Python subprocess.call（）中的Pytest mock全局变量

全局变量可以很容易地模拟如下。伟大的但是，在使用Pytest进行测试时，如果试图模拟脚本中使用

subprocess.call（）

调用的变量，则此操作不起作用

这是我在一个名为

so\u script.py

的文件中的简化脚本：

import argparse

INCREMENTOR = 4


if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('input_nr', type=int, help='An int to increment')
    args = parser.parse_args()

    with open('test.txt', 'w+') as f:
        f.write(str(args.input_nr + INCREMENTOR))

现在，假设我想模拟测试中

INCREMENTOR

的值为

1

。如果我这样做：

from subprocess import call
from unittest import mock

def test_increments_with_1():
    with mock.patch('so_script.INCREMENTOR', 1):
        call(['python', 'so_script.py', '3'])
    with open('test.txt', 'r+') as f:
        assert f.read() == '4'

测试将失败，因为

INCREMENTOR

的值仍然为4，即使我尝试将其修补为1。所以写入文件的是7，而不是4

---

因此，我的问题是：如何模拟

So_script.py

文件中的

INCREMENTOR

全局变量，以便在对其调用

subprocess.call（）

时保持模拟状态

因为

so_script.py

脚本和pytest在不同的进程中执行，所以在测试中将后者作为不同的进程调用时，不能在

so_script.py

中模拟对象

我找到的最佳解决方案是将

if\uuuu name\uuu=='\uuu main\uuu:

块的所有内容放入函数中，并使用Pytest测试该函数，模拟我需要模拟的任何内容。并且，为了获得100%的测试覆盖率（这是我最初将脚本作为子流程调用的意图），我应用了

---

因此，我在测试中放弃了使用

subprocess.call（）

，并编写了一个

init（）

函数检查

if\uuuu name\uuu=='\uu main\uuuu:

，然后在测试中模拟

\uu name\uuuuu

，就像文章建议的那样。这使我获得了100%的测试覆盖率和完整的模拟功能。

Mock与语言资源（对象）一起使用。在本例中，您使用的是操作系统资源。从so调用子进程时，根据定义，您使用的不是Python资源，而是so资源，并将结果（有时是stdout）分配给Python对象。这就是为什么你不能做你想做的事。