mock panels

  1. Free Mockup Generator | Create Beautiful Mockups Online
  2. Why Choose Mediamodifier as Your New Favorite Mockup Generator Tool
  3. Create Mockups Online or Download Templates as PSD
  4. One Subscription Includes Access to All Tools
  5. Mediamodifier Includes the Best Affiliate Program in the Mockup World
  6. Best Features (and Benefits) of the Mediamodifier Online Mockup Generator
  7. Getting Started with Mockito @Mock, @Spy, @Captor and @InjectMocks
  8. 2. Enable Mockito Annotations
  9. 2.1. MockitoJUnitRunner
  10. 2.2. MockitoAnnotations.initMocks()
  11. 2.3. MockitoJUnit.rule()
  12. 4. @Spy Annotation
  13. 5. @Captor Annotation
  14. 6. @InjectMocks Annotation
  15. 7. Injecting a Mock into a Spy
  16. 8. Running into NPE While Using Annotation
  17. 9. Notes
  18. 10. Conclusion
  19. I just announced the new Learn Spring course, focused on the fundamentals of Spring 5 and Spring Boot 2:
  20. Начнем работу с Mock в Python
  21. Что нужно, для того чтобы использовать mock?
  22. Основы
  23. Более продвинутый пример использования
  24. Другие примеры, как мы можем использовать mock
  25. Побочные эффекты
  26. Заключение
  27. 40 Best Free Tri-Fold / 3 Panel Brochure Mockup PSD Files
  28. More High Quality Mockup PSD Files:
  29. Модуль Mock: макеты-пустышки в тестировании
  30. Подмена функции
  31. Отладочная информация
  32. Синтаксический сахар
  33. Макеты атрибутов и цепочек вызова
  34. Как ограничить гибкость макета
  35. Где Mock не работает
  36. Выводы
  37. Ссылки
  38. Setting up mock servers
  39. Mocks quick start
  40. Creating mock servers
  41. Configuring mock details
  42. Making requests to mocks
  43. Using HTTP access control for a mock
  44. Viewing mock calls
  45. Troubleshooting mock calls
  46. Next steps

Free Mockup Generator | Create Beautiful Mockups Online

mock panels

    Creating a beautiful mockup to showcase your brand or product will only take a couple of seconds. With Mediamodifier you have free access to thousands of mockup generator templates which you can try for free. We don't hide our templates templates behind trial accounts or paywalls – what you see is what you get! Esily create a watermarked preview with all templates and only subscribe if you're happy with the results!

    Choose a mockup category you're most interested in and browse through the available templates. You can also use live search bar to quickly find mockups across the entire site and all categories. Tip: use quotation marks to narrow your search with terms including more than 1 word! For example use “white iphone” to find more exact matches. Using quotation marks limits the search results to only mockups which include both words.
    If you've found a template, then easily drag and drop your image right onto the placeholder from your computer. This is the fastest and most easiest way to create a mockup online. Alternatively you can also click the Add your image button or click on the placeholder. All those 3 methods will open up the Crop window, where you can choose to resize your image to perfectly fit the mockup scene. You can also crop and reposition the image any time later, by clicking on the placeholder again.
    Next you can also customize the mockup scene. Add your own background color and disable layers which you don't want to include, for example shadows or highlights. Each template is highly customizable so you could create a perfect visualize which matches your brand style guide. You can also add mockups to your Favorites by clicking the small heart icons. Saved mockups will be available under your Mediamodifier account dashboard.
    Once the perfect visual is crafted, then it's time to download your image as an optimized JPG or high quality PNG image. Alternatively you can also send the mockup image directly into the image cropper or graphic design editor, where you can add text, graphics or symbols and create an ad or social media post in minutes. Our newest feature is also social media publish tool, which you can use to diectly publish your image to or .
    That's it! Making a mockup with Mediamodifier is probably the easiest way ever to create a mockup online. Simply drag and drop your image onto the placeholder and make a mockups in seconds. Our library includes thousands of mockup templates, which you can use for commercial purposes.

    Why Choose Mediamodifier as Your New Favorite Mockup Generator Tool

    Sure there are also other mockup generators out there , but here are a few reasons we think you should consider joining Mediamodifier or even switching over to our community, because of these unique features:

    Create Mockups Online or Download Templates as PSD

    Mediamodifier is not just about making quick mockups online – each mockup template can also be downloaded as a PSD template and opened in Photoshop. This gives you a huge freedom of choice. At times where speed matters, you can quickly make a mockup in seconds, however for more complex design projects, you can download the PSD source file and edit it on your computer.Once your subscription expires, you can still commercially use all the content you've downloaded during your subscription.

One Subscription
Includes Access to All Tools

With a single Mediamodifier subscription you'll have unlimited access to all mockups generator templates, graphic designs, image tools and social media publishing feature. This means you've now got an all-in-one solution for your online marketing needs. Create beautiful and engaging content for your business and instantly share it with the world!

