Unittest实现Python属性

我有一个具有以下属性的类

集群
：

import numpy as np

class ClustererKmeans(object):

    def __init__(self):
        self.clustering = np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])

    @property
    def clusters(self):
        assert self.clustering is not None, 'A clustering shall be set before obtaining clusters'
        return np.unique(self.clustering)

现在我想为这个简单属性编写一个单元测试。我从以下几点开始：

from unittest import TestCase, main
from unittest.mock import Mock

class Test_clusters(TestCase):

    def test_gw_01(self):
        sut = Mock()
        sut.clustering = np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])
        r = ClustererKmeans.clusters(sut)
        e = np.array([0, 1, 3, 4, 5])
        # The following line checks to see if the two numpy arrays r and e are equal,
        # and gives a detailed error message if they are not. 
        TestUtils.equal_np_matrix(self, r, e, 'clusters')

if __name__ == "__main__":
    main()

但是，这不会运行

TypeError: 'property' object is not callable

接下来，我将行
r=clusterkmeans.clusters（sut）
更改为以下内容：

r = sut.clusters

但是，我又犯了一个意想不到的错误

AssertionError: False is not true : r shall be a <class 'numpy.ndarray'> (is now a <class 'unittest.mock.Mock'>)

AssertionError:False不是true:r应该是a（现在是a）

有没有一种简单的方法可以使用unittest框架在Python中测试属性的实现？
直接替换原始代码中的
ClustererKmeans.clusters（sut）
by
ClustererKmeans.clusters.\uu get（sut）

即使我是一个嘲笑的热情的IMHO，这个案例也不是一个应用它的好例子。模拟对于从类和资源中删除依赖项很有用。在您的例子中，
clusterkmeans
有一个空的构造函数，并且没有任何依赖关系需要打破。您可以通过以下方式完成：

class Test_clusters(TestCase):
    def test_gw_01(self):
        sut = ClustererKmeans()
        sut.clustering = np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])
        np.testing.assert_array_equal(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),sut.clusters)

如果要使用mock，可以使用
unittest.mock.patch.object
修补
clusterkmeans（）
对象：

def test_gw_01(self):
    sut = ClustererKmeans()
    with patch.object(sut,"clustering",new=np.array([0, 0, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5])):
        e = np.array([0, 1, 3, 4, 5])
        np.testing.assert_array_equal(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),sut.clusters)

…但是，当python为您提供了一种简单而直接的方法时，为什么要使用补丁呢

使用mock框架的另一种方法应该是trust
numpy.unique
，并检查属性是否
正确的工作：

@patch("numpy.unique")
def test_gw_01(self, mock_unique):
    sut = ClustererKmeans()
    sut.clustering = Mock()
    v = sut.clusters
    #Check is called ....
    mock_unique.assert_called_with(sut.clustering)
    #.... and return
    self.assertIs(v, mock_unique.return_value)

    #Moreover we can test the exception
    sut.clustering = None
    self.assertRaises(Exception, lambda s:s.clusters, sut)

我为一些错误道歉，但我不测试代码。您通知我，我将尽快修复所有问题。
您是否应该不执行
r=sut.clusters
？默认情况下发送
self
参数。我看到另一个问题
sut。集群
不是初始化类变量的正确方法。您应该在初始化classI did try
r=sut.clusters
时将其作为参数发送，但在上面的代码中，它返回一个模拟对象，而不是numpy数组。我修复了读取后对
np.array
的测试以及行
r=clusterkmeans.clusters（\uu get\uu（sut））
给我一个错误：
名称错误：未定义名称“\uuu get\uuu”。构造函数在这里是空的，因为我在问题中遗漏了所有不相关的细节。实际上，代码更为复杂。行
r=clusterkmeans.clusters.\uuuu get\uuuu（sut）
按预期工作。谢谢你指出这一点！