İşleviniz bir hava durumu API’sini çağırır. Testiniz internete, API anahtarına veya yarının hava durumuna bağlı olmamalıdır. Python’un yerleşik unittest.mock özelliği, bu çağrıyı tam olarak seçtiğiniz şeyi döndüren bir stand-in ile değiştirmenize olanak tanır.

Küçük bir weather modül ve dokuz test yazdık; bunların tümü Python 3.13’ün en küçük testiyle çalıştırıldı. Dokuzunun tamamı geçti ve aşağıdaki basılı çıktılar bu çalışmadan geliyor.

Neden alay edesiniz ki?

• Hız: ağ çağrısı veya veritabanı kurulumu yok.
• Güvenilirlik: üçüncü taraf bir hizmetin çalışmaması nedeniyle testler başarısız olmaz.
• Kontrol: isteğe bağlı olarak zaman aşımlarını, hataları ve tek verileri simüle edebilirsiniz.
• İzolasyon: başka birinin sunucusunu değil, kendi mantığınızı test edersiniz.

Taklitler esas olarak birim testlerine aittir. Entegrasyon testleri yine de gerçek veya gerçekçi bağımlılıklarla konuşmalıdır.

Sahte temeller

from unittest.mock import Mock

api = Mock()
api.get_price.return_value = 499

print(api.get_price("pen"))                # 499
api.get_price.assert_called_once_with("pen")
print(api.get_price.call_args_list)        # [call('pen')]
print(api.anything_at_all())               # <Mock name='mock.anything_at_all()' ...>

Bir Mock her aramayı kaydeder, böylece nasıl kullanıldığını kontrol edebilirsiniz. Ancak son satıra dikkat edin. Sade bir Mock, istediğiniz herhangi bir özelliği icat eder. Bu esneklik kullanışlıdır ve göreceğimiz gibi aynı zamanda tehlikelidir.

MagicMock aynı fikirdir ancak aynı zamanda __len__ ve __iter__ gibi “sihirli” yöntemleri de destekler. patch() varsayılan olarak MagicMock’u kullanır.

yan etki: hatalar ve diziler

side_effect her çağrıda ne olacağını kontrol eder. Bir arızayı simüle etmek için bunu bir istisnaya ayarlayın:

api.fetch.side_effect = ConnectionError("down")
api.fetch()   # raises ConnectionError

Ardışık aramalarda farklı sonuçlar döndürmek için bunu bir listeye ayarlayın. Bu, yeniden deneme mantığını test etmek için mükemmeldir:

def fetch_with_retry(api, attempts=3):
    for _ in range(attempts):
        try:
            return api.fetch()
        except ConnectionError:
            continue
    raise ConnectionError("all attempts failed")

api = Mock()
api.fetch.side_effect = [ConnectionError("busy"), {"ok": True}]
print(fetch_with_retry(api))    # {'ok': True}
print(api.fetch.call_count)     # 2

İlk çağrı başarısız oldu, ikincisi başarılı oldu ve test, işlevin tam olarak bir kez yeniden denendiğini kanıtladı. Bunu gerçek bir hizmete karşı simüle etmek neredeyse imkansız olacaktır.

patch(): bir şeyi geçici olarak değiştirin

Çoğunlukla bağımlılık aktarılmaz. Modülün içine aktarılır. patch() test süresince onu değiştirir ve daha sonra geri yükler:

# weather.py
from http_client import get as requests_get

def report(city):
    data = requests_get(f"https://api.example.com/weather?city={city}")
    return f"{city}: {data['temp_c']}°C"

from unittest.mock import patch

with patch("weather.requests_get") as fake_get:
    fake_get.return_value = {"temp_c": 31}
    print(weather.report("Pune"))   # Pune: 31°C
    fake_get.assert_called_once_with(
        "https://api.example.com/weather?city=Pune")

patch‘i bunun gibi bir içerik yöneticisi olarak veya sahteyi argüman olarak ileten bir dekoratör olarak kullanabilirsiniz.