Mediamodifier Includes the Best
Affiliate Program in the Mockup World

Forget about small 10% commissions – we believe that people should get paid fairly for the work they do! That's why the Mediamodifier affiliate program pays out stunning 51% commissions for all new sales you refer to our platform.

That's a double win – you get to impress your customers with how fast you can create beautiful mockups and visualize ideas, and also earn big commissions for any new customers you refer when spreading the word about our online mockup and design tools.

Best Features (and Benefits)
of the Mediamodifier Online Mockup Generator

Not all online mockup generators are created equal – our goal is to create the easiest online mockup making tool with the most powerful features yet.

We aim to create a simple user experience which allows anyone with no experience to create beautiful mockups and graphic designs online and all in one place.

This is achieved by combining a very simple and intuitive user interface and a direct integration between graphic designs, product mockups and social media publishing. This allows you to speed up your workflow and seemlessly create beautiful visuals for your website or social media.

Mediamodifier Mockup Generator already includes these time-saving features in a single pricing plan:

  • Thousands of professional mockup templates
  • Each mockup is editable online and also downloadable as Photoshop PSD
  • Simple and Fast drag and drop interface
  • Customize colors and disable layers in real time
  • Directly send your mockup image to image cropper or graphic design maker
  • Export your mockup as JPG or transparent PNG
  • Directly publish your mockup to social media
  • Eyedropper for picking a color from scene
  • Add a mockup to favorites for easy access
  • Mobile friendly editor for designing on any device
  • In addition to a mockup generator, Mediamodifier also includes these tools:

  • Free Online Graphic Design Maker
  • Thousands of Graphic Design Templates
  • Image Effects and Photo Manipulation Tools
  • Free Image Crop and Resize Tool
  • Video Maker (Coming Soon)

Our mockup generator software is also being constantly developed, user feedback and idea suggestions.

NB: Do you think our mockup generator missing something useful? Anyone can submit new content or feature idea requests on our feedback forum (no signup needed).

Be sure to let us know about your ideas on improving the mockup generator and we'll work hard on delivering the best mockup experience out there.


Getting Started with Mockito @Mock, @Spy, @Captor and @InjectMocks

mock panels

In the 9 years of running Baeldung, we've never been through anything this pandemicAnd, if making my courses more affordable for a while is going to help you stay in business, land a new job, make rent or be able to provide for your family – then it's well worth doing.

Effective immediately, all Baeldung courses are 33% off their normal prices!

You'll find all three courses in the menu, above.

In the 9 years of running Baeldung, we've never been through anything this pandemicAnd, if making my courses more affordable for a while is going to help you stay in business, land a new job, make rent or be able to provide for your family – then it's well worth doing.

Effective immediately, all Baeldung courses are 33% off their normal prices!

You'll find all three courses in the menu, above.

In this tutorial, we'll cover the annotations of the Mockito library – @Mock, @Spy, @Captor, and @InjectMocks.

For more Mockito goodness, have a look at the series here.

Making good use of Spies in Mockito, and how spies are different from mocks.

A quick and practical guide to understanding and comparing Java mocking libraries.

This article will show how to use dependency injection to insert Mockito mocks into Spring Beans for unit testing.

2. Enable Mockito Annotations

Before we go further, let's explore different ways to enable the use of annotations with Mockito tests.

2.1. MockitoJUnitRunner

The first option we have is to annotate the JUnit test with a MockitoJUnitRunner as in the following example:

@RunWith(MockitoJUnitRunner.class)public class MockitoAnnotationTest { …}

2.2. MockitoAnnotations.initMocks()

Alternatively, we can enable Mockito annotations programmatically as well, by invoking MockitoAnnotations.initMocks():

@Beforepublic void init() { MockitoAnnotations.initMocks(this);}

2.3. MockitoJUnit.rule()

Lastly, we can use a MockitoJUnit.rule() as shown below:

public class MockitoInitWithMockitoJUnitRuleUnitTest { @Rule public MockitoRule initRule = MockitoJUnit.rule(); …}

In this case, we must remember to make our rule public.

The most used widely used annotation in Mockito is @Mock. We can use @Mock to create and inject mocked instances without having to call Mockito.mock manually.

In the following example – we'll create a mocked ArrayList with the manual way without using @Mock annotation:

@Testpublic void whenNotUseMockAnnotation_thenCorrect() { List mockList = Mockito.mock(ArrayList.class); mockList.add(“one”); Mockito.verify(mockList).add(“one”); assertEquals(0, mockList.size()); Mockito.when(mockList.size()).thenReturn(100); assertEquals(100, mockList.size());}

And now we'll do the same but we'll inject the mock using the @Mock annotation:

@MockList mockedList; @Testpublic void whenUseMockAnnotation_thenMockIsInjected() { mockedList.add(“one”); Mockito.verify(mockedList).add(“one”); assertEquals(0, mockedList.size()); Mockito.when(mockedList.size()).thenReturn(100); assertEquals(100, mockedList.size());}

Note how – in both examples, we're interacting with the mock and verifying some of these interactions – just to make sure that the mock is behaving correctly.

