Não é Magia, é Tecnologia

Trabalhando com testes unitários você provavelmente já usou mocks e disse: "Uau! Isso é muito mágico!".

Alterar o comportamento de objetos é muito legal, mas está bem longe de ser magia, então a proposta dessa palestra é explorar os conceitos e design patterns implementados pelos mocks e ressaltar os pontos fortes desse aspecto dinâmico de Python.

Transcript

1. Não é Magia, é Tecnologia Design Patterns por trás do MagicMock
2. Pessoal: Rafael Reimberg Lima, 28, Paulistano, Casado. Formação: Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo IFSP / Engenharia de Software pela PUC-SP Profissional: 11 anos em TI, atualmente Engenheiro de Software no Mercado Bitcoin Eventos/Comunidade: Python Brasil (aqui :P), Python Sudeste, TDC, DockerCon, grupos/listas do Telegram, Google e Facebook. Bio
3. Mock Objeto que imita/simula o comportamento de um objeto "real" para fins de teste.
4. Magic Mock Nome da classe do pacote unittest.mock que implementa métodos mágicos especiais em Python
5. Tech Mock Projeto de estudo criado para entender os Design Patterns utilizados pelo Magic Mock
6. Design Patterns
8. Monkey Patch Técnica de modificar o comportamento de um objeto em tempo de execução. >>> aux = True >>> True = False >>> False = True >>> print True True >>> print False False ATENÇÃO: Esse exemplo é ilustrativo e só funciona com Python2, não use em produção!
9. Context Managers Definição de contextos de execução em determinado bloco com a keyword with. arq = open(‘arquivo’) print(arq.readlines()) arq.close() OU with open('arquivo') as arq: print(arq.readlines())
10. Decorators Definição de uma inner function para adicionar comportamentos antes e/ou depois de sua execução. def grava_log_acesso(func): def decorator(*args, **kwargs): print(“Isso é um decorator”) print( “Vai chamar {}”.format( repr(func))) result = func( *args, **kwargs) print(“Chamou a função”) return result return decorator @grava_log_acesso def meu_print(texto): print(texto) >>> meu_print(“Oi PyBR2018”) Isso é um decorator Vai chamar <function meu_print at 0x7f46d229e598> Oi PyBR2018 Chamou a função
11. Duck Typing Se algo se comporta como um pato, pra mim é um pato. >>> l = [1, 2, 3] >>> type(l) <type 'list'> >>> ["l{}".format(i) for i in l] ['l1', 'l2', 'l3'] >>> t = tuple(l) >>> type(t) <type 'tuple'> >>> ["t{}".format(i) for i in t] ['t1', 't2', 't3'] Esse comportamento pode ser comparado com uma Interface em linguagens estáticas: Se um objeto implementa a interface pato, vou tratá-lo como um pato.
12. Magic Special Methods Os métodos dunder (double under) são invocados por operadores matemáticos, palavras chave da linguagem ou mesmo pelas sintaxes de acesso à elementos. Exemplos: • Atributos: __getattr__, __setattr__, __delattr__, ... • Classe como método: __call__ • Dicionários: __getitem__, __setitem__, __delitem__, ... • Matemática: __add__, __sub__, __div__, …
13. Perguntas?
14. https://docs.python.org/3/library/unittest.mock.html https://docs.python.org/3/library/contextlib.html https://github.com/testing-cabal/mock https://github.com/rreimberg/tech-mock https://github.com/pytest-dev/pytest-mock/ http://getpython3.com/diveintopython3/special-method-names.html http://python-history.blogspot.com/2013/11/story-of-none-true-false.html Fontes
15. Obrigado! @rreimberg