python-3.x - 如何在 pytest 中模拟 subprocess.run？

Question

我定义了这个类:

class InternalProc:

    @staticmethod
    def get_data():
        try:
            result = subprocess.run(['bridge-client', '--business-credentials'],
                                    stdout=subprocess.PIPE)
            data = json.loads(result.stdout.decode('utf-8'))
            return data
        except Exception:
            logger.error("Unable to fetch the data")
            raise

我想对 get_data() 进行单元测试，我应该如何模拟 subprocess.run？我还想断言是否引发了异常？

Answer 1

似乎你需要两个测试来测试这个方法，一个返回数据，一个引发 Exception .
对于我们返回数据的那个，我们只需要模拟 subprocess.run .然后我们可以创建另一个 Mock模拟对象 stdout.decode返回 json.loads 的数据可以解析。这意味着创建一个 Mock stdout 行为的对象然后配置我们模拟的 subprocess.run使用这个对象。
对于其他测试，我们只需要使用 side_effect kwarg of the Mock对象在调用时引发异常。
鉴于以下文件夹结构:

stackoverflow/
├── mypackage
│   ├── __init__.py
│   └── proc.py
└── tests
    ├── __init__.py
    └── test_proc.py

我们编写的测试如下所示。

from unittest.mock import MagicMock, patch

import pytest

from mypackage.proc import InternalProc


@patch("mypackage.proc.subprocess.run")
def test_get_data_valid(mock_run):
    mock_stdout = MagicMock()
    mock_stdout.configure_mock(
        **{
            "stdout.decode.return_value": '{"A": 3}'
        }
    )

    mock_run.return_value = mock_stdout

    result = InternalProc.get_data()
    assert result == {"A": 3}


@patch("mypackage.proc.subprocess.run", side_effect=Exception("foobar"))
def test_get_data_invalid(mock_run):
    with pytest.raises(Exception) as exc:
        InternalProc.get_data()
        assert "foobar" in str(exc.value)

======================================= test session starts ========================================
platform darwin -- Python 3.9.1, pytest-6.2.2, py-1.10.0, pluggy-0.13.1
rootdir: ***/stackoverflow
collected 2 items                                                                                  

tests/test_proc.py ..                                                                        [100%]

======================================== 2 passed in 0.07s =========================================

我给你的建议，因为我看到你发了多个 pytest/ mock最近几天的问题是花一些时间阅读两者的文档。制作一些玩具示例并使用这两个包。这是您将学习如何模拟以及在哪里进行模拟的唯一方法。