一、为什么需要mock
在写unittest的时候，如果系统中有很多外部依赖，我们不需要也不希望把所有的部件都运行一遍。比如，要验证分享到微博的功能，如果每次测试的时候都要真实地把接口调用一遍，不仅效率低，制造很多垃圾数据，还可能因为外部因素导致unittest失败。对于有些耗时更久，或者无法简单创建测试环境的系统，真实的测试就显得更不必要。
我们只需要知道代码按照预期执行，并调用了相关的外部接口。还是拿分享到微博这个功能做例子，分享部分的伪代码可能是这样的：
def share():
"""Share system generated message to weibo."""
msg = generate_msg()
weibo = get_weibo_client(user_id)
weibo.upload(msg)
如果有一种方法，测试上面代码的时候能够运行所有的代码，但是并不实际执行weibo.upload(msg)，而且还能知道每个函数被调用了几次，每次被调用的参数，那我们测试用例就方便多了。
python中mock就是在测试的时候用来模拟外部服务的，一般下面的场景会使用到mock：
a.数据库操作：没有必要每一次都去读写数据库
b.HTTP 请求：网络操作很耗时，测试的时候还要依赖外部的服务
c.外部命令：执行系统命令，比如文件操作，进程操作等等。
二、mock的基本原理
上面也提到过，mock是替换代码中外部的服务。因为python是动态语言，一切都是对象，所以在执行之前把实例、方法、函数和变量替换掉。比如：
>>> import os
>>> def myremove(filename):
>>> return filename
>>> os.remove = myremove
<function __main__.myremove>
>>> print os.remove('test-file')
test-file
上面的例子是最简单的说明，如果把myremove修改成Mock类，然后这个类里面在调用的时候(复写 __call__)能够根据传进来的参数决定它的行为，还能记录每一次调用，你就大致了解 Mock 做了什么。
三、mock的使用
（1）怎么 mock 一个函数？
from mock import Mock myMethod = Mock() myMethod.return_value = 3 myMethod(1, 'a', foo='bar') myMethod.assert_called_with(1, 'a', foo='bar') # True myMethod() myMethod.call_count # 2
想要mock出一个函数，直接使用mock.Mock()实例，你可以在初始化的时候设定返回值myMethod = Mock(return_value=3)，也可以通过myMethod.return_value的属性来设置。
除了return_value，你还可以mock side_effect，side_effect是一个函数或者异常，在mock的对象被调用的时候会被用同样的参数调用。
myMethod = Mock(side_effect=KeyError('whatever'))
myMethod()
Traceback (most recent call last):
...
KeyError: 'whatever'
上面的例子就是模拟一个异常，如果side_effect是函数的话，这个函数就会被调用，可以用来动态地生成返回值。下面的例子mock一个可以返回输入字符串长度的函数。
def side_effect(str):
return len(str)
myMethod = Mock(side_effect=side_effect)
myMethod('sd') # 2
在unittest的时候，mock还提供了下面几种assert语句：
assert_any_call
assert_called_once_with
assert_called_with
assert_has_calls
（2）怎么 mock 一个类的方法？
要想mock一个类中的某个方法，可以使用mock提供的patch方法：
import mock
import Module1
@mock.patch.object(Module1.Class1, 'some_method')
def test(mock_method):
mock_method.return_value = 3
mock_method.side_effect = some_side_effect
m = Module1.Class1()
m.some_method(*args, **kwargs)
assert m.some_method is mock_method
m.some_method.assert_called_with(*args, **kwargs)
（3）怎么 mock 一个类？
有时候需要模拟一个函数或者类的行为，包括它所有的属性和方法，如果手动去一个个添加，实在低效而且容易出错。mock提供了autospec的功能，根据提供的模板类生成一个mock实例。 下面是mock一个函数的例子。
import mock
def myFunc(a, b, c):
pass
>>> mock_func = mock.create_autospec(myFunc, return_value=3)
>>> mock_func(1,2,3)
>>> mock_func.assert_called_with(1,2,3)
>>> mock_func('a string')
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: <lambda>() takes exactly 3 arguments (1 given)
mock 一个类和这个相同：
>>> mock_class = mock.create_autospec(myClass)
（4）平时的用法
这里用返回值等于3，来模拟requests.post网络交互的返回值。省去了真实的网络交互。当然，也可以用一个方法返回值来取代3这个返回值。
import json
import mock
from django.test import TestCase
class ApiTest(TestCase):
@mock.patch('apps.agent.requests.post')
def test(self, mock_method):
mock_method.return_value = 3
mock_method.side_effect = some_side_effect
res = self.client.post('/url/to/post')
r = json.loads(res.content)
self.assertEqual(0, r['retval'])
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