如何为 python 单元测试模拟 mongodb？答案

【问题标题】：How to mock mongodb for python unittests?如何为 python 单元测试模拟 mongodb？
【发布时间】：2017-07-03 12:22:17
【问题描述】：

我正在使用 Python 2.7 的 mock 模块来模拟我的其他功能并使用

unittest 用于编写单元测试。

我想知道模拟 MongoDB 是否与使用模拟功能不同（mock.patch 正在调用的函数？）或者我需要为此目的使用另一个不同的包？

我认为我不想运行测试 mongodb 实例。我想要的只是一些速度数据并且能够调用pymongo 功能。我只是有点迷失在想有没有办法为模块（如pymongo）编写模拟，或者mock模块可以实现任何事情。

如果您能提供一个示例或教程，非常感谢。

要测试的代码

from pymongo import MongoClient

monog_url = 'mongodb://localhost:27017'
client = MongoClient(monog_url)
db = client.db

class Dao(object):
   def __init__(self):
      pass

   def save(self, user):
      db_doc = {
        'name': user.name,
        'email': user.email
      }
      db.users.save(db_doc)

   def getbyname(self, user):
      db_doc = {
        'name': user.name,
      }
      return db.users.find(db_doc)

为了测试这个，我真的不希望测试 mongodb 启动并运行！而且，我想我不想模拟 db.userssave 和 db.users.find 因为我希望能够真正检索我保存的数据并确保它在数据库中。我认为我需要为记忆中的每个模型创建一些 fixtures 并与它们一起使用。只是我需要一个外部工具来执行此操作吗？

我正在考虑保留一些这样的假数据，只是不知道如何正确处理。

users = { 
    {'name' : 'Kelly', 'email' : 'kelly@gmail.com'},
    {'name': 'Sam', 'email': 'sam@gmail.com'}
}

【问题讨论】：

您能否添加一些您想测试的示例代码作为提供建议的基础？
@KlausD。我在描述中添加了示例代码。

标签： python mongodb unit-testing mocking pymongo

【解决方案1】：

您当然可以模拟 PyMongo，但我建议模拟 MongoDB 服务器本身。我为 MongoDB 编写了一个可以完全控制的纯 Python 模拟器，它可以响应 MongoDB Wire Protocol 消息，但您可以选择：

http://mockupdb.readthedocs.io/tutorial.html

这是一个将 MockupDB 与 Python 应用程序一起使用的示例：

https://emptysqua.re/blog/test-mongodb-failures-mockupdb/

这需要对 MongoDB 有线协议有深入的了解，但无论如何这是一项有用的技能。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你只是做一些简单的事情，你也可以这样做，并且你真的不需要按字段检索。

@mock.patch("pymongo.collection.Collection.find")
def test_name(self, mock_find):
    mock_find.return_value = {'name' : 'Kelly', 'email' : 'kelly@gmail.com'}
    # rest of test

【讨论】：

如果我们想按字段检索它怎么办？像 object.field ？

【解决方案3】：

我推荐使用 mongomock 来模拟 mongodb。它基本上是一个带有 pymongo 接口的内存中 mongodb，专门为此目的而制作。

https://github.com/mongomock/mongomock

【讨论】：

你有什么例子可以说明如何从 mongodb 生成模拟数据吗？我在任何地方都找不到任何文档/示例。
您可以编写一个脚本来获取您想要的数据，使用 bson.json_util.dumps 将其保存在一个 json 文件中，该文件可用于您的测试，然后将数据加载到您的 setUp 函数或夹具中的 mongomock 中。
对于mongomock 的新手，只需两行代码即可开始使用：import mongomockclient = mongomock.MongoClient()。之后，您可以像使用 pymongo 一样使用 client.my_db.my_coll.insert_one({'a': 1})。

【解决方案4】：

对于包含在自定义异常中的单元测试异常，在Collection 的mongomock 中修补函数（例如bulk_write）

@mock.patch("mongomock.collection.Collection.bulk_write", side_effect=BulkWriteError({}))
def test_bulk_wrt_err(self, blk_wrt_err):
    with self.assertRaises(SpecialBulkWriteExcep) as context:
        add_user()

示例代码here

【讨论】：

【解决方案5】：

添加到@mirthbottle 答案，如果你想访问 mongo 对象的属性作为一个字段，你可以这样做，

class MongoDummybject:
    def __init__(self, _data):
        for _d in _data:
            setattr(self, _d, _data[_d])

return_data = {'name' : 'Nishant', 'email' : 'nishant@gmail.com'}

@mock.patch("pymongo.collection.Collection.find")
def test_name(self, mock_find):
    mock_find.return_value = MongoDummybject(return_data)

【讨论】：