire de contexte plutôt que comme décorateur, en particulier lorsque :
- vous avez besoin de simuler un objet pour seulement une partie du test ;
- ou lorsque l'utilisation excessive de décorateurs ou de paramètres réduit la clarté de vos tests.
Pytest Monkey Patch
Le fixture monkeypatch dans Pytest vous permet de modifier temporairement des classes, des modules ou des environnements pendant un test.
Le fixture monkeypatch vous permet de modifier et de gérer en toute sécurité l'environnement pendant le test sans provoquer d'effets secondaires en dehors de la portée du test.
1. Lequel des extraits de code suivants simule correctement la méthode get_balance pour retourner 500 ?
2. Que vérifie le test suivant ?
Merci pour vos commentaires !