接口自动化测试之Mock

鲁烨

2023-12-01

1.Mock实现原理和实现机制

1.Mock实现原理和实现机制

在某些时候，后端在开发接口的时候，处理逻辑非常复杂，在测试的时候，后端在未完成接口的情况下该如何去测试呢？

我们需要测试，但是有些请求又需要修改一下参数，或者改变一下request实现的方式，比如修改状态码，产生的图片要进行替换，或者是替换执行文件等

Mock介绍

Mock这个词在英语中有模拟的这个意思，因此我们可以猜测出这个库的主要功能是模拟一些东西。准确的说，Mock是Python中一个用于支持单元测试的库，它的主要功能是使用mock对象替代掉指定的Python对象，以达到模拟对象的行为。
在项目的单元测试过程中，会遇到：

1、接口的依赖

2、外部接口调用

3、测试环境非常复杂

单元测试应该只针对当前单元进行测试, 所有的内部或外部的依赖应该是稳定的, 已经在别处进行测试过的.使用mock 就可以对外部依赖组件实现进行模拟并且替换掉, 从而使得单元测试将焦点只放在当前的单元功能。
解决测试依赖

例如，我们要测试A模块，然后A模块依赖于B模块的调用。但是，由于B模块的改变，导致了A模块返回结果的改变，从而使A模块的测试用例失败。其实，对于A模块，以及A模块的用例来说，并没有变化，不应该失败才对。

这个时候就是mock发挥作用的时候了。通过mock模拟掉影响A模块的部分（B模块）。至于mock掉的部分（B模块）应该由其它用例来测试。

例子

import requests
from unittest import mock

def request_lemonfix():
    """

    :return:
    """
    res = requests.get('http://www.baidu.com')
    return res.status_code.encode('utf-8')


if __name__ == '__main__':
    request_lemonfix = mock.Mock(return_value="我已经替换了数据")
    print(request_lemonfix())
    
结果：
我已经替换了数据
    ```

2.简单的案例实现mock

基本功能

# function.py
def multiply(x, y):
return x * y

def add_and_multiply(x, y):
    addition = x + y
    multiple = multiply(x, y) # 回调函数
    return (addition, multiple)

针对 add_and_multiply()函数编写测试用例

import mock
import requests
import unittest

url = "www.baidu.com/login"
data = {
    "user_id": "001",
    "password": "caichen"
}


def post_request(url, data):
    """登陆百度账号"""
    res = requests.post(url, data).json()
    return res


class TestLogin(unittest.TestCase):
    """单元测试"""
    def setUp(self) -> None:
        print("case开始执行")

    def tearDown(self) -> None:
        print("case执行结束")

    def test_01(self):
        """模拟数据判断是否正确"""
        url = "www.baidu.com/login/tieba"
        data = {
            "user_id": "001"
        }
        sucess_test = mock.Mock(return_value=data)
        post_request = sucess_test
        res = post_request
        self.assertEqual("654321", res())
        # self.assertEqual({'user_id': '001'},res())


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

# 错误结果
F
case开始执行
======================================================================
case执行结束
FAIL: test_01 (__main__.TestLogin)
模拟数据判断是否正确
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/x1c/Desktop/untitled/mocktest.py", line 35, in test_01
    self.assertEqual("654321", res())
AssertionError: '654321' != {'user_id': '001'}

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.001s

FAILED (failures=1)

# 正常结果
case开始执行
.
case执行结束
----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.000s

OK

3.mock实现get数据模拟

举个例子来说：我们有一个简单的客户端实现，用来访问一个URL，当访问正常时，需要返回状态码200，不正常时，需要返回状态码404。首先，我们的客户端代码实现如下：

```
import requests


def send_request(url):
    r = requests.get(url)
    return r.status_code


def visit_ustack():
    return send_request('http://www.ustack.com')
```