Tanımlandığı yer değil, kullanıldığı yer yama

Bu neredeyse herkesin bir kez yaptığı hatadır. Gerçek get işlevi http_client‘de yaşıyor, bu yüzden onu oraya yamamak doğal geliyor:

with patch("http_client.get") as fake_get:
    fake_get.return_value = {"temp_c": 99}
    weather.report("Pune")

# ConnectionError: no network in tests: https://api.example.com/weather?city=Pune

Gerçek fonksiyon çalıştı. weather.py, from http_client import get as requests_get‘yi yaptığında, orijinal fonksiyona işaret ederek kendi adını yarattı. http_client.get yaması farklı bir adı değiştirdi, bu yüzden weather sahtesini hiç görmedi. Bizim http_client.get kasıtlı olarak artırıldı, dolayısıyla hata çok yüksek oldu. Gerçek bir projede sessizce canlı bir API çağırabilir.

spec ve autospec: taklitleri katı hale getirin

Sade bir Mock, yazım hataları dahil her şeyi kabul eder. Bir spesifikasyonla yalnızca gerçek sınıfın sahip olduğu niteliklere izin verilir:

api = Mock(spec=weather.WeatherClient)
api.get_temprature("Pune")
# AttributeError: Mock object has no attribute 'get_temprature'

loose = Mock()
loose.get_temprature("Pune")    # returns a Mock, no error at all

Gevşek sahte, yanlış yazım yöntemini memnuniyetle kabul etti, böylece onu kullanan bir test, gerçek kod çökse bile başarılı olabilir. autospec daha da ileri giderek yöntem imzalarını kontrol eder:

with patch("weather.WeatherClient", autospec=True) as Fake:
    client = Fake.return_value
    client.get_temperature("Pune", "extra", "args")
# TypeError: too many positional arguments

Kendi sınıflarınızla alay ederken autospec=True veya create_autospec()‘yi tercih edin. Gerçek kod değiştikçe alayların dürüst olmasını sağlar.

Tarih ve saatlerle alay etmek

Bugünün tarihine bağlı olan kodun test edilmesi zordur. Saati küçük bir işleve sarın ve şunu ekleyin:

def today():
    return datetime.date.today()

def is_weekend():
    return today().weekday() >= 5

@patch("weather.today")
def test_date(self, fake_today):
    fake_today.return_value = datetime.date(2026, 11, 7)
    print(weather.is_weekend())   # True (a Saturday)

Yerleşik türler özniteliklerinin ayarlanmasına izin vermediğinden datetime.date.today‘e doğrudan yama uygulayamazsınız. Freegun ve time machine gibi kütüphaneler bunu daha kapsamlı bir şekilde ele alıyor.

Alaylarla ilgili iddialar

Bir iddia başarısız olduğunda mesaj açıktır. Hiçbir zaman çalışmayan bir yöntem üzerinde assert_called_once()‘i çağırdık:

AssertionError: Expected 'save' to have been called once. Called 0 times.

Daha eski Python sürümleri, assret_called_once gibi yanlış yazılmış onaylama yöntemlerinin sessizce geçmesine izin verir. Modern versiyonlar, assert ile başlayan isimlerde veya bunun yaygın yazım hatalarında hataya neden olur, ancak spesifikasyon hala daha güçlü bir korumadır.

pytest ve alaylar

Yukarıdaki her şey pytest’te de çalışıyor. Pek çok pytest kullanıcısı, basit değiştirmeler için yerleşik monkeypatch fikstürünü veya yamaları otomatik olarak geri alan bir mocker fikstürü sağlayan pytest-mock eklentisini de kullanır. Hepsi için “kullanıldığı yerdeki yama” kuralı geçerlidir. Fikstürler ve kurulum için pytest eğitimimize bakın.

