Курс Python → Тестирование с responses

Библиотека responses в Python представляет собой инструмент, который позволяет разработчикам генерировать и анализировать ответы на запросы. В отличие от библиотеки requests, которая используется для отправки HTTP-запросов, responses специализируется на создании фейковых ответов для тестирования приложений. Это полезный инструмент для проверки поведения вашего приложения при различных сценариях взаимодействия с внешними сервисами.

Основной целью использования библиотеки responses является создание симулированных ответов от сервера без необходимости настройки реального внешнего сервиса. Это позволяет разработчикам удобно тестировать обработку различных HTTP-ответов, статусов кодов и заголовков в их приложениях. Таким образом, можно убедиться, что приложение корректно обрабатывает разнообразные сценарии взаимодействия с внешними сервисами.

import responses

@responses.activate
def test_my_api():
    responses.add(responses.GET, 'https://api.example.com', json={'key': 'value'}, status=200)
    response = requests.get('https://api.example.com')
    assert response.json() == {'key': 'value'}

Приведенный выше пример демонстрирует как можно использовать библиотеку responses для тестирования API. Мы активируем responses, добавляем фейковый ответ на GET-запрос к определенному URL, отправляем реальный запрос с помощью библиотеки requests и проверяем, что полученный ответ соответствует ожидаемому значению. Такой подход позволяет эффективно проверить работу вашего приложения при взаимодействии с внешними сервисами.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Структурирование именованных констант
  2. Извлечение новостей с помощью newspaper3k
  3. Метод join() для объединения элементов в строку.
  4. Метод __call__ в Python
  5. Особенности ключей словаря в Python
  6. Генераторы списков в Python
  7. Основы Python
  8. Замена символов в Python
  9. Итерация по копии коллекции
  10. Метод add для класса Vector
  11. Переменные в Python: сокращение гласных
  12. Именованные аргументы в Python
  13. Основные операции с библиотекой Numpy
  14. Создание графики с черепахой
  15. Обновление шаблона base.html
  16. Метод index() в Python
  17. Разделение строки на пары ключ-значение.
  18. Использование обратной косой черты в f-строках
  19. Контекстный менеджер в Python
  20. Оболочка Python
  21. Метод __getitem__ в Python
  22. Преобразование чисел в восьмеричную строку
  23. Установка User-Agent в Python
  24. Область видимости переменных в Python
  25. Форматирование строк в Python
  26. Комментарии в Python
  27. Работа с модулем bisect
  28. Метод rmatmul для пользовательских матриц
  29. Очистка входных данных
  30. Класс UserDict: дополнительная функциональность
  31. Функция с **kwargs в Python
  32. Функция zip() в Python
  33. Работа с JSON данными в Python
  34. Пропуск строк в файле с itertools
  35. Объединение списков с использованием itertools.chain
  36. Искажение имен в Python
  37. Проверка элемента в множестве.
  38. Создание треугольника Паскаля
  39. Преобразование данных в Python
  40. Создание и использование модулей в Python
  41. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  42. Гибкие функции Python
  43. Объединение словарей в Python
  44. Объединение коллекций в Python
  45. Проверка типа данных

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию