我们一起学Mock

2020/04/06 19:38
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哈喽,艾瑞巴蒂,现在搜狗商城产品需求已经趋于稳定,为了提高上线的效率前端开始梳理UI自动化,但是商城存在订单状态不同的问题,这就引出了今天我们要了解的Mock。 

为什么要用Mock?

下图这样的情况大家是否遇到过呢?

Mock的优点

1. 团队可以并行工作

前后端人员只需要定义好接口文档就可以开始并行工作,互不影响。后端与后端之间如果有接口耦合,也同样能被Mock解决;测试过程中如果遇到依赖接口没有准备好,同样可以借助Mock;不会出现一个团队等待另一个团队的情况。这样的话,开发自测阶段就可以及早开展,从而发现缺陷的时机也提前了,有利于整个产品质量以及进度的保证。

2. 测试驱动开发

单元测试是TDD实现的基石,而TDD经常会碰到协同模块尚未开发完成的情况,但是有了mock,这些一切都不是问题。当接口定义好后,测试人员就可以创建一个Mock,把接口添加到自动化测试环境,提前创建测试。

3. 可以模拟那些无法访问的资源

比如说,你需要调用一个“墙”外的资源来方便自己调试,就可以自己Mock一个。

4. 隔离系统

假如我们需要调用一个post请求,为了获得某个响应,来看当前系统是否能正确处理返回的“响应”,但是这个post请求会造成数据库中数据的污染,那么就可以充分利用Mock,构造一个虚拟的post请求,我们给他指定返回就好了。

5. 减轻测试执行难度

假如有一个接口,有100个不同类型的返回,我们需要测试它在不同返回下,系统是否能够正常响应,但是有些返回在正常情况下基本不会发生,难道你要千方百计地给系统做各种手脚让他返回以便测试吗?比如,我们需要测试在当接口发生500错误的时候,app是否崩溃,需要服务端代码返回500 。。。而使用mock,这一切就都好办了,想要什么返回就模拟什么返回,妈妈再也不用担心我的测试覆盖度了!

Mock风险

无法体现真实的测试环境 
1.性能测试,对于接口的依赖,把代码需要运行的时间忽略而过,资源创建和销毁没有被体现。 
2.多重假设导致功能出现故障的概率大大增加,测试和回归都如此。 
3.执行用例时候,因为使用的都是mock,无法发现真实的问题,使测试失真。 
4.代码往往牵一发而动全身,有时候mock,不如不mock,如退款,需要先在数据库中插入支付信息等,构造繁琐。

说了这么多那我们看下市面上的Mock服务器 


我们现在已经在使用的工具名为Moco,可以参考《一款好用的测试工具之MOCO》《学习Moco接口框架》我们今天讨论的是Mitmproxy工具,对比Moco工具的优势 
1.Moco为服务器部署,需要单独占用服务器资源,而Mitmproxy 工具为本地部署,直接本地mock无需单独占用服务器 
2.Moco需要在服务端编辑Json文件进行,你们来感受下 


这个文件配置过程中只要有一个符号或者标点出错,Moco服务是启动不了的。 
Moco需要服务端请求,请求返回的快慢完全取决为服务器的响应速度,但是Mitmproxy却不需要,因为是本地Mock数据,响应速度就是快

Mitmproxy是什么?

相信大家对Fiddler这个款工具都很了解了,这个Mitmproxy代理非常类似Fiddler在本地初始化一个代理,所有请求都会过,所以就实现了定制返回请求。

def response(self, flow:mitmproxy.http.HTTPFlow):

# 读取url及替换的json文件路径

d = yaml.load(open(DATA_PATH, 'r', encoding='utf-8').read(), Loader=yaml.FullLoader)

yaml.warnings({'YAMLLoadWarning': False})


count = d['keyCount']


#读取替换json内容

for count in range(count, 0, -1):

print(count)

url = d['request' + str(count)]['url']

response_path = JSON_PATH + '\\' + d['request' + str(count)]['response']


# 读取替换json内容

f = open(response_path, encoding='utf-8')

replaced_data = f.read()


if url in flow.request.url:

flow.response = flow.response.make(200)

flow.response.set_text(replaced_data)

count += 1

else:

count += 1

return

以上为部分功能代码,大家可以试着自己搭建下自己的mock环境,如果有问题欢迎留言讨论

相关文章

官网:https://mitmproxy.org/

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