Natuurlijk! Het ontwikkelen van een effectieve unit testing strategie voor code die afhankelijk is van externe services of bibliotheken in Python vereist het isoleren, simuleren of mocken van die afhankelijkheden. Hier zijn enkele technieken, tools en best practices om dit te realiseren: 1. Gebruik van Mocking met de `unittest.mock` module De ingebouwde `unittest.mock` module biedt krachtige functionaliteiten om externe afhankelijkheden te simuleren. Hiermee kun je bijvoorbeeld API-aanroepen, databaseverbindingen of externe bibliotheken vervangen door mock objecten die gecontroleerde responses geven. Voorbeeld: ```python from unittest.mock import patch def test_externe_service(): with patch('mijn_module.externale_service') as mock_service: mock_service.return_value = {'status': 'success', 'data': 'test'} resultaat = mijn_functie_onder_test() assert resultaat == verwachte_uitkomst ``` 2. Isolatie door dependency injection Ontwerp je code zodanig dat externe afhankelijkheden als parameters worden doorgegeven. Hierdoor kun je tijdens tests eenvoudige mock-objecten injecteren en zo de afhankelijkheid isoleren. Voorbeeld: ```python def mijn_functie(externe_service): response = externe_service() # verdere verwerking # In tests mock_service = lambda: {'status': 'success'} mijn_functie(mock_service) ``` 3. Gebruik van externe mocking libraries zoals `responses` of `httpretty` voor HTTP-requests Voor code die afhankelijk is van HTTP API's, kunnen deze tools helpen om HTTP-verzoeken te mocken en te simuleren. Voorbeeld met `responses`: ```python import responses import requests @responses.activate def test_api_call(): responses.add(responses.GET, 'https://api.example.com/data', json={'key': 'value'}, status=200) result = requests.get('https://api.example.com/data') assert result.json() == {'key': 'value'} ``` 4. Simulatie van bibliotheken en SDK's Voor externe bibliotheken kun je mocken door bijvoorbeeld de hele module te patchen via `patch('module.BibliotheekClass')`. Dit is vooral handig als je afhankelijk bent van SDK's of third-party bibliotheken die moeilijk te mocken zijn. 5. Omgaan met updates of wijzigingen in externe componenten - **Versiebeheer en compatibiliteit:** Houd afhankelijkheden up-to-date en test regelmatig op nieuwe versies. - **Contract testing:** Gebruik contract testing (bijvoorbeeld met tools als `Pact`) om te controleren of je mocks nog overeenkomen met de werkelijke API's of bibliotheken. - **Automatisering:** Automatiseer tests en integratiecontroles bij updates om snel regressies te detecteren. - **Mock-up database of services:** Voor database afhankelijkheid kan je bijvoorbeeld `sqlite` in-memory databases gebruiken of mock database calls. Door deze technieken en tools consequent toe te passen, zorg je dat je unit tests betrouwbaar, snel en goed geïsoleerd blijven, zelfs bij veranderingen in externe dependencies.

Absoluut. Hier is een uitgebreide strategie voor het unit testen van Python-code met externe afhankelijkheden. ### Kernprincipe: Isolatie en de Test Pyramid Het doel van unit tests is het testen van *jouw* logica in isolatie. Externe services (API's, databases, message queues) en bibliotheken zijn bronnen van variabiliteit en traagheid die je moet uitsluiten. Je strategie moet gebouwd zijn rond de **Test Pyramid**: veel snelle, geïsoleerde unit tests, ondersteund door een kleinere hoeveelheid integratietests die de echte verbindingen wel testen. --- ### 1. Isoleren, Simuleren en Mocken: De Technieken #### A. Monkey Patching (Eenvoudig, maar voorzichtig gebruiken) Vervangt methods of attributen op runtime. Handig voor simpele scenario's. ```python # my_module.py import requests def get_user_data(user_id): response = requests.get(f'https://api.example.com/users/{user_id}') return response.json() # test_my_module.py import pytest from unittest.mock import patch import my_module def test_get_user_data(): # Creëer een mock response object met een .json() method mock_response = Mock() mock_response.json.return_value = {'id': 123, 'name': 'Test User'} # Patch de 'requests.get' functie en laat het de mock_return_value returnen with patch('my_module.requests.get', return_value=mock_response) as mock_get: result = my_module.get_user_data(123) # Assert dat de functie het juiste resultaat retourneert assert result == {'id': 123, 'name': 'Test User'} # Assert dat requests.get precies één keer is aangeroepen met de juiste URL mock_get.assert_called_once_with('https://api.example.com/users/123') ``` #### B. Dependency Injection (DI) (Aanbevolen, robuuste aanpak) Je geeft de externe afhankelijkheid (*dependency*) expliciet mee aan de functie of class, in plaats van deze intern aan te maken. Dit maakt het vervangen door een mock (*injecting a mock*) triviaal. ```python # service.py (Je eigen code - beter ontworpen) class