mock模拟接口测试,mock模拟接口测试实例

本文讲述了mock模拟接口测试,mock模拟接口测试实例。

一、为什么要使用mock

1.单元测试/接口测试中测试对象依赖其他对象，这些对象的构造复杂、耗时或者根本无法构造(未交付)

2.我们只测试对象内部逻辑的质量，不关心依赖对象的逻辑正确性和稳定性

3.当前端开发在开发页面的时候，需要服务端提供API接口

此时服务端没开发完成，或者说没搭建测试环境，这个时候前端开发会自己mock一个api服务端，自己给自己提供调用接口的返回数据

mock服务器用途就是开发在开发的过程中，需要依赖一部分的接口，但是对方没有提供或者环境等等情况。

4.依赖第三方数据的接口测试

二、mock的环境搭建

1.git上的位置为：https://github.com/dreamhead/moco

windows安装，直接点击此处下载：

2.git上的readme(按照readme的内容进行安装操作也可完成)下：点击下载

3. 下载完成后，保存到电脑本地的一个目录，然后在同一目录下新建一个gy.json文件，里面写入如下内容格式:

4.接下来启动moco服务，打开moco-runner-1.1.0-standalone.jar所在的文件夹目录（E:\mock），地址栏左上角输入cmd，回车打开cmd窗口，输入如下命令

java -jar moco-runner-1.1.0-standalone.jar http -p 12306 -c gy.json

5.打开浏览器，在浏览器输入http://localhost:12306

6.可以根据需要返回的接口信息值，去修改json文件的内容，来满足需要

三、实战案例

配置不同的请求

demo1:特定URI

[

{

"description":"demo1=特定URI",

"request":{

"uri":"/demo1"

},

"response":{

"text":"Hello,demo1"

}

}

]

demo2:特定请求参数

[

{

"description":"demo2=特定请求参数",

"request":{

"uri": "/demo2",

"queries":{

"key1":"abc",

"key2":"123"

  }

},

"response":{

"text":"Hello,demo2"

}

demo3:特定请求方法

[

{

"description":"demo3=特定请求方法",

"request":{

"uri":"/demo3",

"method":"DELETE"

},

"response":{

"text":"Hello,demo3"

}

}

]

demo4:约定请求头

[

{

"description":"demo4=约定请求头",

"request":{

"uri":"/demo4",

"headers":{

"ContentType":"application/xml"

}

},

"response":{

"text":"Hello,demo4"

}

}

]

demo5:约定请求体参数-form

[

{

"description":"demo5=约定请求体参数-form",

"request":{

"uri":"/demo5",

"forms":{

"key1":"abc"

}

},

"response":{

"text":"Hello,demo5"

}

}

]

demo6:约定请求体参数-json

[

{

"description":"demo6=约定请求体参数-json",

"request":{

"uri":"/demo6",

"json":{

"key1":"value1",

"key2":"value2"

}

},

"response":{

"text":"Hello,demo6"

}

}

]

demo12:重定向

python学习开发mock接口

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[

{

"description":"demo12=重定向",

"request":{

"uri":"/demo12"

},

"redirectTo":"http://www.baidu.com"

}

]

demo13:返回json格式的数据

[

{

    "description":"demo13=返回json格式的数据",

"request":{

"uri":"/demo13"

}, 

"response":{

"json":{"key1":"value1","key2":"value2"}

    }

}

]

实战操作

项目1

url.json

[

  {

"description":"demo1=约定URI",

"request":{

"uri":"/demo1"

},

"response":{

"text":"Hello,demo1"

}

  }

]

启动服务：

java -jar moco-runner-1.1.0-standalone.jar http -p 9098 -c url.json

1

python代码

import requests

api_url = 'http://127.0.0.1:9098/demo1'

reps = requests.get(api_url)

print(reps.text)

print(reps.status_code)

运行结果：

项目2

demo1.json

[

  {

    "description":"1、提交申请接口",

"request":{

"uri":"/api/order/create/",

"json":{

"user_id":"001",

"goods_id":"123456",

"num":1,

"amount":100.8

}

}, 

"response":{

"json":{"order_id": "0001"}

    }

   }

]

Mock模拟测试使用

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启动服务：

java -jar moco-runner-1.1.0-standalone.jar http -p 9098 -c demo1.json

1

python代码

import requests

HOST = "http://127.0.0.1:9098"

def test():

    url = f"{HOST}/demo2"

    resp = requests.get(url, params={"key1": "abc", "key2": "123"})

    resp = requests.post(url, params={"key1": "abc", "key2": "123"})

    print(resp.text)

if __name__ == '__main__':

    test()

