Что такое мок-объекты в тестировании и для чего они нужны?

Что проверяют

Понимаете ли вы, зачем изолировать код в тестах и где эта изоляция начинает врать. От Python-разработчика ждут уверенного unittest.mock, а следом спрашивают, куда именно ставить patch и почему тест с моками прошёл, а прод упал.

Как отвечать

Мок это заменитель реальной зависимости, который вдобавок записывает, как с ним взаимодействовали. Полезно назвать семейство тестовых двойников, потому что «моком» часто зовут их всех:

• stub: возвращает заданные ответы и ничего не проверяет;
• fake: упрощённая рабочая реализация, например хранилище в словаре вместо базы;
• spy: пропускает вызовы к настоящему объекту и запоминает их;
• mock: заменяет объект и позволяет проверить вызовы: сколько раз, с какими аргументами.

Зачем нужны: убрать из юнит-теста сеть, платёжный шлюз, почту и текущее время, чтобы тест был быстрым и воспроизводимым.

Инструменты в Python:

• unittest.mock: Mock, MagicMock с поддержкой магических методов вроде __enter__, AsyncMock для корутин, проверки вида assert_called_once_with();
• patch: декоратор или контекстный менеджер, временно подменяет имя в модуле; patch.object подменяет атрибут объекта;
• autospec=True или create_autospec(): мок копирует сигнатуры настоящего класса и падает на несуществующем методе или неверных аргументах;
• pytest: фикстура monkeypatch, плагин pytest-mock с фикстурой mocker. Для HTTP есть responses под requests и respx под httpx, для времени freezegun.

Где спотыкаются

Патчат имя там, где оно определено, а не там, где его ищет код. Если в app/billing.py написано from requests import post, подменять нужно app.billing.post, а patch("requests.post") до этого кода не дотянется.

Создают моки без спецификации. После переименования метода в реальном клиенте тест продолжает зелёным вызывать старое имя, ведь голый Mock принимает любой атрибут. Спасает autospec.

Мокают всё подряд, включая ORM и собственные функции. Тест начинает проверять порядок вызовов вместо результата, ломается от любого рефакторинга и не ловит ошибок в SQL. Базу лучше поднимать настоящую, например через testcontainers.