4. @Spy Annotation

Now – let's see how to use @Spy annotation to spy on an existing instance.

In the following example – we create a spy of a List with the old way without using @Spy annotation:

@Testpublic void whenNotUseSpyAnnotation_thenCorrect() { List spyList = Mockito.spy(new ArrayList()); spyList.add(“one”); spyList.add(“two”); Mockito.verify(spyList).add(“one”); Mockito.verify(spyList).add(“two”); assertEquals(2, spyList.size()); Mockito.doReturn(100).when(spyList).size(); assertEquals(100, spyList.size());}

Let's now do the same – spy on the list – but do so using the @Spy annotation:

@SpyList spiedList = new ArrayList(); @Testpublic void whenUseSpyAnnotation_thenSpyIsInjectedCorrectly() { spiedList.add(“one”); spiedList.add(“two”); Mockito.verify(spiedList).add(“one”); Mockito.verify(spiedList).add(“two”); assertEquals(2, spiedList.size()); Mockito.doReturn(100).when(spiedList).size(); assertEquals(100, spiedList.size());}

Note how, as before – we're interacting with the spy here to make sure that it behaves correctly. In this example we:

  • Used the real method spiedList.add() to add elements to the spiedList.
  • Stubbed the method spiedList.size() to return 100 instead of 2 using Mockito.doReturn().

5. @Captor Annotation

Next – let's see how to use the @Captor annotation to create an ArgumentCaptor instance.

In the following example – we create an ArgumentCaptor with the old way without using @Captor annotation:

@Testpublic void whenNotUseCaptorAnnotation_thenCorrect() { List mockList = Mockito.mock(List.class); ArgumentCaptor arg = ArgumentCaptor.forClass(String.class); mockList.add(“one”); Mockito.verify(mockList).add(arg.capture()); assertEquals(“one”, arg.getValue());}

Let's now make use of @Captor for the same purpose – to create an ArgumentCaptor instance:

@MockList mockedList; @Captor ArgumentCaptor argCaptor; @Testpublic void whenUseCaptorAnnotation_thenTheSam() { mockedList.add(“one”); Mockito.verify(mockedList).add(argCaptor.capture()); assertEquals(“one”, argCaptor.getValue());}

Notice how the test becomes simpler and more readable when we take out the configuration logic.

6. @InjectMocks Annotation

Now – let's discuss how to use @InjectMocks annotation – to inject mock fields into the tested object automatically.

In the following example – we use @InjectMocks to inject the mock wordMap into the MyDictionary dic:

@MockMap wordMap; @InjectMocksMyDictionary dic = new MyDictionary(); @Testpublic void whenUseInjectMocksAnnotation_thenCorrect() { Mockito.when(wordMap.get(“aWord”)).thenReturn(“aMeaning”); assertEquals(“aMeaning”, dic.getMeaning(“aWord”));}

And here is the class MyDictionary:

public class MyDictionary { Map wordMap; public MyDictionary() { wordMap = new HashMap(); } public void add(final String word, final String meaning) { wordMap.put(word, meaning); } public String getMeaning(final String word) { return wordMap.get(word); }}

7. Injecting a Mock into a Spy

Similar to the above test, we might want to inject a mock into a spy:

@MockMap wordMap; @SpyMyDictionary spyDic = new MyDictionary();

However, Mockito doesn't support injecting mocks into spies, and the following test results in an exception:

@Test public void whenUseInjectMocksAnnotation_thenCorrect() { Mockito.when(wordMap.get(“aWord”)).thenReturn(“aMeaning”); assertEquals(“aMeaning”, spyDic.getMeaning(“aWord”)); }

If we want to use a mock with a spy, we can manually inject the mock through a constructor:

MyDictionary(Map wordMap) { this.wordMap = wordMap;}

Instead of using the annotation, we can now create the spy manually:

@MockMap wordMap; MyDictionary spyDic; @Beforepublic void init() { MockitoAnnotations.initMocks(this); spyDic = Mockito.spy(new MyDictionary(wordMap));}

The test will now pass.

8. Running into NPE While Using Annotation

Often, we may run into NullPointerException when we try to actually use the instance annotated with @Mock or @Spy:

public class MockitoAnnotationsUninitializedUnitTest { @Mock List mockedList; @Test(expected = NullPointerException.class) public void whenMockitoAnnotationsUninitialized_thenNPEThrown() { Mockito.when(mockedList.size()).thenReturn(1); }}

Most of the time, this happens simply because we forgot to properly enable Mockito annotations.

So, we have to keep in mind that each time we want to use Mockito annotations, we must take an extra step and initialize them as we already explained earlier.

9. Notes

Finally – here are some notes about Mockito annotations:

  • Mockito's annotations minimize repetitive mock creation code
  • They make tests more readable
  • @InjectMocks is necessary for injecting both @Spy and @Mock instances

10. Conclusion

In this quick tutorial, we showed the basics of annotations in the Mockito library.

