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.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с исключениями в Python
- Concrete Paths в Python
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
- Работа со словарями
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Распаковка элементов последовательности
- Условное добавление элементов в список
- Передача словаря через **kwargs
- Подписка на Kaspersky Team
- Сортировка с помощью key
- Переменная с нижним подчеркиванием
- Работа с Path в Python
- Освобождение памяти в Python
- Упрощенный вывод данных в Python
- Цикл for в Python
- Работа с изменяемыми списками
- Python union() функция — объединение множеств
- Выключение компьютера с помощью Python
- Работа с SQLite в Python
- Python Translator: создание локальных переводчиков
- split() без разделителя
- Работа с argparse
- Преобразование списков в словарь
- Конкатенация строк в Python
- Метод count() для списка
- Генерация случайных данных в NumPy
- Python defaultdict добавление ключа
- Удаление ссылок в Python
- Отношения подклассов в Python
- Класс Counter() для подсчета элементов
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Вычисление логарифмов в Python
- Отрицательные индексы списков
- Работа с эмодзи в Python
- Декораторы с аргументами в Python
- Псевдонимы в Python
- Логический оператор «and» в Python
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Проверка элемента в множестве.
- Установка Python — Простое руководство
- Метод join() для объединения элементов в строку.
- Хешируемые ключи в Python
- Создание новых функций с помощью functools.partial
- Подсказки типов в Python
