Python中mock.patch用法 单元测试mock模块patch方法模拟对象解析

mock.patch 是 python 单元测试中用于临时替换对象的工具。它属于 unittest.mock 模块，可作为装饰器或上下文管理器使用，能在测试期间将指定对象替换成 mock 实例，并在测试结束后自动恢复原状。常见用法包括：1. 替换函数返回值，例如模拟 requests.get() 的响应；2. 使用装饰器或 with 语句控制 patch 的作用范围；3. 区别 patch 类方法与实例方法；4. 注意路径准确性、作用域及副作用处理，如使用 side_effect 模拟异常或动态返回结果。

在写Python单元测试的时候，mock.patch 是一个非常实用的工具。它能让我们在测试过程中临时替换掉某些对象，比如函数、类或者模块，这样我们就能控制它们的行为，而不依赖真实环境。

什么是 mock.patch？

mock.patch() 是 Python unittest.mock 模块中的一个装饰器或上下文管理器，用于在测试期间“打补丁”某个对象。也就是说，它可以在运行时替换成你指定的对象，比如一个 Mock 实例，等测试结束后自动恢复原样。

常见用法包括：

• 替换某个模块中的函数
• 模拟某个类的返回值
• 控制外部依赖（如网络请求、数据库读取）

怎么用 mock.patch？

替换函数返回值

这是最常见的使用方式之一。比如你想测试某个调用了 requests.get() 的函数，但不想让它真正发起网络请求。

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from unittest.mock import patch
import requests

def fetch_data():
    response = requests.get('https://example.com')
    return response.status_code

@patch('requests.get')
def test_fetch_data(mock_get):
    mock_get.return_value.status_code = 200
    assert fetch_data() == 200

这里的关键是：你要 patch 的名字必须是你被测试代码中实际导入和使用的那个名字，而不是原始定义的位置。

使用装饰器还是上下文管理器？

• 装饰器适用于整个测试函数都要替换的情况。
• with 语句适合只在某一段代码里替换。

# 装饰器写法
@patch('module.ClassName')
def test_something(mock_class):
    ...

# 上下文写法
def test_something():
    with patch('module.ClassName') as mock_class:
        ...

两种方式效果一样，选哪个看具体场景。

patch 类和实例方法的区别

有时候你会想模拟某个类的方法行为，这时候需要注意 patch 的目标不同：

• patch 类方法：直接 patch 类上的方法
• patch 实例方法：需要先构造实例，再 patch 实例上的方法

例如：

class MyClass:
    def method(self):
        return 'real'

# Patch 整个类的方法
@patch.object(MyClass, 'method', return_value='mocked')
def test_class_method(mock_method):
    obj = MyClass()
    assert obj.method() == 'mocked'

常见问题与注意事项

• 路径要写对：patch 的路径一定要准确，通常是模块+对象名，比如 'my_module.requests.get'
• 作用域别搞混：如果你在 A 模块里导入了 B 模块的函数，那要 patch 的是 A 模块里看到的那个引用
• 注意副作用：如果被 mock 的函数有多个调用点，return_value 可能不够用，可以用 side_effect 来模拟异常或动态返回

side_effect 示例：

mock_get.side_effect = Exception('Network error')

基本上就这些。mock.patch 不复杂，但在实际项目中很容易因为路径写错或理解偏差导致 mock 失败，所以多注意细节。

以上就是Python中mock.patch用法 单元测试mock模块patch方法模拟对象解析的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！