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前言
在测试职业发展中，这项技能属于额外扩展的、但作为测试人员必知必会的测试技能之一，千万不要形成一种自己没有解决方案就依赖于开发解决问题的思想；先要想想自己为什么不能解决，要是自己该想想如何才能解决，如何落地解决方案等等；更要反思自己为什么不能解决？所以不管是mock技术还是其他测试技能，不仅得自己会，你还得教会别人，甚至影响整个团队。
Mock方式
什么是mock测试？
网络百度百科找到这样的释义，没错，它说的是mock测试： mock测试就是在测试过程中，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于测试的测试方法。
不mock，会怎样？
个人认为在互联网高速发展的时代，并且是需要快速响应市场的时代，产品想要活、要获得更多的用户，那么它必须得快速更新迭代；
在互联网公司，一般常规半个月一迭代，快的更是几天一迭代，如果开发模式，是全栈开发工程师，那就是前后端一个人搞，不怕<死>的就来；
这样不晓得是好还是坏，总之时间是少不了的，测试也必不可少；那么问题来了，前后端开发分离，在需求评审后，如何分解任务？
- 情况1：后端同学开始开发接口，前端拿到UI设计稿开始布局画面，但这时接口没出来？
excuse me？前端去围观后端同学？天天催促，出接口了没，等着联调？活该你加班的命!!!
难道领导不知道这中间的时间差就是损失吗，最后等后端开发完成才开始联调测试，这时留给测试同学的时间还有多少？周期紧凑，质量也堪忧！
- 情况2：后端A开发接口必须依赖后端B同学开发的接口，那么他也在等吗？
你们是不是觉得迭代时间太漫长了，都想组队加班了？
- 情况3：关于第三方服务，如果是性能场景，总不能去压人家的服务器吧，这时己方测试怎么办？
不需要特别关注第三方业务的时候，己方又该怎么办？
No,迭代周期远比你想的要短，QA/项目经理/技术经理/运营/客户都在追着项目进度，不要等着被追杀，这种滋味会影响项目的质量，也会让人心生厌恶。
怎么解决这种问题呢？
如此，这个mock的意义就出来了，前端不再依赖后端，后端A不再依赖后端B,而是并行开发，等达到一个所有任务都完成开发的时间点，
再集成测试<前后端联调测试>，至少比到了最后的环节才发现问题，尽量将提测的时间往前赶，虽然不是绝对的早；但是不失为一种不错的协同办公模式。
- 怎样才能不依赖呢？
需求评审一过，确认需求，开发识别需要做的工作，前后端约定数据结构，给出接口文档，然后开始fire，我想没有比这更舒坦的工作方式了。
说完了释义和问题及解决方案，接下来看实际应用
unittest测试框架
- 作者本人习惯使用python，就以标准库unittest框架为例
需要有python基础；mock在python2中有独立的库，python3直接集成在unittest框架了。
- 场景1：接口B依赖接口A，那么只有在接口A请求正常的情况下才能正常请求接口B
class Demo():
def pay(self):
"""
这是一个由B同学开发的支付接口，未完成；
他会返回两种状态：成功or失败
{"msg":"success","code":0,"reason":None}
{"msg":"failed","code":-1,"reason":"支付帐号或密码错误"}
reason：返回失败原因
"""
pass
def get_status(self):
"""根据支付结果状态"""
res=self.pay()
try:
if res["msg"]=="success":
return "支付成功"
elif res["msg"]=="failed":
return "支付失败"
else:
return "未知异常"
except:
return "Error,服务端异常"
- 根据Demo模块设计单元测试用例
import unittest
from unittest import mock
class TestPayStatus(unittest.TestCase):
"""单元测试用例"""
# 实例化对象
demo=Demo()
def test_success(self):
"""测试支付成功场景"""
# 模拟支付成功响应
self.demo.pay=mock.Mock(return_value={"msg":"success","code":0,"reason":None})
status=self.demo.get_status()
# 断言
self.assertEqual(status, "支付成功")
def test_failed(self):
"""测试支付失败场景"""
# 模拟支付失败响应
self.demo.pay=mock.Mock(return_value={"msg":"failed","code":-1,"reason":"支付帐号或密码错误"})
status=self.demo.get_status()
# 断言
self.assertEqual(status, "支付失败")
def test_error(self):
"""测试异常场景"""
# 模拟支付失败响应
self.demo.pay=mock.Mock(return_value={"msg":"error","code":-2,"reason":"未知异常"})
status=self.demo.get_status()
# 断言
self.assertEqual(status, "未知异常")
def test_error2(self):
"""测试服务端异常场景"""
# 模拟支付失败响应
self.demo.pay=mock.Mock(return_value={})
status=self.demo.get_status()
# 断言
self.assertEqual(status, "Error,服务端异常")
- 上面的案例，是不是很简单，并且用例覆盖率达到100%
flask框架
- 除了unittest特有的mock之外，网络更是有诸多mock平台，当然还有一些语言特殊支持的mock工具包；
- 这里再介绍一个flask框架，它是python开发的一个轻量级后台框架.
曾经在某金融网贷公司工作，需要对接多家小贷公司，每次上一个产品都需要联调接口，并且成功之后，其他接口的状态只能自己模拟，第三方极少再次配合；所以这需要己方解决这类难题！
实现mockserver
服务关于第三方联调，接口、请求参数是固定的，且url是配置在咱们数据库的，唯有请求参数中的状态字段不同，这样服务才能给出不同的响应结果；好在flask在构造api这一层十分方便。
- 创建一个自己的api服务
#-*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
from flask import jsonify
from flask import request, Response
import random
import time
app = Flask(__name__)
"""
这里所有的接口我们才去返回json串
所有的json传对应的value值都为随机的
"""
# 生成随机字符串
def random_str():
# 待选随机数据
data = "1234567890abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!@#$%^&*()_+=-"
# 用时间来做随机播种
random.seed(time.time())
# 随机选取数据
sa = []
for i in range(8):
sa.append(random.choice(data))
salt = ''.join(sa)
return salt
# 构建response
def make_response():
content = '{"result": "%s", "data": "%s"}' % (random_str(), random_str())
resp = Response(content)
resp.headers["Access-Control-Origin"] = '*'
return resp
# http GET
@app.route("/query", methods=["GET"])
def query():
return jsonify(
username=random_str(),
password=random_str()
)
# http POST
@app.route("/update", methods=["POST"])
def update():
return make_response()
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
# 响应结果
{
"password": "3fJ1yGFL",
"username": "3fJ1yGFL"
}
- 然后根据需求，将需要模拟的接口，根据入参判断之后，给出期望的结果，就能模拟各种状态在前端渲染显示出来了。
扩展
mock的方式还有很多，比如easy-mock，这在对于写代码而言，实现更加简单，只需要懂它特定的语法即可(即返回值)；又如charles这款抓包工具，不要误以为它只有抓包功能，其实它还可以做接口请求的重定向，对于mock而言它就足够满足了。