Ne zaman alay edilmemeli

• Test ettiğiniz şeyle alay etmeyin. Eğer taklit tüm işi yaparsa, test hiçbir şeyi kanıtlamaz.
• Basit değer nesneleriyle alay etmekten kaçının. Gerçeği kullanın.
• Her şeyle alay etmeyin. Alaylarla dolu testler, davranış doğru olsa bile kod yeniden düzenlendiğinde sıklıkla bozulur.
• Bazı gerçek entegrasyon testleri yapın. Mock’lar, bir hizmetle ilgili varsayımlarınızı kodlar ve bu varsayımlar yanlış olabilir.

Sahte yollar, arkalarında herhangi bir gerçek davranış olmadan çalıştığından, sahte yollar kod kapsamını da kolaylıkla genişletir.

Yaygın alay hataları

• Yanlış adın yamalanması. Yukarıda ele alındı ve hâlâ “taklitlerim göz ardı ediliyor”un bir numaralı nedeni.
• Dönüş_değerini ayarlamayı unutmak. Test edilen kod daha sonra veri yerine bir Mock nesnesi alır. Örneğin, yalnızca bir sonucun doğru olup olmadığını kontrol ettiğinizde, işlevinizden doğrudan geçebilir ve kazara bir test geçişi yapabilir.
• Sonuç yerine sahte iddiada bulunmak. save()‘nin çağrıldığını kontrol etmek, neyin kaydedildiğini kontrol etmekten daha zayıftır. assert_called_once_with(...)‘ü gerçek argümanlarla kullanın veya daha iyisi fonksiyonun sonucunu iddia edin.
• Yamaları sızdırıyor. stop() olmadan patcher.start()‘yi çağırmak, sahteyi daha sonraki testler için yerinde bırakır. İçerik yöneticisini, dekoratörü veya addCleanup(patcher.stop)‘ü kullanın.
• Yığılmış dekoratörler yanlış sırada. Birkaç @patch dekoratörde, en alttaki ilk argüman olarak iletilir. Bunları sessizce karıştırmak yanlış modeli yapılandırır.
• Birçok testte sahip olmadığınız bir kitaplıkla alay etmek. Bunu kendinize ait küçük bir sınıfa sarın ve bunun yerine bununla dalga geçin. Testleriniz daha sonra kütüphanenin API’sini değil ihtiyaçlarınızı açıklar.

Alaylar, taslaklar ve sahteler

Bu kelimeler genellikle gevşek bir şekilde kullanılır, ancak farklılıklar testleri tartışırken yardımcı olur. Bir taslak yalnızca hazır yanıtları döndürür. Bir sahte ayrıca, nasıl kullanıldığını doğrulayabilmeniz için çağrıları da kaydeder. Sahte, veritabanı yerine bellek içi depo gibi çalışan, basitleştirilmiş bir uygulamadır. Python’un Mock saplama veya taklit görevi görebilir. Sahteler, kendi yazdığınız sıradan sınıflardır ve genellikle yeniden düzenlemede daha iyi hayatta kalan testlere yol açarlar çünkü kesin çağrılardan ziyade davranışı kontrol ederler.

İyi bir genel kural, sisteminizin kenarlarıyla alay etmektir: ağ, saat, rastgele sayılar, dosya sistemi ve ücretli üçüncü taraf hizmetler. Bu kenarların içinde gerçek nesneleri tercih edin. Bu şekilde oluşturulan testler hızlı kalır ve gerçekte yazdığınız kodu kullanmaya devam eder.

Son sözler

Alay etmek hassas bir araçtır: yavaş veya öngörülemeyen bağımlılıkları değiştirin, ne döndürdüklerini kontrol edin ve kodunuzun bunları nasıl kullandığını kontrol edin. İki alışkanlık çoğu sorunu önler. Test edilen modüldeki adı yamalayın ve otomatik belirtimi kullanın, böylece taklitleriniz gerçek nesnenin reddedeceği çağrıları reddeder.

Sık sorulan sorular

Öğrenmeye devam et