运行结果：

项目3

demo2.json

[

  {

    "description":"1、提交申请接口",

"request":{

"uri":"/api/order/create/",

"json":{

"user_id":"001",

"goods_id":"123456",

"num":1,

"amount":100.8

}

}, 

"response":{

"json":{"order_id": "0001"}

    }

   },

   {

"description":"2、查询订单接口",

"request":{

"uri":"/api/order/get_result/",

"method":"GET",

"queries":{

"order_id": "0001"

}

},

"response":{

"status":200,

"json":{

"user_id": "001",

"goods_id": "123456",

"num":1,

"amount":100.8

}

}

   }

]

启动服务：

java -jar moco-runner-1.1.0-standalone.jar http -p 9098 -c demo2.json

1. 背景
在实际产品开发过程中，某个服务或前端依赖一个服务接口，该接口可能依赖多个底层服务或模块，或第三方接口，比如说服务 A 依赖服务B，服务B又依赖服务 C，如下图所示：

这种依赖的问题会导致原本的需求目的是要验证服务A，但由于所依赖的服务B或者服务C不稳定或者未开发完成，导致工作无法正常开展。

那作为测试工程师，面对这样的情形，我们该怎么办呢？解决这类问题的核心的思路：引入依赖服务替身，更通俗的叫法，引入Mock服务。
今天就结合unittest框架，给大家分享一些关于Mock的一些常见使用。2. Mock是什么
可能还有些读者之前并没有接触过Mock，不清楚Mock是个啥。
Mock简单来理解，就是在测试过程中，对于某些不容易构造或者不容易获取的对象，用一个虚拟的对象来创建以便测试。而这个虚拟的对象就是mock对象。mock对象就是真实对象在调试期间的代替品。
有时也将Mock服务称之为测试服务替身，或者测试服务档板，下图很形象的描述了Mock的作用。

3. Mock能做什么
就Mock功能而言，本身适用场景较多，但在实际项目中，引入Mock常用来解决的几类，概括起来，主要有：

• 接口间的相互依赖

• 单元测试

• 第三方接口调用

1.前后端联调
比如你是一个前端页面开发，现在需要开发一个功能：
下一个订单，支付页面的接口，根据支付结果，支付成功，展示支付成功页，支付失败，展示支付失败页。要完成此功能，你需要调用后端的接口，根据返回给你的结果，来展示不同的页面。此时后端接口还没开发好，作为一个前端开发总不能等别人开发好了，你再开发，那你只有加班的命了。为了同步开发完成任务，此时，你可以根据接口文档的规定，把接口的地址和入参传过去，然后自己mock接口的不同返回界面，来完成前端的开发任务。2.单元测试
由于单元测试仅针对当前单元进行测试，这就要求所有的内部或者外部依赖都应该是稳定的，采用mock的方法模拟跟本单元依赖的其他单元，可以将测试重点放在当前单元功能，排除外界因素干扰，提升测试精准度。3.第三方接口依赖
在做接口自动化的时候，有时候需要调用第三方的接口，但是别人公司的接口服务不受你的控制，有可能别人提供的测试环境今天服务给你开着，别人就关掉了，给自动化接口测试带来很多的麻烦，此时就可以通过mock来模拟接口的返回数据，比如模拟各种第三方异常时的返回。4. Mock实现方式
Mock虽然是作为依赖服务的替身，但并不需要原原本本去构造实现一个完整的服务逻辑，比如现在有一个A服务依赖B服务，需要通过Mock来替换B服务（做一个假的B服务替身）。

那么我们做一个 Mock 服务其实就是做了一个简单的服务 B，它不需要实现原有服务 B 负载的处理逻辑，只要能按服务A需要服务B返回的处理逻辑给出对应返回数据就可以了。
目前常见服务或接口协议主要两种，一种是RPC，另一种是HTTP/HTTPS，mock原理都类似，要么是修改原服务地址为Mock服务地址，要么是拦截原服务的请求Mock返回值，总之就是构造一个假的服务，替代原有服务。

