如何在 python 中模拟随机数生成器对象

Question

我正在为一个函数编写单元测试，在实际函数中我有：

rng = default_rng()
...
... # a little while later
while N<50:
    ...
    idx = rng.integers(100)

如何模拟变量 idx 或对 rng.integers 的调用？换句话说，我想让 idx 从一个简单的有序列表 [0, 1, 2, ...].

每次我尝试 @mock.patch('numpy.random.default_rng', side_effects=[0, 1, 2, ...]) 修饰测试函数时，代码 'runs' 但没有达到我的期望。如果我将上面的替换为 'numpy.random.default_rng.integers 我会收到一条错误消息，指出 default_rng 没有属性整数（我相信 bc 它是一个生成器对象）。我已经使用@mock.patch.object 尝试了许多不同的迭代，但仍然无济于事。

Answer 1

你的补丁有一些问题。首先，您显然正在使用 from numpy.random import default_rng，因此您必须修补模块中的 default_rng 实例 - 请参阅 where to patch.

其次，integers 是在 default_rng 的实例上调用的，而不是在 class 上调用的，因此您首先必须获取 mock 的实例，通过 return_value.

第三个：它被称为 side_effect，而不是 side_effects（尽管这可能只是您问题中的错字）。

所以一个工作版本可能看起来像这样（稍微调整一下以实际能够测试一些东西）：

sut.py

from numpy.random import default_rng

def get_random():
    rng = default_rng()
    idx = 0
    while idx < 50:
        idx = rng.integers(100)
    return idx

test_sut.py

@mock.patch('sut.default_rng')
def test_get_random(mocked):
    mocked.return_value.integers.side_effect = range(60)
    assert do_something() == 50

如何在 python 中模拟随机数生成器对象

How to mock a random number generator object in python

random

generator

python-unittest.mock