maurobaraldi/mocks_for_humans.html

## mocks_for_humans.html
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    <meta name="keywords" content="remark,remarkjs,markdown,slideshow,presentation" />
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    <title>Remark</title>
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layout: true
class: center, middle, inverse
---
# Mock Para Seres Humanos

Por Mauro Baraldi
.footnote[Esses slides estão disponíveis no meu [gist](https://gist.github.com/maurobaraldi/)]
---
# Quem sou eu?
---

layout: false
.left-column[
### Mauro Navarro Baraldi
]
.right-column[
- Programador desde o século passado. Desde de 2001 com Python.

- Developer na [FieldLink](http://www.fieldlink.me)

- Eu quebro sistemas e eu escrevo testes.

- https://github.com/maurobaraldi
]
---
layout: false
.left-column[
  ## O que são mocks?
]
.right-column[
  Em programação Orientada a Objetos, Objetos Mock são objetos que imitam o comportamento de um outro objeto real.

São criados para simular o comportamento de um objeto, que não é o objeto em foco, e usados no fluxo do teste para facilitar, ou mesmo, viabilizar o caso de teste.

]
---
.left-column[
  ## O que são mocks?
]
.right-column[

Breve História sobre Mocks

- As primeiras idéias datam de 1999, a partir de debates de um grupo de discussão sobre arquitetura de software de Londres.

- Primeiras implementações vieram das comunidades Smalltalk e Java

- A motivação foi buscar uma forma de escrever testes unitários sem violar os principios da Orientação a Objetos e sem impactar no design da aplicação.

- Tem origens nos patterns **Composition** e **Chain of Responsibility**
]
---
.left-column[
  ## Vantagens e Desvanntagens
]
.right-column[
Vantagens

- Reduz a sobrecarga.

- Sobrepoe restrições temporais sobre as funções.

- Isolamento de dependencias.

Desvantagens

- Diificuldade em manter os mocks, se a implementação mudar.

- Aumenta a complexidade dos testes.

- Pode comprometer a garantia de funcionamento dos testes.
]
---
template: inverse

## Mocks em Python
---
.left-column[
  ## Mocks em Python
]
.right-column[
Até Python 3.2 precisa ser instalado via Pip

`pip install mock`

A partir do 3.3 esta em `unittest.mock` <3.
]
---
template: inverse

## Ok, vamos ao código.
---
.left-column[
  ## Exemplo 1
]
.right-column[
  ## Simular o comportamento de um método que não se pode prever o resultado:

<pre><code>from random import randint

def lancar_dados(qtd):
    result = [randint(1, 6) for i in range(qtd)]
    return sum(result)
</code></pre>

Testando o resultado do lançamento de um dado.

<pre><code>import unittest

class LancadorDeDadosTestCase(unittest.TestCase):

    def test_lanca_um_dado(self):
        self.assertTrue(lancar_dados(1) > 3)
</code></pre>

Resultado dos testes.

<pre><code>Traceback (most recent call last):
    self.assertTrue(resultado > 3)
AssertionError: False is not true
</code></pre>
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 1
]
.right-column[
## Solução:

Usar o recurso **return_value** para atribuir o resultado a uma função, que não a testada, para retornar o comportamento esperado e poder validar o teste.

`return_value`: Valor retornado quando o mock é chamado.

Por padrão, é um Mock (criado quando chamado).
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 1
]
.right-column[
## Solução:

### Teste usando mock para manipular o resultado do método **randint** da lib **random**.
<pre><code>import unittest
from unittest.mock import patch

class LancadorDeDadosTestCase(unittest.TestCase):

    @patch('random.randint')
    def test_resultado_maior_que_tres(self, mock_randint):
        mock_randint.return_value = 4
        self.assertTrue(lancar_dados(1) > 3)

    @patch('random.randint')
    def test_resultado_memor_que_tres(self, mock_randint):
        mock_randint.return_value = 2
        self.assertTrue(lancar_dados(2) < 3)
</code></pre>
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 2
]
.right-column[
  ## Como testar um método com uma data/hora específica:

<pre><code>from datetime import datetime

def hoje():
    return datetime.date.today()
</code></pre>

]
---
.left-column[
  ## Exemplo 2
]
.right-column[
## Problema:

Em CPython, não é possivel fazer o **monkeypatch** dos atributos da maioria das libs implemnetadas em C.