The implementation of all these examples can be found over on GitHub. This is a Maven project, so it should be easy to import and run as it is.

And of course, for more Mockito goodness, have a look at the series here.

Generic bottom

I just announced the new Learn Spring course, focused on the fundamentals of Spring 5 and Spring Boot 2:



Начнем работу с Mock в Python

mock panels

Mock — это просто объект, который создает пустой тест для определенной части программы.

Вместо вызова обычной проверки, вы вызываете mock и смотрите, как проходит тест какая-то часть программы.

Какие преимущества имеет mock?

Быстрые тесты бывают очень полезны. Например, если у вас есть ресурсоемкая функция, mock для этой функции сократит ненужное использование ресурсов во время тестирования, тем самым сократив время выполнения теста.

  • Избежание нежелательных побочных эффектов во время тестирования

Если вы тестируете функцию, которая вызывает внешний API, скорее всего вам не особо хочется каждый раз вызывать API для того, чтобы запустить тест. Вам придется менять код каждый раз, когда изменяется API, или могут быть некоторые ограничения скорости, но mock помогает этого избежать.

Что нужно, для того чтобы использовать mock?

Для начала вам нужно будет установить Python версии 3.3 или выше. Скачать Python можно здесь. Для этого урока я буду использовать Python версии 3.6.0.

После установки настройте виртуальную среду:

python3 -m venv mocking

Активируйте виртуальную среду:

source mocking/bin/activate

После этого добавьте файл, в котором будет находиться наш код и файл для наших тестов:



Представьте себе самый обычный класс:

class Calculator: def sum(self, a, b): return a + b

Этот класс реализует сумму двух чисел, которая принимает два аргумента, а и b, а возвращает a + b;

Простой тест для этого класса может быть таким:

from unittest import TestCase from main import Calculator class TestCalculator(TestCase): def setUp(self): self.calc = Calculator() def test_sum(self): answer = self.calc.sum(2, 4) self.assertEqual(answer, 6)

Вы можете запустить этот тест, используя команду:

python -m unittest

На выходе вы увидите что-то похожее на это:

. _____________________________________________________________ Ran 1 test in 0.003s OK

Довольно быстро, не так ли?

Теперь представьте себе код, который выглядит вот так:

import time class Calculator: def sum(self, a, b): time.sleep(10) # long running process return a + b

Так как это простой пример, мы используем time.sleep() для имитации продолжительного процесса. Предыдущий тест теперь выдает следующее:

. _____________________________________________________________ Ran 1 test in 10.003s OK

Этот процесс существенно замедлил наши тесты. Это явно не самая лучшая идея — вызывать sum каждый раз, когда мы проводим тесты. Это ситуация, когда мы можем использовать mock, чтобы ускорить тесты и избежать нежелательных последствий.

Перепишем тест так, чтобы вместо того, чтобы называть sum каждый раз, когда выполняется тест, мы будем вызывать mock функции sum с определенным поведением.

from unittest import TestCase from unittest.mock import patch class TestCalculator(TestCase): @patch('main.Calculator.sum', return_value=9) def test_sum(self, sum): self.assertEqual(sum(2,3), 9)

Мы импортируем декоратор patch из unittest.mock. Он заменяет фактическую функцию sum ложной функцией, которая ведет себя именно так, как мы хотим. В этом случае наша фиктивная функция всегда возвращает 9. В течение всего теста функция sum заменяется на mock. Запустив этот тест, мы получаем такие выходные данные:

. _____________________________________________________________ Ran 1 test in 0.001s OK

Сначала это может показаться интуитивно понятным, помните, что mock позволяет обеспечить так называемую поддельную реализацию той части вашей программы, которую вы тестируете. Это дает вам больше «гибкости» во время проведения тестов.

Более продвинутый пример использования

В этом примере мы будем использовать библиотеку requests, чтобы мы могли вызывать API. Вы можете установить ее используя pip install

pip install requests

Наш код под тест в выглядит следующим образом:

import requests class Blog: def __init__(self, name): = name def posts(self): response = requests.get(“”) return response.json() def __repr__(self): return ''.format(

Этот код определяет класс Blog с методом posts. Запустив posts в Blog, вы инициируете вызов API. Ссылаясь на post в Blog, объект будет инициировать вызов API jsonplaceholder.

В данном тесте мы хотим имитировать непредвиденный вызов API и проверить, что функция posts объекта Blog возвращает posts. Нам нужно будет исправить все posts объекта Blog следующим образом.

from unittest import TestCase from unittest.mock import patch, Mock class TestBlog(TestCase): @patch('main.Blog') def test_blog_posts(self, MockBlog): blog = MockBlog() blog.posts.return_value = [ { 'userId': 1, 'id': 1, 'title': 'Test Title', 'body': 'Far out in the uncharted backwaters of the unfashionable end of the western spiral arm of the Galaxy\ lies a small unregarded yellow sun.' } ] response = blog.posts() self.assertIsNotNone(response) self.assertIsInstance(response[0], dict)

Вы можете обратить внимание, что функция test_blog_posts украшена декоратором (часть 1, часть 2) @patch. Когда функция оформлена через @patch, mock класса, метода или функции, переданная в качестве цели для @patch, возвращается и передается в качестве аргумента декорируемой функции.