5. Mock市面上常见的解决方案
如果你不想自己动手构建一套Mock解决方案，市面上也提供了很多现存的Mock方案。
常用的有：EasyMock、Mockito 、WireMock、JMockit、Mock、Moco。
如果你团队技术基础相对比较薄弱，推荐你看看Moco这个方案，官网如下：https://github.com/dreamhead/moco/

接下来，重点介绍Python系下Mock方案的使用。6. Python下unittest.mock使用
unittest.mock是一个用于在Python中进行单元测试的库，顾名思义这个库的主要功能是模拟一些东西。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。需要注意的是在Python2.x版本中，Mock需要单独安装
pip install -U mock
从Python 3.3以后的版本mock已经合并到unittest模块中了，是unittest单元测试的一部分，直接导入过来就行
from unittest import mock官方文档：https://docs.python.org/dev/library/unittest.mock.html
unittest.mock模块中最常用的是Mock类。

Mock类库是一个专门用于在unittest过程中制作（伪造）和修改（篡改）测试对象的类库，避免这些对象在单元测试过程中依赖外部资源（网络资源，数据库连接，其它服务以及耗时过长等）

案例：
如下场景：支付是一个独立的接口，由其它开发提供，根据支付的接口返回状态去显示失败，还是成功，这个是你需要实现的功能，代码存放在pay.py脚本中:

# !/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : Mike Zhou# @Email : 公众号：测试开发技术# @File : pay.pydef zhifu():'''假设这里是一个支付的功能,未开发完    支付成功返回：{"result": "success", "msg":"支付成功"}    支付失败返回：{"result": "fail", "msg":"余额不足"}    '''passdef zhifu_statues():'''根据支付的结果success or fail，判断跳转到对应页面'''result = zhifu()try:if result["result"] == "success":return "支付成功"elif result["result"] == "fail":return "支付失败"else:return "未知错误异常"except:return "Error, 服务端返回异常!"

在zhifu_statues方法中，依赖了zhifu方法，但由于zhifu支付方法的接口是由另外一个同事开发，正常情况下，你同事开发的进度你是无法控制的，需要等他开发完了你才能进行联调你所负责的zhifu_statues接口，因此我们可以通过引入Mock来解决这个问题。

引入mock后单元测试用例代码

# !/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : Mike Zhou# @Email : 公众号：测试开发技术import unittestfrom unittest import mockimport payclass TestZhifuStatues(unittest.TestCase):'''单元测试用例'''def test_01(self):'''测试支付成功场景'''# mock一个支付成功的数据pay.zhifu = mock.Mock(return_value={"result": "success", "msg":"支付成功"})# 根据支付结果测试页面跳转statues = pay.zhifu_statues()print(statues)self.assertEqual(statues, "支付成功")def test_02(self):'''测试支付失败场景'''# mock一个支付失败的数据pay.zhifu = mock.Mock(return_value={"result": "fail", "msg": "余额不足"})# 根据支付结果测试页面跳转statues = pay.zhifu_statues()print(statues)self.assertEqual(statues, "支付失败")if __name__ == "__main__":unittest.main()

上述代码引入Mock后，我们就可以顺利完成对支付成功和支付异常两类场景的验证工作。（实际你可以补充更多）

mock中还有另一种实现方式，通过patch装饰器的使用,patch作为函数装饰器，为您创建模拟并将其传递到装饰函数。

用mock.patch实现如下：

# !/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : Mike Zhou# @Email : 公众号：测试开发技术import unittestfrom unittest import mockimport payclass TestZhifuStatues(unittest.TestCase):'''单元测试用例'''    @mock.patch("pay.zhifu")def test_001(self, mock_zhifu):'''测试支付成功场景'''# 方法一：mock一个支付成功的数据# pay.zhifu = mock.Mock(return_value={"result": "success", "msg":"支付成功"})# print(pay.zhifu())# 方法二：mock.path装饰器模拟返回结果mock_zhifu.return_value = {"result": "success", "msg":"支付成功"}# # 根据支付结果测试页面跳转statues = pay.zhifu_statues()print(statues)self.assertEqual(statues, "支付成功")    @mock.patch("pay.zhifu")def test_002(self, mock_zhifu):'''测试支付失败场景'''# mock一个支付失败的数据mock_zhifu.return_value = {"result": "fail", "msg": "余额不足"}# 根据支付结果测试页面跳转statues = pay.zhifu_statues()self.assertEqual(statues, "支付失败")if __name__ == "__main__":unittest.main()

上文讲述了mock模拟接口测试,mock模拟接口测试实例。

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