spy比patch更适合监控已有逻辑，因为它不替换原函数，仅记录调用信息而不干预执行，避免行为脱节和副作用屏蔽；spy不可设return_value，应使用wraps实现监控+控制。

为什么 spy 比 patch 更适合监控已有逻辑

当你只是想确认某个函数被调用了、传了什么参数、返回了什么值，但又不想切断它的真实行为时，mocker.spy() 是更轻量、更安全的选择。相比 mocker.patch()，它不替换原函数，因此不会因 patch 失败或遗漏导致测试环境与生产行为脱节；也不会因 patch 范围过大（比如 patch 了整个模块）而意外屏蔽掉你本想保留的副作用。

spy 的典型误用：把 spy 当成 patch 用

常见错误是写完 mocker.spy(obj, 'method') 后，还手动给 obj.method.return_value = ... —— 这毫无意义，因为 spy 不接管返回值。它只记录调用，不干预执行。

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• spy 对象没有 return_value 属性（设了也不生效）
• spy 对象的 call_count、call_args、called_with() 等统计属性可用，但不能用 assert_called_once_with() 去断言“未发生”的调用（会抛 AssertionError，而非静默失败）
• 若需同时监控 + 控制返回值，应改用 mocker.patch.object(obj, 'method', wraps=obj.method)，而非 spy

spy 在真实项目中的三个高价值场景

spy 最有用的地方，往往不是“验证是否调用”，而是“验证调用是否符合预期上下文”。

• 验证重试逻辑：mock 一个网络请求函数为 spy，然后触发业务逻辑，再检查 spy.call_count == 3 且每次 call_args 中的超时参数递增
• 确认日志埋点位置：对 logging.getLogger().info 打 spy，确保关键路径上某条 info 日志只在特定条件满足时发出
• 调试异步回调链：对回调函数打 spy，配合 asyncio.run() 或 pytest-asyncio，观察实际被调用的时机和参数，避免因事件循环调度导致的“看似没调用”假象

容易被忽略的生命周期细节

spy 对象本身不自动清理调用记录 —— 每次测试运行后，它的 call_count 和 call_args_list 仍保留上次结果。这会导致后续测试断言失败，除非你显式重置：

• 推荐做法：在每个测试末尾加 spy.reset_mock()
• 不推荐依赖 fixture 自动重置：pytest-mock 的 mocker fixture 不管理 spy 的状态，只管理 patch 的自动撤销
• 注意 reset_mock() 不会清除 spy_return（最后一次返回值），如需清空，得手动赋值 spy.spy_return = None

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