用Pythonic的方式模拟pyodbc.Row

Question

用Pythonic的方式模拟pyodbc.Row

4

“Pythonic”方式进行适当的单元测试取决于pyodbc所做SQL查询的功能。最佳方法是模拟返回来自SQL服务器的输出的函数。问题在于，模拟应该返回什么？我的设置：在lib1中：

def selectSQL(connection, query):
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(query)
    return cursor.fetchall()

在lib2中：

def function_to_be_tested(cxnx):
    my_query = "SELECT r1, r2 FROM t1"
    rows = lib1.selectSQL(cxnx, my_query)
    # do someting with the rows like:
    a = 0
    for row in rows
        a += row.r1 * row.r2
    return a

我提出了以下解决方案：

将lib1.selectSQL(cxnx, my_query)打印到文件中
将lib1.selectSQL中的数据插入到namedtuple中

,

out_tuple   = namedtuple('out1', ["r1", "r2"])
printed_data = [(1,2),(2,3)]
out = [out_tuple(*row) for row in printed_data]

def test_mockSelectSQL(self):
    piotrSQL.selectSQL = MagicMock()
    piotrSQL.selectSQL.side_effect = [out]
    self.assertEqual(lib2.function_to_be_tested(True), 7)

我唯一的担忧是模拟返回的是namedtuple而不是原始函数中的pyodbc.Row。我查看了以下网站，以寻找有关如何正确创建pyodbc.Row的信息：

在pyodbc的单元测试中，没有if的构造函数 - 我在源代码中也没有找到它（但我是新手，可能已经忽略了它）... 然而，我在Row文档中找到了以下信息：

“然而，有一些pyodbc的补充使它们非常方便：”

- 值可以通过列名访问。 - 即使在关闭游标后，也可以访问Cursor.description值。 - 值可以被替换。 - 来自同一select语句的行共享内存。

因此，似乎namedtuple实际上与pyodbc.Row（在访问值方面）表现相同。是否有更pythonic的方法来对pyodbc.Row进行单元测试？能否假设这是一个好的Mock？

- Piotr Siejda

1

我会创建一个内存 sqlite 表格，并填充模拟数据并钩入其中。从我链接的文档中得知：您还可以提供特殊名称 :memory:，以在 RAM 中创建数据库。 - Nullman

这段代码在pyodbc中可以通过以下方式访问行中的值： row.value1 但在sqlite中必须使用以下方式： row['value1'] 因此，如果我将pyodbc连接替换为sqlite连接，则代码会失败。另一个问题是sqlite不支持datetime对象，这会破坏我的其他测试... - Piotr Siejda

你使用哪种类型的SQL数据库？ - Nullman

@Nullman IBM DB2。在您的看法中，pyodbc是错误的选择吗？ - Piotr Siejda

1

我不是数据库质量方面的专家，我只是想知道是否可以创建一个临时表来处理数据，就像我在SQLite中建议的那样。结果证明，你是可以这样做的。 - Nullman

谢谢！这解决了我的问题 :) 所以答案就是 - "创建临时表"。 - Piotr Siejda

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Gord Thompson · Accepted Answer

根据问题中@Nullman的建议，如果您想使用内存数据库，可以尝试使用SQLite ODBC驱动程序，以便您可以返回实际的pyodbc.Row对象，如下所示：

import pyodbc
conn_str = 'Driver=SQLite3 ODBC Driver;Database=:memory:'
cnxn = pyodbc.connect(conn_str, autocommit=True)
crsr = cnxn.cursor()

# create test data
crsr.execute("CREATE TABLE table1 (id INTEGER PRIMARY KEY, dtm DATETIME)")
crsr.execute("INSERT INTO table1 (dtm) VALUES ('2017-07-26 08:08:08')")

# test retrieval
crsr.execute("SELECT * FROM table1")
print(crsr.fetchall())
# prints:
# [(1, datetime.datetime(2017, 7, 26, 8, 8, 8))]

crsr.close()
cnxn.close()

我刚刚在Windows上的PyCharm中测试过，它对我有效。