Natuurlijk! Om mock-objecten te genereren voor je unit tests in Python, kun je bijvoorbeeld gebruik maken van de unittest.mock-module. Hier is een voorbeeld van hoe je dat kunt doen voor jouw UserManager-klasse: ```python import unittest from unittest.mock import Mock class TestUserManager(unittest.TestCase): def setUp(self): # Maak mock-objecten voor de afhankelijkheden self.mock_repo = Mock() self.mock_email_service = Mock() # Instantiate UserManager met mocks self.user_manager = UserManager(self.mock_repo, self.mock_email_service) def test_add_user_saves_user_and_sends_email(self): # Arrange user = Mock() user.email = 'test@example.com' # Act self.user_manager.add_user(user) # Assert # Controleer of repo.save() is aangeroepen met de juiste gebruiker self.mock_repo.save.assert_called_with(user) # Controleer of email.send_welcome() is aangeroepen met de juiste email self.mock_email_service.send_welcome.assert_called_with(user.email) if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` **Hoe integreer je deze mocks in je testcases?** - **Mock-objecten maken**: Gebruik `Mock()` om je afhankelijkheden (`user_repo` en `email_service`) te simuleren. - **Injectie in de klasse**: Geef deze mocks door aan je klasse bij het initialiseren. - **Verwachtingen controleren**: Gebruik methoden zoals `.assert_called_with()` om te verifiëren dat de juiste functies zijn aangeroepen met de verwachte argumenten. - **Afhankelijkheden isoleren**: Door mocks te gebruiken, worden externe systemen (zoals databases of e-mailservers) niet echt aangeroepen, waardoor je tests snel en betrouwbaar blijven. Door deze aanpak te volgen, kun je je unit tests effectief isoleren en controleren of je code correct gebruik maakt van haar afhankelijkheden.

Hier is hoe je mock objecten kunt genereren en gebruiken voor je `UserManager` unit tests: ## Mock Objecten Genereren ```python import unittest from unittest.mock import Mock, MagicMock from your_module import UserManager class TestUserManager(unittest.TestCase): def setUp(self): # Mock objecten aanmaken self.mock_user_repo = Mock() self.mock_email_service = Mock() # UserManager instantie met mock dependencies self.user_manager = UserManager(self.mock_user_repo, self.mock_email_service) ``` ## Test Case Met Mocks ```python def test_add_user_calls_dependencies_correctly(self): # Arrange test_user = Mock() test_user.email = "test@example.com" # Mock de return value van send_welcome (optioneel) self.mock_email_service.send_welcome.return_value = True # Act result = self.user_manager.add_user(test_user) # Assert # Controleer of save werd aangeroepen met de juiste user self.mock_user_repo.save.assert_called_once_with(test_user) # Controleer of send_welcome werd aangeroepen met het juiste email self.mock_email_service.send_welcome.assert_called_once_with("test@example.com") ``` ## Geavanceerde Mock Configuratie ```python def test_add_user_with_specific_mock_behavior(self): # Mock met specifiek gedrag configureren self.mock_user_repo.save.return_value = "user_saved_successfully" self.mock_email_service.send_welcome.return_value = True test_user = Mock() test_user.email = "user@test.com" self.user_manager.add_user(test_user) # Additional assertions self.assertTrue(self.mock_email_service.send_welcome.called) ``` ## Hoe Mocks Werken: 1. **Isolatie**: Mocks vervangen echte dependencies, zodat je alleen de `UserManager` logica test 2. **Verificatie**: Je kunt controleren of methods correct worden aangeroepen 3. **Controle**: Je bepaalt zelf het gedrag van de mock methods ## Belangrijke Mock Methoden: - `assert_called_once_with()`: Controleert exact één aanroep met specifieke parameters - `return_value`: Bepaalt wat de mock method retourneert - `side_effect`: Voor complex gedrag of exceptions simuleren ## Best Practices: - Test één ding per test case - Gebruik descriptive test method names - Reset mocks tussen tests indien nodig met `mock_method.reset_mock()` Deze aanpak isoleert je unit tests volledig van externe dependencies zoals databases of email services.