## Solução:

Lembra que o **return_value**, por padrão é um Mock, criado quando chamado?

Então, basta atribuir ao return value de um mock, um outro mock.
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 2
]
.right-column[
  ## Como testar um método com uma data/hora específica:

<pre><code>from datetime import datetime

def hoje():
    return datetime.date.today()
</code></pre>

No teste, faz-se o **patch** da lib `datetime`, onde ela esta sendo usada, e não da standard lib.

Nesse caso, a classe de teste esta no mesmo arquivo que a função, por isso `__main__.datetime`.

<pre><code>from unittest.mock import patch, Mock

class HojeTestCase(unittest.TestCase):

    @patch('__main__.datetime')
    def test_retorna_hoje(self, datetime_mock):
        mock = Mock(return_value=datetime.date(2015, 10, 6))
        datetime_mock.date.today = mock

        self.assertEqual(hoje(), datetime.date(2015, 10, 6))
</code></pre>
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 3
]
.right-column[
  ## Quando o teste for executado com uma condicão específica, o mock executa uma função.

<pre><code>class ValidadorDeEmail():
    def validar(self, email):
        if email.__contains__('@'):
            if email.endswith('.com.br'):
                return True
</code></pre>
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 3
]
.right-column[
  ## Quando o teste for executado com uma condicão específica, o mock executa uma função.

<pre><code>from unittest.mock import patch, Mock

def side_effect(email):
    if email.endswith('@teste.com.br'):
        return False
    return True

class ValidaEmailTestCase(unittest.TestCase):

    def test_validar_email_br(self):
        v = ValidadorDeEmail()
        self.assertTrue(v.validar('eu@mesmo.com.br'))

    def test_validar_email_br_menos_teste(self):
        with patch.object(ValidadorDeEmail, 'validar_email', side_effect=side_effect):
            v = ValidadorDeEmail()
            self.assertTrue(v.validar('tu@mesmo.com.br'))
            self.assertFalse(v.validar('outro@teste.com.br'))</code></pre>
</code></pre>
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 4
]
.right-column[
  ## Garantir que o metodo tenha sido chamado com algun(s) ou nenhum parametros.

<pre><code>def nome_completo(nome, sobrenome=None):
    return '{n} {s}'.format(n=nome, s=sobrenome)
</code></pre>

Nesse caso, o mock usa a funcionalidade de garantir que o método tenha sido chamado com o parametro específico.

<pre><code>import unittest
from unittest.mock import patch, Mock

class NomeTestCase(unittest.TestCase):

    @patch('__main__.nome_completo')
    def test_retornar_nome_completo(self, mock_nome):
        nome = nome_completo('João', 'Silva')
        mock_nome.assert_called_with('João', 'Silva')
</code></pre>
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 5
]
.right-column[
  ## Testar metodos que usam funções builtin, como o **open()**.

<pre><code>import json

def carrega_json(arquivo):
    try:
        return json.loads(open(arquivo).read())
    except (IOError, ValueError):
        return ""
</code></pre>

Como o **open** é um método builtin, ele deve ser chamado a partir do arquivo que estiver sendo chamado.

<pre><code>import unittest
from unittest.mock import patch, Mock

class CarregaJSONTestCase(unittest.TestCase):

    @patch('__main__.open')
    def test_retorna_json_valido(self, mock_open):
        arquivo = 'um_nome_qualquer.json'
        mock_file = Mock()
        mock_file.read.return_value = '{"chave": "valor"}'
        mock_open.return_value = mock_file

        self.assertEqual({"chave": "valor"}, carrega_json(arquivo))
</code></pre>
]
---
template: inverse

## Ok, mas e o tratamento de erro?
---
.left-column[
  ## Exemplo 5
]
.right-column[
  ## Qunado o arquivo não existe (**IOError**).

