Mock通过精准替换依赖对象（如@patch('requests.get')）实现隔离，支持return_value和side_effect模拟各种响应，并用assert_called_with等验证调用契约，配合fixture复用和命名规范提升可维护性。
依赖模拟：用Mock隔离外部服务
在测试中，真实调用数据库、HTTP接口或消息队列会拖慢速度、引入不确定性。Mock的作用就是用可控对象替代这些依赖，让测试只关注被测逻辑本身。
关键不是“随便打个补丁”，而是精准替换调用链中的具体对象。比如函数内部用了 requests.get，就该 patch requests.get，而不是 patch 整个 requests 模块。
- 用 @patch('requests.get') 装饰器最直观，测试函数会自动接收一个 mock 对象参数
- 若需在类方法中 mock，可用 @patch.object(ClassName, 'method_name')
- 临时替换实例属性？直接赋值：obj.api_client = Mock()，再设定 return_value 或 side_effect
行为控制：让Mock按需响应
真实依赖有各种返回形态：成功JSON、超时异常、空响应、分页数据……Mock 必须能模拟这些情况，才能覆盖边界逻辑。
-
return_value 适合固定返回，如
mock_get.return_value.json.return_value = {'id': 1} -
side_effect 更灵活：可设为异常（
side_effect=ConnectionError）、可调用对象（每次调用返回不同值），甚至可抛出自定义异常 - 检查是否被调用：mock_get.assert_called_once_with('https://api.example.com/users/1')，参数必须完全匹配
接口验证：确保调用符合契约
光有返回还不够——要确认代码确实按预期方式调用了依赖。比如应发 POST 而不是 GET，应带特定 header，应重试三次后放弃。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 用 assert_called_with() 验证最后一次调用的参数；用 assert_has_calls([call(...), call(...)]) 验证调用顺序和次数
- 检查请求头：mock_post.call_args.kwargs.get('headers', {})，再断言其中包含
'Authorization' - 验证异常处理路径：触发
side_effect=Timeout后，检查日志是否记录、降级逻辑是否执行
实战建议：从写法到维护
Mock 写多了容易失控——补丁嵌套深、返回值硬编码、断言散落各处。几个落地经验：
- 把常用 mock 配置抽成 fixture（pytest）或 setUp 方法，避免重复 setup
- 对复杂返回结构，用 namedtuple 或 SimpleNamespace 构建轻量响应对象，比层层 .return_value 更易读
- 测试命名体现意图，如 test_fetch_user_handles_network_timeout，而非 test_with_mock
- 当发现要 mock 太多层（比如 mock A → mock B → mock C），说明代码耦合过重，是重构信号
