我应该如何在Python中使用mock进行测试？

我可以看到两种不同的方法将模拟注入到我想要测试的python代码中：

依赖项注入：

允许将协作类传递到被测试对象的构造函数中，并传入模拟对象（以及必要时的工厂，如Java）

猴子修补：

用一个模拟对象工厂（mock object factory）剔除测试模块中的协作类（这样构造协作类实际上会创建一个模拟对象）。我不需要允许它们通过构造函数注入或创建任何工厂

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python模拟库（例如，或）似乎支持这两种方法。我应该在Python中使用哪种方法，是明智的还是有更好的方法

尽可能多地使用DI通常是有用的，但有时它就是不可行， 因为你：

• 使用内置函数或对象（如文件）
• 第三方职能
• 使用非确定性对象/调用等

那是你不得不求助于猴子修补术的时候

在几乎所有情况下，你都应该能够避免它，理论上，你可以100%避免它，但有时候，让猴子补丁例外更合理。

注意：这个问题的任何答案都同样适用于传递其他类型的双精度（模拟、伪造、存根等）

关于这个话题有很多宗教信仰，所以这个问题的标准答案是：“做对你的应用程序实用的事情，利用你的代码嗅觉。”虽然我也倾向于拒绝“非此即彼”的方法，但这个答案对任何真正问这个问题的人（即我自己）来说都是毫无用处的。以下是我正在使用的决策过程，以及我在开发过程中考虑的一些事项：

事先评估

你的代码能从更多的函数式编程中获益吗？如果你能排除依赖性和副作用，你不需要模仿任何东西

单元是否可以进行有意义的单元测试？也许它需要重构，或者可能只是无法进行有效的单元测试的“粘合代码”（但必须由系统测试覆盖）

您真的需要模拟依赖关系吗？如果运行真正的代码仍然允许您有意义地测试行为，并且既不慢也不破坏，那么就让它运行吧

嘲弄策略

• 如果特定的依赖关系是针对单元的，则在产品和测试中的monkey patch中对其进行硬编码。
  • 异常：如果在测试中使用生产依赖项可能对系统有害，请将其作为位置参数注入
  • 例外情况：如果存在将monkey补丁应用于另一个单元依赖项的风险，并且这是不可取的，则将其作为位置参数注入
• 如果相同类型的依赖项对单元至关重要，则将其作为必需的位置参数注入
• 如果依赖项对单元不是必需的，则将其作为可选的关键字参数注入

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术语 依赖注入：在Python上下文中，这个术语通常是专门指

Monkey Patching：（在测试代码中）在运行时与模块中绑定的对象不同。在实践中，这通常意味着使用

例子 假设我们有一个在测试过程中不受欢迎的带有副作用的函数，无论是破坏性的（向生产数据库写入无意义的内容）还是恼人的（例如，速度慢）。下面是后一种情况及其测试的示例：

def foo():
    ...
    time.sleep(5)
    ...
    return "bar"

...

def foo_test():
    assertEqual(foo(), "bar")

我们的测试正常，但至少需要5秒钟。我们可以通过替换

时间来避免等待。这两种策略是本问题的主题：

依赖注入
猴子修补术
为什么依赖注入？
我发现猴子补丁的优点和缺点更简单，所以我将分析重点放在依赖注入上

混乱的接口只是为了可测试性？
依赖项注入非常明确，但需要修改产品代码。猴子补丁并不明确，但不需要修改产品代码

程序员的本能反应是在修改产品代码进行测试之前做出许多牺牲。在考虑了注入所有依赖项后应用程序的外观之后，对monkey补丁的偏好似乎是不言而喻的。作为：

[E] ven内部API仍然需要开发人员和我
我也不喜欢和他们鬼混


我的论点是依赖注入只是为了可测试性
Python从来都不需要，也很少比其他语言更可取
技术。依赖注入在很多情况下都很重要
不过，作为一种结构/架构，它本身很有用

当编写单元测试时，这个话题自然而然地就出现了，但对那些提倡依赖注入的人的一种慈善解释认为，可测试性不是他们的主要动机。这种猴子补丁“让代码有点难以理解，我更愿意在某个地方看到：我们现在正在测试，所以这就是你获得时间的方式。”他详细阐述（3:14）：

当我坐下来看我的代码时，我会想，‘我怎样才能更好地测试它？’我会改变产品代码，使其更易于测试，实际上这是更好的产品代码。我认为这是因为，如果你必须写一些能做一件事的东西，它能把一件事做好，但是如果你写一些能把两件事做好的东西，那是一件更好的事情。做好测试，除了成为一个好的产品，还能使代码变得更好。通过有两种用途，您必须真正考虑API，并且必须真正考虑这一段代码在做什么。通过让它很好地完成这两项工作，你得到了一个更好的、模块化的，
def foo(wait=time.sleep):
    ...
    wait(5)
    ...
    return "bar"

...

def foo_test():
    assertEqual(foo(wait=mock.Mock()), "bar")

def foo():
    ...
    time.sleep(5)
    ...
    return "bar"

...

@mock.patch('time.sleep')
def foo_test():
    assertEqual(foo(), "bar")

-- bar = foo()
++ bar = foo(wait=mywait)

-- def foo(wait=time.sleep):
++ def foo():

class OldClass(object):
    ...
    def EnLolCat(self, misspelt_phrases):
        lolcats = []
        for album in self.albums:
            for photo in album.Photos():
                exif = photo.EXIF()
                for text in misspelt_phrases:
                    geoText = text.Geo(exif)
                    if photo.canCat(geoText)
                        lolcat = photo.Cat(geoText)
                        self.lolcats = lolcats

def Lol(albums, misspelt_phrases):
    lolcats = []
    for album in albums:
        for photo in album.Photos():
            exif = photo.EXIF()
            for text in misspelt_phrases:
                geoText = text.Geo(exif)
                if photo.canCat(geoText)
                    lolcat = photo.Cat(geoText)
                    return lolcats

class NewClass(object):
    ...
    def EnLolCat(self, misspelt_phrases):
        self.lolcats = Lol(
             self.albums, misspelt_phrases)