pook 项目教程
2024-09-09 13:12:48作者:庞队千Virginia
1. 项目介绍
pook 是一个用于 HTTP 请求模拟和测试的 Python 库。它允许开发者在不依赖外部服务的情况下,模拟 HTTP 请求和响应,从而简化测试和开发流程。pook 支持多种匹配规则和响应模拟,适用于单元测试、集成测试以及开发阶段的 API 模拟。
2. 项目快速启动
安装
首先,使用 pip 安装 pook:
pip install pook
快速示例
以下是一个简单的示例,展示如何使用 pook 模拟一个 HTTP GET 请求:
import pook
import requests
# 启用 pook
pook.on()
# 模拟一个 GET 请求
pook.get('http://httpbin.org/status/500', reply=200, response_json={'status': 'OK'})
# 发起实际的 HTTP 请求
response = requests.get('http://httpbin.org/status/500')
# 打印响应
print(response.json())
运行结果
运行上述代码后,你会看到如下输出:
{'status': 'OK'}
3. 应用案例和最佳实践
单元测试
在单元测试中,pook 可以用来模拟外部 API 的响应,确保测试用例不依赖于外部服务的状态。例如:
import unittest
import pook
import requests
class TestAPI(unittest.TestCase):
def test_api_response(self):
pook.get('http://api.example.com/data', reply=200, response_json={'data': 'test'})
response = requests.get('http://api.example.com/data')
self.assertEqual(response.json(), {'data': 'test'})
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
开发阶段的 API 模拟
在开发阶段,pook 可以用来模拟尚未实现的 API 端点,从而允许前端开发人员继续工作,而不必等待后端 API 的完成。例如:
import pook
import requests
pook.get('http://api.example.com/user/1', reply=200, response_json={'id': 1, 'name': 'John Doe'})
response = requests.get('http://api.example.com/user/1')
print(response.json())
4. 典型生态项目
requests
pook 与 Python 的 requests 库完美集成,可以直接用于模拟 requests 库的 HTTP 请求。
pytest
pook 可以与 pytest 结合使用,提供更强大的测试功能。例如:
import pytest
import pook
import requests
@pytest.fixture
def mock_api():
pook.get('http://api.example.com/data', reply=200, response_json={'data': 'test'})
def test_api_response(mock_api):
response = requests.get('http://api.example.com/data')
assert response.json() == {'data': 'test'}
unittest
pook 也可以与 Python 的标准库 unittest 结合使用,提供单元测试功能。
通过以上模块的介绍,你可以快速上手并深入了解 pook 项目,并将其应用于实际开发和测试中。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
774
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
756
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler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。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen 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
TSX
987
249