Nesse caso, não importa que o arquivo exista, pois ele nao vai ser usado.

<pre><code>import unittest
from unittest.mock import patch, Mock

class CarregaJSONTestCase(unittest.TestCase):

    @patch('__main__.open')
    def test_arquivo_inesistente(self, mock_open):
        arquivo = 'arquivo_nao_exite.json'
        mock_open.side_effect = IOError

        self.assertEqual("", carrega_json(arquivo))
</code></pre>
]
---
.left-column[
  ## Exemplo 5
]
.right-column[
  ## Qunado os dados do arquivo estão inconsistentes (**ValueError**)

<pre><code>import unittest
from unittest.mock import patch, Mock

class CarregaJSONTestCase(unittest.TestCase):

    @patch('__main__.open')
    @patch('json.loads')
    def test_arquivo_inconsistente(self, mock_loads, mock_open):
        arquivo = 'outro_arquivo.json'
        mock_file = Mock()
        mock_file.read.return_value = '{"chave": "valor"}'
        mock_open.return_value = mock_file
        mock_loads.side_effect = ValueError

        self.assertEqual("", carrega_json(arquivo))
</code></pre>
]
---
# Dicas

 - Avalie a necessidade de usar mock. As vezes, rever o código e encontrar uma solução mais simples pode ser melhor.

 - Mocks, geralmente são uma boa opção para simular comportamento de componentes que integram com seu código (bibliotecas externas).

 - A prática leva a experiência.

# Mais sobre mocks

 - [Documentação Oficial - Python 3](https://docs.python.org/3.3/library/unittest.mock.html)

 - [StackOverflow: Categorias Python + Mock](https://stackoverflow.com/questions/tagged/python+mocking?sort=frequent&pageSize=50)
---
name: last-page
template: inverse

## That's all folks (for now)!

[GitHub](http://github.com/maurobaraldi/) - [Twitter](http://twitter.com/mauro_baraldi/) - [SlideShare](https://pt.slideshare.net/mauro.baraldi) - [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/maurobaraldi/)
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      var _gaq = _gaq || [];
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        ga.src = 'https://ssl.google-analytics.com/ga.js';
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	<!DOCTYPE html>
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	<title>Remark</title>
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	---
	# Mock Para Seres Humanos

	Por Mauro Baraldi
	.footnote[Esses slides estão disponíveis no meu [gist](https://gist.github.com/maurobaraldi/)]
	---
	# Quem sou eu?
	---

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	### Mauro Navarro Baraldi
	]
	.right-column[
	- Programador desde o século passado. Desde de 2001 com Python.

	- Developer na [FieldLink](http://www.fieldlink.me)

	- Eu quebro sistemas e eu escrevo testes.

	- https://github.com/maurobaraldi
	]
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	## O que são mocks?
	]
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	Em programação Orientada a Objetos, Objetos Mock são objetos que imitam o comportamento de um outro objeto real.

	São criados para simular o comportamento de um objeto, que não é o objeto em foco, e usados no fluxo do teste para facilitar, ou mesmo, viabilizar o caso de teste.

	]
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	.left-column[
	## O que são mocks?
	]
	.right-column[

	Breve História sobre Mocks

	- As primeiras idéias datam de 1999, a partir de debates de um grupo de discussão sobre arquitetura de software de Londres.

	- Primeiras implementações vieram das comunidades Smalltalk e Java

	- A motivação foi buscar uma forma de escrever testes unitários sem violar os principios da Orientação a Objetos e sem impactar no design da aplicação.

	- Tem origens nos patterns Composition e Chain of Responsibility
	]
	---
	.left-column[
	## Vantagens e Desvanntagens
	]
	.right-column[
	Vantagens

	- Reduz a sobrecarga.

	- Sobrepoe restrições temporais sobre as funções.

	- Isolamento de dependencias.

	Desvantagens

	- Diificuldade em manter os mocks, se a implementação mudar.

	- Aumenta a complexidade dos testes.

