Python 单元测试中的 Mocking 与 Stubbing：提高测试效率的关键技术

在软件开发过程中，单元测试是确保代码质量的重要环节。为了实现高效的单元测试，我们常常需要隔离待测试的代码与其外部依赖。这时候，Mocking（模拟）和 Stubbing（桩）技术就显得尤为重要。这两种技术可以帮助我们用可控的替代物代替真实对象或方法，从而更好地进行测试和验证。

什么是 Mocking？

Mocking 是一种测试技术，使用模拟对象来模仿真实对象的行为。通过模拟对象，开发者可以在测试中替换掉那些复杂、不可预测或速度较慢的组件，如数据库、网络服务或硬件设备等。Mocking 的主要目的是隔离待测代码，使其行为独立于外部依赖而被评估。

Mocking 的关键特性

行为模拟：模拟对象可以被编程为在各种条件下返回特定值、抛出异常或模仿真实对象的行为。
交互验证：模拟可以记录它们的使用方式，允许测试人员验证特定方法是否以预期的参数被调用。
测试隔离：通过用模拟替换真实对象，测试可以专注于待测代码的逻辑，而不用担心外部依赖的复杂性或可用性。

Python Mocking 示例

以下是一个简单的数据库方法 database.get_user 的示例，该方法被模拟为返回一个预定义的用户字典。测试可以验证此方法是否用正确的参数被调用：

from unittest.mock import Mock# 创建一个模拟对象
database = Mock()# 模拟方法调用
database.get_user.return_value = {"name": "Prasad", "age": 30}# 使用模拟对象
user = database.get_user("prasad_id")
print(user)  # 验证交互
database.get_user.assert_called_with("prasad_id")

输出：

{'name': 'Prasad', 'age': 30}

什么是 Stubbing？

Stubbing 是一种相关的测试技术，其中某些方法或函数被替换为“桩”，这些桩返回固定的、预定的响应。与 Mocking 相比，Stubbing 更简单，因为它通常不涉及记录或验证交互。相反，Stubbing 主要关注为待测代码提供可控的输入，以确保结果的一致性和可重复性。

Stubbing 的关键特性

固定响应：桩返回特定的、预定义的值或响应，无论它们如何被调用。
简化依赖：通过用桩替换复杂的方法，测试可以避免设置或管理复杂的依赖关系。
专注于输入：Stubbing 强调为待测代码提供已知的输入，使测试人员可以专注于被测代码的逻辑和输出。

Python Stubbing 示例

以下是一个函数 get_user_from_db 的示例，它被桩化为始终返回一个预定义的用户字典。通过这种方式，测试无需与真实数据库进行交互，从而简化了设置并确保了结果的一致性：

from unittest.mock import patch# 定义要被桩化的函数
def get_user_from_db(user_id):# 模拟一个复杂的数据库操作pass# 使用桩测试函数
with patch('__main__.get_user_from_db', return_value={"name": "Prasad", "age": 25}):user = get_user_from_db("prasad_id")print(user)

输出：

{'name': 'Prasad', 'age': 25}

Mocking 和 Stubbing 的对比

通过比较 Mocking 和 Stubbing 的关键特性、目的和使用场景，开发者可以更清晰地了解何时使用每种方法。通过探索这些区别，开发者可以创建更高效和可维护的测试，从而最终提升软件质量。

Mocking 和 Stubbing 的区别

评估标准	Mocking	Stubbing
目的	模拟真实对象的行为	提供固定的、预定的响应
交互验证	可以验证方法调用及参数	通常不验证交互
复杂性	更复杂；可以模拟各种行为	更简单；专注于提供可控输入
使用场景	隔离和测试具有复杂依赖的代码	通过提供已知响应简化测试
行为记录	记录方法的调用情况	不记录交互
状态管理	可以在调用之间保持状态	通常无状态；返回固定输出
框架支持	主要使用 unittest.mock 的 Mock 和 MagicMock 功能	使用 unittest.mock 的 patch 进行简单替换
灵活性	高度灵活；可以模拟异常和副作用	灵活性有限；关注返回值