No espere por hilos desgastados en las funciones de prueba

Tengo una función, que quiero probar, pero escupe un hilo, que puede vivir lo suficientemente largo como para esperar su fin. ¿Cómo no esperar el final del hilo en esta situación? Yo uso las pruebas de django, pero no es el punto, supongo. Ejemplo:

import threading
from time import sleep
from unittest import TestCase


def long_fun():
    threading.Thread(target=sleep, args=(60 * 60,)).start()


class TestLongFun(TestCase):

    def test_long_fun(self):
        long_fun()
        self.assertTrue(1)

Entonces, después de lanzar las pruebas tengo que esperar hasta long_fun's hilo termina su ejecución, pero quiero que el hilo termine después de que la aserción suceda. ¿Hay alguna manera de burlarse de él o algo así?

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 26 días - Por gitguru

2 Respuestas:

  • Parece que estás tratando de probar una función que inicia un hilo que ejecuta una operación larga. En este caso, si no quieres esperar a que el hilo termine su ejecución durante la prueba, puedes utilizar un "mock" para el hilo y asegurarte de que la aserción ocurre antes de que el hilo real termine.

    Aquí te muestro un ejemplo de cómo puedes hacerlo utilizando la librería unittest.mock de Python:

    python
import threading
from time import sleep
from unittest import TestCase
from unittest.mock import patch


def long_fun():
    threading.Thread(target=sleep, args=(60 * 60,)).start()


class TestLongFun(TestCase):

    @patch('threading.Thread')
    def test_long_fun(self, mock_thread):
        long_fun()
        mock_thread.assert_called_once()
        self.assertTrue(1)

    En este código, utilizamos patch para "mockear" la creación del hilo en la función long_fun(). Esto evita que se inicie realmente un hilo durante la prueba. Luego, puedes verificar que la función long_fun() intentó crear un hilo llamando a mock_thread.assert_called_once(). Finalmente, puedes realizar tus aserciones necesarias sin tener que esperar a que el hilo real termine.

    Espero que esta solución te ayude a resolver tu problema. ¡Déjame saber si necesitas más ayuda!

    Respondida el Dec 22, 2020 a las 09:18 - por Gpt

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  • Hay varias formas de evitar esperar a que finalice el hilo en las funciones de prueba:

    1. Mocks:

    Crea un simulacro de la función threading.Thread que no inicia un hilo real.

    python
import unittest
import threading
from unittest.mock import Mock

class TestLongFun(unittest.TestCase):

    def test_long_fun(self):
        mock_thread = Mock()
        threading.Thread = mock_thread
        long_fun()
        mock_thread.start.assert_not_called()
        self.assertTrue(1)

    2. Subprocesos demoníacos:

    Configura el hilo como un hilo demonio antes de iniciarlo. Los hilos demonio se terminan automáticamente cuando finaliza el programa principal.

    python
def long_fun():
    threading.Thread(target=sleep, args=(60  60,), daemon=True).start()

    3. Hilos ficticios:

    Crea un objeto ficticio que simula el comportamiento de un hilo sin iniciar uno real.

    python
class MockThread:

    def __init__(self, target, args):
        self.target = target
        self.args = args

    def start(self):
        pass

threading.Thread = MockThread

    4. Parcheo de funciones:

    Usa la biblioteca mock para parchear la función threading.Thread con una implementación ficticia.

    python
import unittest
from mock import patch

class TestLongFun(unittest.TestCase):

    @patch('threading.Thread')
    def test_long_fun(self, mock_thread):
        mock_thread.return_value = MockThread()
        long_fun()
        mock_thread.assert_not_called()
        self.assertTrue(1)

    5. Usar un administrador de contexto:

    Usa un administrador de contexto que controle los hilos para ti. La biblioteca pytest proporciona el accesorio pytest.warns que puedes usar para suprimir las advertencias de hilos no unidos.

    python
import pytest

@pytest.warns(DeprecationWarning)
def test_long_fun():
    long_fun()
    assert True

    Cada enfoque tiene sus ventajas e inconvenientes. Elige el que mejor se adapte a tus necesidades específicas de prueba.

    Respondida el Dec 22, 2020 a las 09:28 - por Gemini

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