	- Pode comprometer a garantia de funcionamento dos testes.
	]
	---
	template: inverse

	## Mocks em Python
	---
	.left-column[
	## Mocks em Python
	]
	.right-column[
	Até Python 3.2 precisa ser instalado via Pip

	`pip install mock`

	A partir do 3.3 esta em `unittest.mock` <3.
	]
	---
	template: inverse

	## Ok, vamos ao código.
	---
	.left-column[
	## Exemplo 1
	]
	.right-column[
	## Simular o comportamento de um método que não se pode prever o resultado:

	<pre><code>from random import randint

	def lancar_dados(qtd):
	result = [randint(1, 6) for i in range(qtd)]
	return sum(result)
	</code></pre>

	Testando o resultado do lançamento de um dado.

	<pre><code>import unittest

	class LancadorDeDadosTestCase(unittest.TestCase):

	def test_lanca_um_dado(self):
	self.assertTrue(lancar_dados(1) > 3)
	</code></pre>

	Resultado dos testes.

	<pre><code>Traceback (most recent call last):
	self.assertTrue(resultado > 3)
	AssertionError: False is not true
	</code></pre>
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 1
	]
	.right-column[
	## Solução:

	Usar o recurso return_value para atribuir o resultado a uma função, que não a testada, para retornar o comportamento esperado e poder validar o teste.

	`return_value`: Valor retornado quando o mock é chamado.

	Por padrão, é um Mock (criado quando chamado).
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 1
	]
	.right-column[
	## Solução:

	### Teste usando mock para manipular o resultado do método randint da lib random.
	<pre><code>import unittest
	from unittest.mock import patch

	class LancadorDeDadosTestCase(unittest.TestCase):

	@patch('random.randint')
	def test_resultado_maior_que_tres(self, mock_randint):
	mock_randint.return_value = 4
	self.assertTrue(lancar_dados(1) > 3)

	@patch('random.randint')
	def test_resultado_memor_que_tres(self, mock_randint):
	mock_randint.return_value = 2
	self.assertTrue(lancar_dados(2) < 3)
	</code></pre>
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 2
	]
	.right-column[
	## Como testar um método com uma data/hora específica:

	<pre><code>from datetime import datetime

	def hoje():
	return datetime.date.today()
	</code></pre>

	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 2
	]
	.right-column[
	## Problema:

	Em CPython, não é possivel fazer o monkeypatch dos atributos da maioria das libs implemnetadas em C.

	## Solução:

	Lembra que o return_value, por padrão é um Mock, criado quando chamado?

	Então, basta atribuir ao return value de um mock, um outro mock.
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 2
	]
	.right-column[
	## Como testar um método com uma data/hora específica:

	<pre><code>from datetime import datetime

	def hoje():
	return datetime.date.today()
	</code></pre>

	No teste, faz-se o patch da lib `datetime`, onde ela esta sendo usada, e não da standard lib.

	Nesse caso, a classe de teste esta no mesmo arquivo que a função, por isso `__main__.datetime`.

	<pre><code>from unittest.mock import patch, Mock

	class HojeTestCase(unittest.TestCase):

	@patch('__main__.datetime')
	def test_retorna_hoje(self, datetime_mock):
	mock = Mock(return_value=datetime.date(2015, 10, 6))
	datetime_mock.date.today = mock

	self.assertEqual(hoje(), datetime.date(2015, 10, 6))
	</code></pre>
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 3
	]
	.right-column[
	## Quando o teste for executado com uma condicão específica, o mock executa uma função.

	<pre><code>class ValidadorDeEmail():
	def validar(self, email):
	if email.__contains__('@'):
	if email.endswith('.com.br'):
	return True
	</code></pre>
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 3
	]
	.right-column[
	## Quando o teste for executado com uma condicão específica, o mock executa uma função.

