


Wie kann man das Anforderungsmodul von Python zum Testen effektiv nachahmen?
Anfragen mit dem Mock-Paket von Python verspotten
Um das Anforderungsmodul von Python effektiv zu verspotten, befolgen Sie diese Schritte:
Schritt 1: Verspotten Sie das Anforderungsmodul
Um das Anforderungsmodul im Kontext Ihrer Testklasse zu verspotten, verwenden Sie die folgende Syntax:
<code class="python">import mock @mock.patch('requests.get') def test_function(self, mockedRequests):</code>
Innerhalb der Testfunktion:
- Weisen Sie die Aufrufe „aurl“, „burl“ und „curl“ dem Objekt „mockedRequests“ zu und geben Sie dabei die gewünschten Rückgabewerte für jede URL an.
Beispiel:
<code class="python">mockedRequests.get('aurl').return_value = 'a response' mockedRequests.get('burl').return_value = 'b response' mockedRequests.get('curl').return_value = 'c response'</code>
Schritt 2: Aufrufen der View-Funktion
Rufen Sie in Ihrem Testfall die myview-Funktion auf, um die HTTP-Anfragen auszuführen.
Schritt 3: Antwort überprüfen
Stellen Sie sicher, dass die Antwortobjekte die erwarteten Werte enthalten („a-Antwort“, „b-Antwort“, „c-Antwort“).
Beispiel:
<code class="python">res1 = myview(request) self.assertIn('a response', res1) res2 = myview(request) self.assertIn('b response', res2) res3 = myview(request) self.assertIn('c response', res3)</code>
Beispielcode:
<code class="python">import unittest import mock from views import myview # Mock the requests module @mock.patch('requests.get') def test_myview(self, mockedRequests): # Define return values for URL calls mockedRequests.get('aurl').return_value = 'a response' mockedRequests.get('burl').return_value = 'b response' mockedRequests.get('curl').return_value = 'c response' # Call the view function res1 = myview(request) res2 = myview(request) res3 = myview(request) # Verify response self.assertIn('a response', res1) self.assertIn('b response', res2) self.assertIn('c response', res3) if __name__ == '__main__': unittest.main()</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man das Anforderungsmodul von Python zum Testen effektiv nachahmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
