検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython テスト シナリオで HTTP リクエストとレスポンスをモックする方法

How to Mock HTTP Requests and Responses in Python Testing Scenarios?

Python テストのリクエストとレスポンスのモック化

Python テストでは、実行フローを制御するためにモジュールとその機能をモック化することが必要になります。そして特定のシナリオを検証します。このうち、requests モジュールのモック化は、HTTP リクエストに依存する関数やメソッドをテストするためによく使用されます。

次のコードを含む views.py ファイルを考えてみましょう:

<code class="python">def myview(request):
    res1 = requests.get('aurl')
    res2 = request.get('burl')
    res3 = request.get('curl')</code>

これをモックするには動作を確認するには、Python モック パッケージを使用できます。これを段階的に実現する方法は次のとおりです。

ステップ 1: モック動作を定義する

requests モジュールをモックするには、requests.get を置き換える関数を定義します。 ()。この関数では、URL ごとに必要な応答を指定できます。

<code class="python">def mocked_requests_get(*args, **kwargs):
    class MockResponse:
        def __init__(self, json_data, status_code):
            self.json_data = json_data
            self.status_code = status_code

        def json(self):
            return self.json_data

    if args[0] == 'aurl':
        return MockResponse({'a': 'a'}, 200)
    elif args[0] == 'burl':
        return MockResponse({'b': 'b'}, 200)
    elif args[0] == 'curl':
        return MockResponse({'c': 'c'}, 200)

    return MockResponse(None, 404)</code>

ステップ 2: リクエスト モジュールにパッチを適用する

テスト ケースでは、モックを使用します。 .patch() デコレータを使用して、実際のリクエスト モジュールをモック関数で置き換えます。

<code class="python">@mock.patch('requests.get', side_effect=mocked_requests_get)
def test_myview(self, mock_get):
    # Call the function you want to test
    myview(None)
    # Assertions for expected responses
    ...</code>

ステップ 3: アサーションを確認する

テスト関数内で、次のコマンドを使用できます。

<code class="python">self.assertEqual(mock_get.call_args_list[0][0][0], 'aurl')
self.assertEqual(mock_get.call_args_list[1][0][0], 'burl')
self.assertEqual(mock_get.call_args_list[2][0][0], 'curl')</code>

これらの手順に従うことで、HTTP リクエストを効果的にモックし、Python テスト シナリオでのレスポンスを制御できます。これにより、外部の依存関係が結果に干渉しないようにしながら、特定の機能を分離してテストできます。

以上がPython テスト シナリオで HTTP リクエストとレスポンスをモックする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか?リストと配列の選択は、大規模なデータセットを扱うPythonアプリケーションの全体的なパフォーマンスにどのように影響しますか?May 03, 2025 am 12:11 AM

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。Pythonのリストと配列にメモリがどのように割り当てられるかを説明します。May 03, 2025 am 12:10 AM

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか?Pythonアレイ内の要素のデータ型をどのように指定しますか?May 03, 2025 am 12:06 AM

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか?Numpyとは何ですか、そしてなぜPythonの数値コンピューティングにとって重要なのですか?May 03, 2025 am 12:03 AM

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。「隣接するメモリ割り当て」の概念と、配列にとってその重要性について説明します。May 03, 2025 am 12:01 AM

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

Pythonリストをどのようにスライスしますか?Pythonリストをどのようにスライスしますか?May 02, 2025 am 12:14 AM

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?Numpyアレイで実行できる一般的な操作は何ですか?May 02, 2025 am 12:09 AM

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか?Pythonを使用したデータ分析では、配列はどのように使用されていますか?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

SublimeText3 英語版

SublimeText3 英語版

推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser

Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

AtomエディタMac版ダウンロード

AtomエディタMac版ダウンロード

最も人気のあるオープンソースエディター

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター