什么是mock?
mock在翻译过来有模拟的意思。这里要介绍的mock是辅助单元测试的一个模块。它允许您用模拟对象替换您的系统的部分，并对它们已使用的方式进行断言。
在Python2.x 中 mock是一个单独模块，需要单独安装。*
pip install -U mock
在Python3.x中，mock已经被集成到了unittest单元测试框架中，所以，可以直接使用。
可能你和我初次接触这个概念的时候会有这样的疑问：把要测的东西都模拟掉了还测试什么呢？
但在，实际生产中的项目是非常复杂的，对其进行单元测试的时候，会遇到以下问题：
- 接口的依赖
- 外部接口调用
- 测试环境非常复杂
单元测试应该只针对当前单元进行测试, 所有的内部或外部的依赖应该是稳定的, 已经在别处进行测试过的.使用mock 就可以对外部依赖组件实现进行模拟并且替换掉, 从而使得单元测试将焦点只放在当前的单元功能。
简单的例子
modular.py
#modular.py
class Count():
def add(self):
pass
这里要实现一个Count计算类，add() 方法要实现两数相加。但，这个功能我还没有完成。这时就可以借助mock对其进行测试。
mock_demo01.py*
from unittest import mock
import unittest
from modular import Count
# test Count class
class TestCount(unittest.TestCase):
def test_add(self):
count = Count()
count.add = mock.Mock(return_value=13)
result = count.add(8,5)
self.assertEqual(result,13)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
代码解析
count = Count()
首先，调用被测试类Count() 。
count.add = mock.Mock(return_value=13)
通过Mock类模拟被调用的方法add()方法，return_value 定义add()方法的返回值。
result = count.add(8,5)
接下来，相当于在正常的调用add()方法，传两个参数8和5，然后会得到相加的结果13。然后，13的结果是我们在上一步就预先设定好的。
self.assertEqual(result,13)
最后，通过assertEqual()方法断言，返回的结果是否是预期的结果13。
运行测试结果：
这样一个用例就在mock的帮助下编写完成，并且测试通过了。
完成功能测试
再接下来完成module.py文件中add()方法。
#module.py
class Count():
def add(self, a, b):
return a + b
然后，修改测试用例：
from unittest import mock
import unittest
from module import Count
class MockDemo(unittest.TestCase):
def test_add(self):
count = Count()
count.add = mock.Mock(return_value=13, side_effect=count.add)
result = count.add(8, 8)
print(result)
count.add.assert_called_with(8, 8)
self.assertEqual(result, 16)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
代码解析
count.add = mock.Mock(return_value=13, side_effect=count.add)
side_effect参数和return_value是相反的。它给mock分配了可替换的结果，覆盖了return_value。简单的说，一个模拟工厂调用将返回side_effect值，而不是return_value。
所以，设置side_effect参数为Count类add()方法，那么return_value的作用失效。
result = count.add(8, 8)
print(result)
这次将会真正的调用add()方法，得到的返回值为16（8+8）。通过print打印结果。
assert_called_with(8,8)
检查mock方法是否获得了正确的参数。
解决测试依赖
前面的例子，只为了让大家对mock有个初步的印象。再接来，我们看看如何mock方法的依赖。
例如，我们要测试A模块，然后A模块依赖于B模块的调用。但是，由于B模块的改变，导致了A模块返回结果的改变，从而使A模块的测试用例失败。其实，对于A模块，以及A模块的用例来说，并没有变化，不应该失败才对。
这个时候就是mock发挥作用的时候了。通过mock模拟掉影响A模块的部分（B模块）。至于mock掉的部分（B模块）应该由其它用例来测试。
# function.py
def add_and_multiply(x, y):
addition = x + y
multiple = multiply(x, y)
return (addition, multiple)
def multiply(x, y):
return x * y
然后，针对 add_and_multiply()函数编写测试用例。func_test.py
import unittest
import function
class MyTestCase(unittest.TestCase):
def test_add_and_multiply(self):
x = 3
y = 5
addition, multiple = function.add_and_multiply(x, y)
self.assertEqual(8, addition)
self.assertEqual(15, multiple)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
运行结果：
目前运行一切正确常，然而，add_and_multiply()函数依赖了multiply()函数的返回值。如果这个时候修改multiply()函数的代码。
def multiply(x, y):
return x * y + 3
这个时候，multiply()函数返回的结果变成了xy加3。*
再次运行测试：
测试用例运行失败了，然而，add_and_multiply()函数以及它的测试用例并没有做任何修改，罪魁祸首是multiply()函数引起的，我们应该把 multiply()函数mock掉。
import unittest
from unittest.mock import patch
import function
class MyTestCase(unittest.TestCase):
@patch("function.multiply")
def test_add_and_multiply2(self, mock_multiply):
x = 3
y = 5
mock_multiply.return_value = 15
addition, multiple = function.add_and_multiply(x, y)
mock_multiply.assert_called_once_with(3, 5)
self.assertEqual(8, addition)
self.assertEqual(15, multiple)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
代码解释
@patch("function.multiply")
patch()装饰/上下文管理器可以很容易地模拟类或对象在模块测试。在测试过程中，您指定的对象将被替换为一个模拟（或其他对象），并在测试结束时还原。
这里模拟function.py文件中multiply()函数。
def test_add_and_multiply2(self, mock_multiply):
在定义测试用例中，将mock的multiply()函数（对象）重命名为 mock_multiply对象。
mock_multiply.return_value = 15
设定mock_multiply对象的返回值为固定的15。
ock_multiply.assert_called_once_with(3, 5)
检查ock_multiply方法的参数是否正确。
再次，运行测试用例，通过
