python MagicMock

### Python 中 MagicMock 的用法

`MagicMock` 是 `unittest.mock` 模块的一部分，用于创建模拟对象并提供额外的魔术方法支持。这使得测试更加灵活和强大。

#### 创建 MagicMock 对象

可以轻松地通过导入 `MagicMock` 并实例化来创建一个模拟对象：

from unittest.mock import MagicMock

mock_object = MagicMock()

#### 设置返回值

为了指定当调用 mock 对象时应返回什么值，可设置其 `return_value` 属性[^2]。

mock_function = MagicMock(return_value=42)
result = mock_function()  # result 将会是 42

#### 配置属性和方法

如果需要配置特定的方法或属性，可以直接赋值给这些成员变量。对于更复杂的情况，还可以传递字典作为参数来初始化 `side_effect` 或者其他特性[^3]。

class ComplexClass:
    pass

instance = ComplexClass()

magic_mock_instance = MagicMock(spec=ComplexClass, some_method='value')
print(magic_mock_instance.some_method)  # 输出 'value'

#### 使用 side_effect 实现动态行为

有时希望每次调用都能有不同的响应，则可以通过设定 `side_effect` 来实现这一点。它可以是一个函数、异常类或是迭代器[^4]。

def dynamic_response(*args, **kwargs):
    return sum(args)

dynamic_mock = MagicMock(side_effect=dynamic_response)
output = dynamic_mock(10, 20)  # output 将会是 30

#### 断言调用情况

完成操作后，通常还需要验证某些方法确实被按预期方式调用了。为此提供了多种断言语句，比如 `assert_called_once_with()` 和 `call_args_list` 等[^5]。

test_input = {'key': 'value'}
another_mock = MagicMock()
another_mock.process_data.assert_called_once_with(test_input)
if another_mock.call_count != expected_times:
    raise AssertionError(f"Expected {expected_times} calls but got {another_mock.call_count}")