UserService: def __init__(self, http_client): # Dependency wordt geïnjecteerd self.http_client = http_client def get_user_name(self, user_id): response = self.http_client.get(f'/users/{user_id}') return response.json()['name'] # test_service.py from unittest.mock import Mock from service import UserService def test_get_user_name(): # 1. Maak een mock van de http_client mock_http_client = Mock() # 2. Configureer het gedrag van de mock mock_http_client.get.return_value.json.return_value = {'name': 'Jane Doe'} # 3. Injecteer de mock in de service service = UserService(http_client=mock_http_client) # 4. Roep de methode aan result = service.get_user_name(999) # 5. Verifieer het resultaat en de interactie assert result == 'Jane Doe' mock_http_client.get.assert_called_once_with('/users/999') ``` #### C. Patching met `pytest-mock` (Zeer populair en clean) De `pytest-mock` plugin biedt een `mocker` fixture die de standaard `unittest.mock` API vereenvoudigt. ```python # test_with_pytest_mock.py def test_get_user_data(mocker): # 'mocker' fixture wordt geïnjecteerd mock_response = Mock() mock_response.json.return_value = {'id': 1, 'name': 'Alice'} # Mocker is vaak intuïtiever in gebruik mock_get = mocker.patch('my_module.requests.get', return_value=mock_response) result = my_module.get_user_data(1) assert result['name'] == 'Alice' mock_get.assert_called_once() ``` --- ### 2. Aanbevolen Tools voor je Python Omgeving 1. **`unittest.mock`** (Standaardbibliotheek): Altijd beschikbaar. De basis voor alle mocking in Python. 2. **`pytest` + `pytest-mock`**: De *de facto* standaard. `pytest` is een superieure testrunner en -framework. `pytest-mock` maakt mocking nog prettiger. 3. **`responses`** (voor `requests`): Een specifieke library om HTTP-requests te mocken. Zeer expliciet en krachtig. ```bash pip install pytest pytest-mock responses ``` ```python import responses import requests @responses.activate # Decorator activeert de mock def test_my_api_call(): # Definieer precies welke URL en response je verwacht responses.add( responses.GET, 'https://api.example.com/data', json={'key': 'value'}, status=200 ) response = requests.get('https://api.example.com/data') assert response.status_code == 200 assert response.json()['key'] == 'value' # Je kunt ook asserten op het aantal requests e.d. ``` --- ### 3. Omgaan met Wijzigingen in Externe Componenten Dit is een cruciaal onderdeel van je strategie. Mocks kunnen een vals gevoel van veiligheid geven als ze niet meeveranderen met de externe service. #### Strategie 1: Contract Tests (Aanbevolen) Dit is de professionele oplossing. Het idee is dat je een gedeelde formele definitie (een *contract*) maakt van hoe de API eruitziet (bijv. met **OpenAPI/Swagger**). Jouw tests valideren dat jouw mocks *en* de echte service voldoen aan hetzelfde contract. * **Hoe**: Gebruik een tool zoals **`pytest-vcr`** (opneemt en speelt HTTP-interacties af) of **Schemathesis** (genereert automatisch tests vanuit een OpenAPI-schema) om je contract te bewaken. #### Strategie 2: Gecontroleerde Integratietests Heb een kleine suite van *integratietests* (niet unit tests!) die *wel* tegen de echte (of een staging) service aanpraten. Deze tests: * Lopen langzamer en worden minder vaak uitgevoerd (bijv. in een CI/CD pipeline voor een merge naar `main`). * Valideren of de werkelijke interactie nog steeds werkt. * Waarschuwen je direct wanneer de externe service een *breaking change* introduceert. #### Strategie 3: Gedocumenteerde Mocks Zorg dat je mock-objecten en hun returnwaarden niet "magic values" zijn. Documenteer waar de waarden vandaan komen. **Slecht:** ```python mock_api.get.return_value = {"data": 42} # Waar komt 42 vandaan? ``` **Goed:** ```python # Mock response volgens de API docs v2.1: /items endpoint returns {'data': int} MOCK_ITEM_RESPONSE = {"data": 42} # Gebaseerd op documentatie mock_api.get.return_value = MOCK_ITEM_RESPONSE ``` ### Samenvattend Stappenplan 1. **Herschrijf code voor testbaarheid**: Gebruik Dependency Injection waar mogelijk. 2. **Isoleer alle I/O**: Identificeer elke plek waar je code praat met de buitenwereld (netwerk, disk, database). 3. **Kies je mocking tool**: Gebruik `unittest.mock` of `pytest-mock` voor algemene mocking en `responses` voor HTTP. 4. **Schrijf je geïsoleerde unit tests**: Mock de externe afhankelijkheden en test je bedrijfslogica. 5. **Voeg integratietests toe**: Schrijf een paar tests die de *werkelijke* connectie valideren (gebruik testcredentials, sandbox-API's). 6. **Beheer contracten**: Overweeg contract testing met tools zoals `pytest-vcr` om wijzigingen op te sporen. Deze aanpak garandeert een suite van **snelle, betrouwbare unit tests** die niet breken door netwerkproblemen of trage services, terwijl je toch wordt gewaarschuwd voor echte, breaking changes van je afhankelijkheden.