pytest-mock-libraries-setup-rules

Pytest mock 库设置规则指南与说明 1. 安装依赖 确保已安装 `pytest` 和 `pytest-mock` 库。可通过以下命令安装： ```bash pip install pytest pytest-mock ``` 2. 使用 mocker 夹具 在测试函数中通过参数注入 `mocker` 夹具（由 `pytest-mock` 提供），用于创建和管理 mock 对象。 示例： ```python def test_example(mocker): mock_func = mocker.patch('module.function') mock_func.return_value = 'mocked' # 执行测试逻辑 ``` 3. Mock 对象生命周期 由 `mocker` 创建的 mock 对象在测试函数结束后会自动清理，无需手动恢复。 4. 常用操作 - `mocker.patch(target)`：替换目标对象为 mock。 - `mocker.patch.object(obj, 'attr')`：mock 对象的属性或方法。 - `mocker.spy(obj, 'method')`：监视方法调用，保留原行为。 - `mocker.Mock()` / `mocker.MagicMock()`：创建独立 mock 实例。 5. 配置自动清理 `pytest-mock` 默认在每次测试后自动撤销所有 patch，确保测试隔离。 6. 避免全局状态污染 不要在模块级别或 fixture 中保留 mock 引用，防止跨测试影响。 7. 使用 fixture 共享 mock（可选） 可通过自定义 fixture 复用复杂 mock 设置： ```python @pytest.fixture def mock_service(mocker): return mocker.patch('app.Service') ``` 8. 验证调用行为 使用 mock 对象的断言方法检查调用情况： ```python mock_func.assert_called_once() mock_func.assert_called_with(arg1, arg2) ``` 9. 注意事项 - 确保 patch 的目标路径正确（使用完整导入路径）。 - 避免过度 mock，优先测试真实交互逻辑。 - 在异步测试中，使用 `mocker.patch` 时注意协程处理。 遵循以上规则可确保 mock 使用安全、可维护且符合测试最佳实践。

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