Python 如何使用pytest测试无限while循环

我目前正在编写一个与竹子构建服务器交互的小库。测试是使用pytest完成的。我被以下问题困住了。我想测试一个while循环，它运行到满足某种状态为止。在阅读pytest文档时，我试图“mock”/monkeypatch状态，但它并没有真正起作用。我可能在这里犯了一些基本错误： 这是有问题的while循环：

    # determine current status
    running = self._is_a_build_running()

    # turn on and off running powerplug while building
    while running:
        self.feedback.turn_off_success()
        self.feedback.turn_on_running()
        time.sleep(self.blinker_time)
        self.feedback.turn_off_running()
        self._update_builds_status()
        running = self._is_a_build_running()

因此，我在pytest中尝试的是为一个正的和一个负的

\u创建一个fixture，该fixture运行如下所示：

@pytest.fixture(scope='function')
def mock_is_a_build_running():
    return False

然后使用ThreadPool（此处解释）使用此测试方法，因为我还需要包含while循环的方法的结果

def test_update_status_running(bamboopickups, monkeypatch,
                   mock_update_overall_data_positive,
                   mock_update_builds_status_positive,
                   mock_is_a_build_running):
monkeypatch.setattr('BambooPickup._update_overall_data', lambda x: mock_update_overall_data_positive)
monkeypatch.setattr('BambooPickup._update_builds_status', lambda x: mock_update_builds_status_positive)

pool = ThreadPool(processes=1)
async_result = pool.apply_async(bamboopickups.update_status())

monkeypatch.setattr('BambooPickup._update_overall_data', lambda x: mock_update_overall_data_positive)
monkeypatch.setattr('BambooPickup._is_a_build_running', lambda x: mock_is_a_build_running)

actual = async_result.get()
expected = True
assert actual == expected

使用pytest mock可能很容易做到这一点，但到目前为止，我只使用了这里描述的首选方法：。
因此，在深入研究这一问题之后，我找到了一个目前让我满意的解决方案。我想分享一下，以防其他人也遇到同样的问题。实际上，它非常简单，通过使用来自的某个助手类，我产生了以下测试代码：

def test_update_status_running(bamboopickup, monkeypatch,
                               mock_update_overall_data_positive,
                               mock_update_builds_status_positive):
    monkeypatch.setattr('pickups.bamboo.bamboopickup.BambooPickup._update_overall_data', lambda x: mock_update_overall_data_positive)
    monkeypatch.setattr('pickups.bamboo.bamboopickup.BambooPickup._update_builds_status', lambda x: mock_update_builds_status_positive)

    with mock.patch.object(bamboopickup, '_is_a_build_running') as mockfoo:
        mockfoo.return_value = AlmostAlwaysTrue(2)
        bamboopickup.update_status()

和助手类：

class AlmostAlwaysTrue(object):
    def __init__(self, total_iterations=1):
        self.total_iterations = total_iterations
        self.current_iteration = 0

    def __nonzero__(self):
        if self.current_iteration < self.total_iterations:
            self.current_iteration += 1
            return bool(1)
        return bool(0)

    # Python >= 3
    def __bool__(self):
        if self.current_iteration < self.total_iterations:
            self.current_iteration += 1
            return bool(1)
        return bool(0)

类AlmostAlwaysTrue（对象）：
定义初始（自身，总迭代次数=1）：
self.total\u迭代次数=total\u迭代次数
self.current_迭代=0
定义非零（自）：
如果self.current\u迭代=3
定义（自我）：
如果self.current\u迭代

---

还可以修改它，在某个时刻返回异常并再次检查该异常。我把这个问题保留得更久一些，以防有人有更干净的解决方案（我相信）

我为这类函数添加了一个参数

running_times_for_test

（默认值为-1），如果running_times达到0，那么我就打破了无限循环。如果running_time等于-1（默认值），照常执行。

正如前面提到的

@Simin Jie

一样，可以使用默认的计数器参数。 举个例子：

代码本身

def start（迭代次数=-1）：
而迭代次数！=0:
#这是主要的逻辑
迭代次数-=1
返回“blablabla”

测试

def测试_启动（自）：
结果=开始(
迭代次数=1，
)
自我评价资格(
第一个=结果，
第二，='blablabla'，
)

听起来是解决这一问题的另一种有效方法：）