# 外部模块调用visit_ustack()来访问baidu的官网。下面我们使用mock对象在单元测试中分别测试访问正常和访问不正常的情况。
```
import unittest
import mock
import client


class TestClient(unittest.TestCase):

def test_success_request(self):
    success_send = mock.Mock(return_value='200')
    client.send_request = success_send
    self.assertEqual(client.visit_ustack(), '200')

def test_fail_request(self):
    fail_send = mock.Mock(return_value='404')
    client.send_request = fail_send
    self.assertEqual(client.visit_ustack(), '404')
    
```

1.找到要替换的对象：我们需要测试的是visit_ustack这个函数，那么我们需要替换掉send_request这个函数。

2.实例化Mock类得到一个mock对象，并且设置这个mock对象的行为。在成功测试中，我们设置mock对象的返回值为字符串“200”，在失败测试中，我们设置mock对象的返回值为字符串"404"。

3.使用这个mock对象替换掉我们想替换的对象。我们替换掉了client.send_request

4.写测试代码。我们调用client.visit_ustack()，并且期望它的返回值和我们预设的一样。

上面这个就是使用mock对象的基本步骤了。在上面的例子中我们替换了自己写的模块的对象，其实也可以替换标准库和第三方模块的对象，方法是一样的：先import进来，然后替换掉指定的对象就可以了。

4.Mock和mockrunner的区别

Mockrunner用在J2EE环境中进行应用程序的模拟测试。它不仅支持Struts actions，servlets，过滤器和标签类，还包括一个JDBC和一个JMS测试框架，可以用于测试基于EJB的应用程序。

Mockrunner扩展了JUnit并模拟了必要的行为，而无需调用实际的基础结构。它不需要正在运行的应用程序服务器或数据库。此外，它不会调用web容器或Struts ActionServlet。它非常快速，使用户可以在测试的所有步骤中操纵所有涉及的类和模拟对象。它可以用于为基于J2EE的应用程序编写非常复杂的单元测试，而不会产生任何开销。Mockrunner不支持任何类型的容器内测试。

Mockrunner不会读取任何配置文件，例如web.xml或struts-config.xml。您可以使用Mockrunner API指定所有参数。因此，可以将servlet，过滤器，标签和Struts动作作为可重用组件进行测试，而不管您在一个或另一个应用程序中使用的设置如何。无法测试配置文件中的定义。如果要这样做，可以将StrutsTestCase用于基于Struts的应用程序或Cactus。

Mockrunner支持Java版本从1.3到1.6以及J2EE 1.3，J2EE 1.4和JavaEE5。尚不支持EJB 3.0。Mockrunner支持Struts版本1.1、1.2和1.3。

下载地址：Mockrunner download | SourceForge.net

mockrunner必须配置java环境
使用命令启动：java -jar moco-runner-0.12.0-standalone.jar http -p 8801 -c config.json

配置config.json文件就可以进行mock数据

[
{
"response" :
  {
    "text" : "Hello, Moco"
  }
}
]
    ```

使用命令启动：
java -jar moco-runner-0.12.0-standalone.jar http -p 8801 -c config.json
访问http://localhost:8801
就会显示 Hello, Moco

MockRunner在工作中运用构建一个复杂的链接规则

[
{
"request":{
    "uri":"/monitorApplication/alert/confirm",
    "method":"PUT",
    "text":"{\"id\":\"123\"}"
},
"response":{
    "status":200,
    "json":{
        "code":"0",
        "msg":"OK！",
        "data":null
    }
}
}
]

5.接口测试基础面试

项目中如何做接口测试？

通过测试工具...进行参数、请求参数、返回参数效验
接口开发过程中如何进行case编写

规则文档熟悉通过mock校验格式
如何理解Mock

模拟返回参数，模拟接口
Mock在工作中的运行？

帮助前端实现正常开发

好了各位，以上就是这篇文章的全部内容了

接口自动化测试之Mock

2.简单的案例实现mock

3.mock实现get数据模拟

4.Mock和mockrunner的区别

5.接口测试基础面试

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