python mock接口测试代码

### Python Mock API 测试示例

当执行API集成测试时，为了防止实际网络请求的发生并控制返回的数据，可以利用`unittest.mock`模块来创建模拟对象。下面是一个具体的例子，展示了如何使用`unittest.mock.patch`装饰器来替换`requests.get`函数的行为。

from unittest import TestCase
from unittest.mock import patch, MagicMock
import requests


class TestApiIntegration(TestCase):

    @patch('requests.get')
    def test_fetch_data_from_api(self, mock_get):
        # 创建一个Mock响应对象
        mock_response = MagicMock()
        mock_response.status_code = 200
        
        # 设置期望的JSON返回值
        expected_result = {"key": "value"}
        mock_response.json.return_value = expected_result
        
        # 配置mock_get以返回我们的假响应
        mock_get.return_value = mock_response
        
        # 执行被测函数
        result = fetch_data_from_api("test_endpoint")
        
        # 断言结果是否符合预期
        assert result == expected_result
        # 确认get方法确实被调用了，并且参数正确无误
        mock_get.assert_called_once_with('https://api.example.com/test_endpoint')


def fetch_data_from_api(endpoint):
    """调用API服务获取数据"""
    response = requests.get(f'https://api.example.com/{endpoint}')
    return response.json()

在这个案例里，通过`@patch`装饰器指定了要替代的目标——即`requests.get`，并将这个替身赋给名为`mock_get`的方法参数。接着定义了一个带有特定状态码和预设`.json()`输出的虚拟响应对象。最后，在断言部分验证了函数行为以及外部依赖项（这里是HTTP GET请求）按预期工作[^1]。

对于较老版本的Python环境，如果未内置`unittest.mock`，则需单独安装第三方包`mock`以便获得相同的功能支持。