2025年junit如何mock方法中的变量（junit mock方法）

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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。

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。

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：

1.前后端联调

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。

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。

如果你团队技术基础相对比较薄弱，推荐你看看这个方案，官网如下：

接下来，重点介绍Python系下Mock方案的使用。

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

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

官方文档：

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:

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

上述代码引入后，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）

中还有另一种实现方式，通过装饰器的使用,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：

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