Python 对我来说是一门相对较新的语言。单元测试和依赖注入(inject)是我已经做了一段时间的事情,所以我从 C# 的角度来熟悉它。
最近写了一段Python代码:
import requests # my dependency: http://docs.python-requests.org/en/latest/
class someClass:
def __init__(self):
pass
def __do(self, url, datagram):
return requests.post(self, url, datagram)
然后我意识到我刚刚创建了一个硬编码的依赖项。呸。
我曾考虑更改我的代码以执行“构造函数”依赖注入(inject):
def __init__(self,requestLib=requests):
self.__request = requestLib
def __do(self, url, datagram):
return self.__request.post(self, url, datagram)
这现在允许我为了单元测试注入(inject)一个假的/模拟的依赖,但不确定这是否被认为是 Python-ic。所以我呼吁 Python 社区提供指导。
有哪些 Python 风格的基本 DI 方法示例(主要是为了编写利用 Mocks/Fakes 的单元测试)?
附录 对于任何对模拟答案感到好奇的人,我决定在这里问一个单独的问题:How does @mock.patch know which parameter to use for each mock object?
最佳答案
不要那样做。只需像往常一样导入请求并像往常一样使用它们。将库作为参数传递给你的构造函数是一件有趣的事情,但不是很 pythonic 并且对于你的目的来说是不必要的。要在单元测试中模拟事物,请使用模拟库。在 python 3 中,它内置于标准库中
https://docs.python.org/3.4/library/unittest.mock.html
而在 python 2 中你需要单独安装它
https://pypi.python.org/pypi/mock
你的测试代码看起来像这样(使用 python 3 版本)
from unittest import TestCase
from unittest.mock import patch
class MyTest(TestCase):
@patch("mymodule.requests.post")
def test_my_code(self, mock_post):
# ... do my thing here...
关于python - 如何在 Python 中进行基本的依赖注入(inject)(用于模拟/测试目的),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33349025/