pytest-mock中new参数在上下文管理器中的正确用法

在Python单元测试中，mock技术是隔离测试对象依赖的重要手段。pytest-mock作为pytest的mock插件，提供了便捷的mock功能，但在某些用法上与标准库unittest.mock存在差异，需要开发者特别注意。

问题现象

当开发者尝试在pytest-mock中使用new参数替换类方法时，可能会遇到TypeError: 'function' object does not support the context manager protocol错误。这种情况在使用上下文管理器(with语句)时尤为常见。

原因分析

pytest-mock的patch.object与unittest.mock的patch.object在API设计上存在关键差异：

1. unittest.mock允许直接将函数对象作为new参数传入，并在上下文管理器中使用
2. pytest-mock则要求使用new_callable参数来指定替换对象，或者使用返回值装饰模式

正确用法

在pytest-mock中，有以下几种正确的方式来mock类方法：

方法一：使用new_callable参数

def test_with_new_callable(mocker):
    def mock_func(self):
        return 42
    
    with mocker.patch.object(SomeClass, 'method', new_callable=lambda: mock_func):
        instance = SomeClass()
        assert instance.method() == 42

方法二：使用返回值装饰模式

def test_with_return_value(mocker):
    mock_return = 42
    with mocker.patch.object(SomeClass, 'method', return_value=mock_return):
        instance = SomeClass()
        assert instance.method() == mock_return

方法三：使用装饰器语法

@mocker.patch.object(SomeClass, 'method', return_value=42)
def test_with_decorator(mock_method):
    instance = SomeClass()
    assert instance.method() == 42

最佳实践建议

1. 在pytest-mock环境中，优先考虑使用return_value或new_callable而非直接使用new参数
2. 当需要复杂mock逻辑时，使用new_callable配合lambda或工厂函数
3. 对于简单值替换，return_value是更简洁的选择
4. 保持测试代码一致性，在项目中统一mock的使用风格

理解这些差异有助于开发者编写更健壮、可维护的测试代码，避免因API差异导致的测试失败。记住，虽然unittest.mock和pytest-mock功能相似，但在细节实现上存在需要注意的区别。