В этом случае @patch вызывается с помощью main.Blog и возвращает mock, который передается функции теста как MockBlog. Важно отметить, что цель, перешедшая к @patch, должна быть импортирована в @patch, из которой она была вызвана. В нашем случае импорт формы from main import Blog должен быть разрешен без каких либо проблем.

Кроме того, обратите внимание, что MockBlog является обычной переменной и вы можете назвать её, как хотите.

Вызов blog.posts() на нашем ложном объекте блога возвращает предопределенный JSON.

. _____________________________________________________________ Ran 1 test in 0.001s OK

Обратите внимание, что тестирование mock вместо фактического объекта блога, позволяет нам делать дополнительные утверждения о том, как mock использовался.

Например, mock позволяет проверить, сколько раз он вызывался, аргументы, с которыми он вызывался, и даже был ли mock вообще когда либо вызван. Дополнительные примеры мы увидим в следующем разделе.

Другие примеры, как мы можем использовать mock

Используя предыдущий пример, мы можем сделать несколько полезных утверждений о нашем объекте mock blog.

import main from unittest import TestCase from unittest.mock import patch class TestBlog(TestCase): @patch('main.Blog') def test_blog_posts(self, MockBlog): blog = MockBlog() blog.posts.return_value = [ { 'userId': 1, 'id': 1, 'title': 'Test Title, 'body': 'Far out in the uncharted backwaters of the unfashionable end of the western spiral arm of the Galaxy\ lies a small unregarded yellow sun.' } ] response = blog.posts() self.assertIsNotNone(response) self.assertIsInstance(response[0], dict) # Additional assertions assert MockBlog is main.Blog # The mock is equivalent to the original assert MockBlog.called # The mock wasP called blog.posts.assert_called_with() # We called the posts method with no arguments blog.posts.assert_called_once_with() # We called the posts method once with no arguments # blog.posts.assert_called_with(1, 2, 3) – This assertion is False and will fail since we called blog.posts with no arguments blog.reset_mock() # Reset the mock object blog.posts.assert_not_called() # After resetting, posts has not been called.

Как я уже говорил, ложный объект позволяет проверить, как он использовался, как он был вызван и какие аргументы были переданы, а не только возвращаемое значение.

Фиктивные объекты также могут быть и в нетронутом состоянии, т. е. mock объекта еще не был вызван. Это особенно полезно, когда вы хотите сделать несколько вызовов к mock и хотите, чтобы каждый из них работал на новом экземпляре mock.

Побочные эффекты

Давайте вернемся к нашей функции sum. Что делать, если вместо жесткого кодирования возвращаемого значения мы хотим запустить измененную функцию sum? Наша измененная функция mock будет долго выполнять time.sleep(), что нежелательно для нас, и останется только с изначальной функциональностью (суммой), которую мы хотим проверить. Мы можем просто определить side_effect в нашем тесте.

from unittest import TestCase from unittest.mock import patch def mock_sum(a, b): # mock sum function without the long running time.sleep return a + b class TestCalculator(TestCase): @patch('main.Calculator.sum', side_effect=mock_sum) def test_sum(self, sum): self.assertEqual(sum(2,3), 5) self.assertEqual(sum(7,3), 10)

Вот что тест должен вывести:

. _____________________________________________________________ Ran 1 test in 0.001s OK


В этой статье мы рассмотрели основы mock в Python. Теперь вы знаете, как использовать встроенные возможности Python для замены частей тестируемой системы, чтобы писать более быстрые тесты.

Перевод статьи Amos Omondi: Getting Started with Mocking in Python


40 Best Free Tri-Fold / 3 Panel Brochure Mockup PSD Files

mock panels

All the designers out there must be having a rough and tough time because the field of designing is not simple, it is involving, it is clinging, and it has many responsibilities.

People usually don’t adhere to the norms and duties that come along with their jobs and they do it just for the sake of doing it.

Giving your entire attention and putting every inch of your heart into the job, works wonders and turns out to be meticulous.

Trust me it pays off more than expectations, because God sees your efforts, even if you are not acknowledged in the beginning, you will gradually evolve and crack open to be someone who has never been afraid of inventing, composing and initiating. For the designers there are few things which they may always look up to and sought after. Firstly, they to play with a different color scheme every time for an impressive outlook and layout.

Secondly, they love to be more creative and unique in their projects. Thirdly, they to play with various fonts and colors to give a bolder and louder touch to the design task.

The list goes on and on so in the nutshell all you see is the bigger picture but the slighter and profounder efforts behind the project is never or hardly esteemed by all & sundry.

