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首先，我真的很想了解为什么要使用模拟（Python Mock 库）。

快速制作一个小对象以满足测试需求和使用模拟对象有什么区别？

与其他方法相比，模拟的优点是什么（我真的需要一些“活”的例子来理解这个）？在某些情况下，嘲笑是必不可少的吗？

另外：模拟对象和magicmock对象有什么区别？他们如何连接？

第二件事是模拟什么/在哪里。

例如，我应该只模拟数据库查询结果吗？我的意思是：模拟数据是否应该始终是远程数据？

tl;dr：请向从未在任何语言中使用过它的人解释 Python 中的模拟概念。

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模拟对象旨在快速轻松地表示一些复杂对象，而无需在测试期间手动检查并设置该对象的存根。它只是一个有用的实用程序，可以使编写测试更容易一些。

至于要模拟的内容/位置，应模拟被测模块外部的任何内容。您要测试的只是当前模块代码，而不是被测模块正在调用的某些模块的代码。

一个简单的例子是一些使用 simplejson 模块的代码。

import simplejson

def my_fn(args):
  return simplejson.dumps({'args': args})

您要测试的只是函数 my_fn 对 simplejson.dumps() 进行了正确调用，因此您可以模拟 simplejson。您并不真正关心传递给 simplejson 的对象是否被正确转换为 json 作为在 simplejson 模块范围内的测试（如果您愿意，它有自己的一组测试，您可以运行这些测试）。

import working_code
import mock

@mock.patch('working_code.simplejson')
def test_my_fn(mock_simplejson):
    working_code.my_fn('test-args')
    mock_simplejson.dumps.assert_called_with({'args': 'test-args'})

请注意，mock.patch 只是为特定测试注入和删除模拟的好方法。test_my_fn 运行后，working_code.simplejson 恢复到函数调用前的状态。如果这令人困惑，您可以将测试示例视为：

import working_code
import mock

def test_my_fn():
    mock_simplejson = mock.Mock()
    working_code.simplejson = mock_simplejson
    working_code.my_fn('test-args')
    mock_simplejson.dumps.assert_called_with({'args': 'test-args'})
于 2013-11-21T00:53:03.267 回答