	<pre><code>from unittest.mock import patch, Mock

	def side_effect(email):
	if email.endswith('@teste.com.br'):
	return False
	return True

	class ValidaEmailTestCase(unittest.TestCase):

	def test_validar_email_br(self):
	v = ValidadorDeEmail()
	self.assertTrue(v.validar('eu@mesmo.com.br'))

	def test_validar_email_br_menos_teste(self):
	with patch.object(ValidadorDeEmail, 'validar_email', side_effect=side_effect):
	v = ValidadorDeEmail()
	self.assertTrue(v.validar('tu@mesmo.com.br'))
	self.assertFalse(v.validar('outro@teste.com.br'))</code></pre>
	</code></pre>
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 4
	]
	.right-column[
	## Garantir que o metodo tenha sido chamado com algun(s) ou nenhum parametros.

	<pre><code>def nome_completo(nome, sobrenome=None):
	return '{n} {s}'.format(n=nome, s=sobrenome)
	</code></pre>

	Nesse caso, o mock usa a funcionalidade de garantir que o método tenha sido chamado com o parametro específico.

	<pre><code>import unittest
	from unittest.mock import patch, Mock

	class NomeTestCase(unittest.TestCase):

	@patch('__main__.nome_completo')
	def test_retornar_nome_completo(self, mock_nome):
	nome = nome_completo('João', 'Silva')
	mock_nome.assert_called_with('João', 'Silva')
	</code></pre>
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 5
	]
	.right-column[
	## Testar metodos que usam funções builtin, como o open().

	<pre><code>import json

	def carrega_json(arquivo):
	try:
	return json.loads(open(arquivo).read())
	except (IOError, ValueError):
	return ""
	</code></pre>

	Como o open é um método builtin, ele deve ser chamado a partir do arquivo que estiver sendo chamado.

	<pre><code>import unittest
	from unittest.mock import patch, Mock

	class CarregaJSONTestCase(unittest.TestCase):

	@patch('__main__.open')
	def test_retorna_json_valido(self, mock_open):
	arquivo = 'um_nome_qualquer.json'
	mock_file = Mock()
	mock_file.read.return_value = '{"chave": "valor"}'
	mock_open.return_value = mock_file

	self.assertEqual({"chave": "valor"}, carrega_json(arquivo))
	</code></pre>
	]
	---
	template: inverse

	## Ok, mas e o tratamento de erro?
	---
	.left-column[
	## Exemplo 5
	]
	.right-column[
	## Qunado o arquivo não existe (IOError).

	Nesse caso, não importa que o arquivo exista, pois ele nao vai ser usado.

	<pre><code>import unittest
	from unittest.mock import patch, Mock

	class CarregaJSONTestCase(unittest.TestCase):

	@patch('__main__.open')
	def test_arquivo_inesistente(self, mock_open):
	arquivo = 'arquivo_nao_exite.json'
	mock_open.side_effect = IOError

	self.assertEqual("", carrega_json(arquivo))
	</code></pre>
	]
	---
	.left-column[
	## Exemplo 5
	]
	.right-column[
	## Qunado os dados do arquivo estão inconsistentes (ValueError)

	<pre><code>import unittest
	from unittest.mock import patch, Mock

	class CarregaJSONTestCase(unittest.TestCase):

	@patch('__main__.open')
	@patch('json.loads')
	def test_arquivo_inconsistente(self, mock_loads, mock_open):
	arquivo = 'outro_arquivo.json'
	mock_file = Mock()
	mock_file.read.return_value = '{"chave": "valor"}'
	mock_open.return_value = mock_file
	mock_loads.side_effect = ValueError

	self.assertEqual("", carrega_json(arquivo))
	</code></pre>
	]
	---
	# Dicas

	- Avalie a necessidade de usar mock. As vezes, rever o código e encontrar uma solução mais simples pode ser melhor.

	- Mocks, geralmente são uma boa opção para simular comportamento de componentes que integram com seu código (bibliotecas externas).

	- A prática leva a experiência.

	# Mais sobre mocks

	- [Documentação Oficial - Python 3](https://docs.python.org/3.3/library/unittest.mock.html)

	- [StackOverflow: Categorias Python + Mock](https://stackoverflow.com/questions/tagged/python+mocking?sort=frequent&pageSize=50)
	---
	name: last-page
	template: inverse

	## That's all folks (for now)!

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