Keeping that in view, I tried to make as many mockups as I could and that too free of cost to help the designers struggling in their projects or for the beginners who don’t want their work to go by unnoticed, degraded, trashed and ignored.

Well coming towards my today’s post of design which is all about 40 best free Tri-Fold / 3 panel brochure mockup PSD especially crafted for quick presentations.

These brochures open up three times depicting the various details and comprehensible insight, each one of them can be folded effortlessly, so keep the design minimalist but all the fonts have to be readable enough.

Also bigger/smaller images/pictures can be printed on them along with particulars so to remove all confusions in the heads. The terseness and all-inclusive trifold brochures may tell the complete story of any company/brand/product/event etc.

The pretty presentations show how these brochures can be placed and how effectively they may appear. Certainly a good way to highlight the stance and perspective before the public. What do you guys think? Let us know. We will be obliged because you all matter to us.

More High Quality Mockup PSD Files:

Don’t miss out on new posts

Back to Top


Модуль Mock: макеты-пустышки в тестировании

mock panels

Mock на английском значит «имитация», «подделка». Модуль с таким названием помогает сильно упростить тесты модулей на Питоне. Принцип его работы простой: если нужно тестировать функцию, то всё, что не относится к ней самой (например, чтение с диска или из сети), можно подменить макетами-пустышками.

При этом тестируемые функции не нужно адаптировать для тестов: Mock подменяет объекты в других модулях, даже если код не принимает их в виде параметров. То есть, тестировать можно вообще без адаптации под тесты.

Такое поведение — уже не надувные ракетные установки, а целая надувная земля, вокруг которой могут летать испытуемые ракеты и самолёты.

На Хабре пакет Mock упоминали только в одном комментарии. В принципе, подменять объекты в других модулях, что называется monkey patch, нам иногда в работе приходится.

Но в отличие от ручных патчей, Mock умеет делать очень сложные подстановки, пачками и цепочками вызова, а также убраться за собой, не оставляя побочных эффектов.

Пакет занимает меньше 1 мегабайта и устанавливается очень просто:

$ pip install mock


$ easy_install mock

И теперь им можно пользоваться.

Подмена функции

Скажем, наша функция считает что-то, причём очень долго: from itertools import permutations def real(name): if len(name) < 10: raise ValueError('String too short to calculate statistics.

') y = 0 for i in permutations(xrange(len(name)), 10): y += i print y Пример надуманный и примитивный, но что-то подобное может встретиться: внутри делаются большие вычисления, которые не хотелось бы повторять в тесте.

И в данном примере хочется ввести строку покороче (чтобы число повторений в permutations, len(name), было меньше), но это запрещено. Можно было бы разбить функцию на две, вынести вызов permutations наружу, и в функцию передавать её вывод, но можно сделать по-другому.

Вместо переписывания кода, мы можем просто «пропатчить» функцию permutations на время вызова, задать только определённый вывод и вызвать какой-то код: from mock import patchimport itertools # важно: мы импортируем модуль, не сам методname = 'достаточно длинное имя' >>> with patch('itertools.permutations') as perm_mock:… perm_mock.return_value = xrange(3)… real(name) 136

Заметьте: print вызван вместо 42! / (42 — 10)! раз всего 3, то есть цикл пробежался по xrange(3), который мы подставили.

Кроме того, после выхода из контекста with функция itertools.permutations вернулась в своё нормальное состояние.

Отладочная информация

Допустим, нужно проверить, что происходит с объектом, который мы передали функции. В той ли последовательности, с теми ли параметрами вызываются методы, к тем ли атрибутам обращаются. Для нужно просто запустить в неё объект Mock, который запишет всё, что происходит.

Похожий пример из жизни: когда шли аэродинамические испытания Бурана, весь корабль не продували в трубе (таких не бывает) и не запускали в атмосферу. В воздухе летал специальный прототип БТС-002, а для отработок посадки использовался переоборудованный Ту-154 в обвесе, повторяющем аэродинамику Бурана.

У объекта Mock есть несколько атрибутов с информацией о вызовах:

  • called — вызывался ли объект вообще
  • call_count — количество вызовов
  • call_args — аргументы последнего вызова
  • call_args_list — список всех аргументов
  • method_calls — аргументы обращений к вложенным методам и атрибутам (о них — ниже)
  • mock_calls — то же самое, но вместе и для самого объекта, и для вложенных

В нашем примере выше можно убедиться, что функция real() правильно вызывает permutations. Чтобы ещё точнее проверить, например, в автоматических тестах, можно вызвать один из методов assert_*:

perm_mock.assert_called_with(xrange(len(name)), 10)

Синтаксический сахар

Для юнит-тестов в Джанго пригодится то, что patch работает как декоратор: @patch('itertools.permutations')def test(ip): ip.return_value = range(5) print list(itertools.permutations(xrange(10), 10)) >>> test()[0, 1, 2, 3, 4]

Макеты атрибутов и цепочек вызова

Иногда в Джанго нужно делать что-то с файлами, и лучше обойтись без сохранения их на диск или другое хранилище. Обычным путём мы бы наследовали от класса File и перезаписали бы некоторые свойства, что было бы громоздко. Но в Mock можно описать сразу и атрибуты, и цепочки вызова: mock_file = Mock()mock_file.

name = 'my_filename.doc'mock_file.__iter__.return_value = ['строка 1', 'строка 2', 'строка 3']stat = mock_file.stat.return_valuestat.size, stat.access_time = 1000, datetime(2012, 1, 1) Вот сколько тестового кода было сэкономлено.

