MockK框架中wasNot Called的正确使用方法
MockK是Kotlin生态中广受欢迎的模拟测试框架,近期在1.13.11版本中引入了一项重要变更,影响了wasNot Called断言的使用方式。本文将详细介绍这一变更的背景、影响以及正确的替代方案。
变更背景
在MockK 1.13.10及更早版本中,开发者可以使用wasNot Called来验证特定方法是否未被调用,语法如下:
verify { repo.countBy(any()) wasNot Called }
然而,这种用法在1.13.11版本中被明确禁止,框架会抛出"was not can only be called on a mocked object"异常。这一变更源于框架对API使用方式的规范化处理。
正确的验证方式
验证方法未被调用
现在,要验证某个方法未被调用,应该使用exactly = 0参数:
verify(exactly = 0) { repo.countBy(any()) }
这种语法更加明确地表达了验证意图,即确认方法在测试过程中完全没有被调用。
验证模拟对象未被使用
wasNot Called现在仅用于验证整个模拟对象是否未被使用:
verify { repo wasNot Called }
这条断言会检查模拟对象repo上的所有方法是否都未被调用,是一种更全面的验证方式。
实际应用示例
考虑一个服务类,它依赖一个仓库接口:
interface Repository {
fun countBy(ids: Set<Long>): Map<Long, Long>
}
class Service(private val repo: Repository) {
fun countBy(ids: Set<Long>) = if (ids.isEmpty()) {
emptyMap()
} else {
repo.countBy(ids)
}
}
在测试空集合场景时,正确的验证方式应该是:
@Test
fun `当传入空集合时不应调用仓库`() {
val repo = mockk<Repository>()
val service = Service(repo)
val result = service.countBy(emptySet())
assert(result.isEmpty())
verify(exactly = 0) { repo.countBy(any()) }
}
版本兼容性建议
如果你的项目升级到MockK 1.13.11或更高版本,需要检查所有使用wasNot Called的地方,特别是那些用于验证方法未被调用的断言,将它们更新为新的语法形式。
对于需要保持向后兼容性的项目,可以考虑暂时停留在1.13.10版本,但建议尽快迁移到新语法,因为新版本提供了更清晰的API语义和更好的错误提示。
总结
MockK 1.13.11版本的这一变更虽然带来了短暂的迁移成本,但从长远来看提高了API的一致性和可读性。作为开发者,理解并适应这些最佳实践将有助于编写更清晰、更可靠的测试代码。记住:验证方法未被调用使用verify(exactly = 0),验证整个对象未被使用才使用wasNot Called。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0129
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00