Кстати, передавая объект как аргумент или ожидая объект из функции, полезно дать им имена, чтобы отличать: >>> mock_a = Mock(name='макет файла')>>> mock_a Как же эти цепочки атрибутов работают? >>> m = Mock()>>> m >>> m.any_attribute >>> m.any_attribute >>> m.

another_attribute Как видите, обращение к атрибуту выдаёт ещё один экземпляр класса Mock, а повторное обращение к тому же атрибуту — снова тот же экземпляр. Атрибут может быть чем угодно, в том числе и функцией.

Наконец, любой макет можно вызвать (скажем, вместо класса): >>> m() >>> m() is mFalse Это будет другой экземпляр, но если вызвать ещё раз, экземпляр будет тем же самым. Так мы можем назначить этим объектам некоторые свойства, после чего передать этот объект в тестируемый код, и они там будут считаны.

Если мы назначим атрибуту значение, то никаких сюрпризов: при следующем обращении получим именно это значение: >>> m.any_attribute>>> m.any_attribute = 5>>> m.any_attribute5

Полезно прочесть в документации класса, какие атрибуты у него родные, чтобы не случалось коллизии названий.

Как ограничить гибкость макета

Как видите, можно обращаться к любому атрибуту макета, не вызывая ошибки AttributeError.

У этого удобства есть обратная сторона: что если мы поменяем API, например, переименуем метод, а функция, работающая с нашим классом, будет обращаться к прежнему методу? Код на самом деле не работает, а тест выполняется без ошибок.

Для этого можно задать спецификацию объекта в параметре spec (либо классу Mock, либо patch), и макет будет вызывать ошибку при обращении к несуществующим свойствам:

class Tanchik(object): model = 'T80' def shoot(self, target): print 'Бдыщь!' def tank_sugar(target): print '%s стреляет' % tank.model tank.shoot(target) return tank ==================import tanks @patch('tanks.Tanchik', spec=tanks.Tanchik) # > mock = Mock()>>> = Mock(return_value='foo')>>> = Mock(return_value=False)>>> with'test.bz2') as m:… assert m == 'foo'

Для множества подобных случаев, когда требуется эмулировать стандартный объект (список, файл, число), есть класс MagicMock с набором значений, пригодных для тестов.

Где Mock не работает

Сам автор модуля, Майкл Фурд, говорит, что принцип, где нужны макеты, а где нет, простой: если с макетами тестировать проще, их надо использовать, а если с ними труднее, надо отказаться.

Бывает так, что нужно тестировать связку двух модулей, нового и старого, и в связке много перекрёстных вызовов.

Нужно внимательно смотреть: если мы постепенно начинаем переписывать поведение целого модуля, пора остановиться — код теста жёстко сввязан с кодом модуля, и при каждом изменении в рабочем коде придётся менять и тесты.

Кроме того не стоит пытаться написать целый модуль-макет вместо старого.

По моему личному опыту, Mock может конфликтовать с отладчиками, например, в PuDB случалась бесконечная рекурсия. IPDB работал нормально, поэтому тесты проекта мы выполняли с IPDB, а просто код — на PuDB.


Макеты в Mock можно подставлять всюду и как угодно. Ваш код не придётся подстраивать под тестирование, что значит быстрее разработка, и, возможно, быстрее прототипирование.

Можно выбросить из тестов всё лишнее, всё занимающее время и ресурсы, оставив работать только тот код, который нужно проверить.

Настройки макетов где нужно жёсткие (spec), где нужно гибкие, и патчи не оставляют за собой следов.


  • tdd
  • python
  • mock
  • тестирование
  • unit testing
  • django framework


  • Тестирование IT-систем
  • Python
  • Django


Setting up mock servers

mock panels

You can make requests that return mock data defined within Postman if you do not have a production API ready, or you do not want to run your requests against real data yet.

By adding a mock server to your collection and adding examples to your requests, you can simulate the behavior of a real API.

When you send a request to a mock server, Postman will match the request configuration to the examples you have saved for the request and respond with the data you added to the example.

You need to be signed into a Postman account to create a mock server.

Mocks quick start

To try out a mock server, carry out the following steps:

  • Open a new tab in Postman and send a GET request to
  • Click Save on the request, and create a new collection to save your request to.
  • Click the Examples drop-down on the request and choose Add Example. Postman will automatically populate the example with the response you received when you sent the request. Click Save Example and return to the request.
  • In Collections on the left, open the collection (►) and select Mocks. Click Create a mock server.
  • Give your mock a name, leave the default version selected, the environment empty, and the delay option unchecked. Click Create Mock Server.
  • Copy the mock URL and go back into your request. Replace with the mock URL—keeping the /get path on the end.
  • Click Send to view your example response returned, this time from the mock server. Open the example again and alter the mock response JSON, then save it and send the request again—you will see your edited mock response.

Creating mock servers

You can create mock servers from an existing collection, or Postman will create a new collection for your mock server. To create a new mock, choose one of the following options:

  • In Collections on the left of Postman, use the overview >Mocks and select Create a mock server, or Mock Collection in the collection edit () menu.
  • Click New at the top left of Postman and choose Mock Server in Create New.

    • Choose whether you want to create a new collection or mock an existing one. (For a new one you'll need to add at least one request—enter a method, path, status code, and optional response.)
  • From the Postman Launchpad, click Create a mock server.
  • From History you can create a mock and Postman will create a collection with the same name:

    • If you want to start a mock from a single request), click for the request and select Mock Request.
    • To mock all requests from a specific date, select next to the date and choose Mock Requests.
  • From APIs select the API, open the Develop tab, and click Add Mock Server.
  • In Browse view, in Collections click for the collection you want to mock and choose Mock Collection.
  • In the Postman dashboard, select Mock Servers in your workspace and click Create a mock server in this workspace.

Configuring mock details

When you create a mock server you will give it a name, choose a version tag (if your collection has a specific version you want to mock), select an optional environment to use with the requests, and configure a delay before the server sends your mock responses (choosing to simulate 2G/3G networks or specify a custom delay in milliseconds).

If you choose to make your mock server private, you will need to add a Postman API key in the request header: x-api-key:. You can share the collection and your collaborators can use their Postman API keys to consume the mock.

With your details in place, click Create Mock Server.

If you create your mock via the New button, you can also opt to save the mock URL to an environment variable which you can then reference in your requests.

Postman will display the details you'll need to use the mock (you can also get these from the collection at any time).

Click Copy Mock URL before you close the modal so that you can begin making requests to your mock straight away.

You will see details of the mock in the collection overview >Mocks.

Hover over the mock to copy the URL, edit, or delete.

You can also edit and delete mocks from Browse mode and from the Dashboard.

Making requests to mocks

With your mock URL, you can start making requests right away. Make sure the request you want to mock has at least one example added to it. Open a tab (or edit the address in an existing tab) and add the mock URL:

For example:

The mock URL includes the ID for the mock and the path for the request with a saved example.

If you save your mock URL to a variable, you can reference it across requests—for example if you have a production server and a mock server, you could have an environment for each one with the same variable name in each for the mock URL. With your requests using the variable, you can then switch between the two environments.

You can also retrieve your mock ID from the Postman API

When you Send a request to your mock server URL it will send back one of the examples you added to the request with the same path and method. (You can provide multiple examples and Postman will return the one that matches your request configuration most closely).

If you configured a delay for your mock server, Postman will wait the specified period of time before sending the response.

Your Postman account gives you a limited number of free mock server calls per month. Check your usage limits.

Using HTTP access control for a mock

In addition to using the Postman app to make requests to mock endpoints, you can also make those requests in a browser.

A web browser makes a cross-origin HTTP request when it requests a resource from a domain, protocol, or port that's different from its own. Cross-Origin Resource Sharing (CORS) is a standard that defines a way in which a browser and server can interact securely, in this case referring to how a web browser interacts with the mock endpoints hosted on the Postman server.

CORS is enabled for Postman mock servers. As a result, you can stub your web apps with mocked data using the mock endpoints. Development or production web apps can then make requests to your Postman mock endpoint and receive example responses.

Viewing mock calls

You can view and search the details of calls to your mock servers using the mock call log.

Open a mock from the Postman app by clicking it in Collections, in APIs, or by switching to Browse >Mocks and clicking the mock name.

Your mock call log will open in the web dashboard—you can also open it from the collection in the browser, by selecting Mock Servers.

The mock call log lists an overview of calls made to the mock url, together with request and response details.

Mock call log entries indicate the time a request was sent, the request method and path, and a response overview. Click an entry to see more detail on request headers and body, or response headers and body. You can drill down into response data returned by a mock call.

Use the search field to find particular calls, and the refresh button at the top of the list to view up to date requests.

Troubleshooting mock calls

You can use the mock call log to troubleshoot your requests to mock servers.

If you see No matching requests listed in the Response column, this may mean that your mock server is not setup correctly. Make sure you have an example saved for the request in the collection you have the mock connected to.

In the case of a service outage, you will get a 502/503/504 response. Please subscribe and check the Postman status page for updates if you encounter this.

Next steps

For more information about mock servers, see the following resources:

  • Mocking with examples
  • Mocking with the Postman API
  • Matching algorithm


Ваша работа
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: