Mocks e monkeypatch: isolar dependências

Por que isolar dependências

Boa parte do código útil conversa com o mundo externo: envia e-mails, chama serviços na rede, lê a data e a hora atuais, grava em um banco. Testar esse código do jeito ingênuo seria um problema. Você não quer disparar um e-mail de verdade a cada rodada de testes, nem depender de a internet estar de pé, nem ver o teste falhar amanhã só porque a data mudou. A solução é isolar: no teste, você troca a dependência real por um dublê que você controla e observa.

Esse dublê tem dois papéis. Primeiro, ele evita o efeito colateral real: em vez de mandar o e-mail, apenas anota que o envio foi pedido. Segundo, ele permite verificar o comportamento do seu código: você pode conferir que a função de envio foi chamada uma vez, com o destinatário e o assunto certos. Assim o teste não valida se o servidor de e-mail funciona, o que não é sua responsabilidade, e sim se o seu código o usou corretamente. É essa fronteira que dá foco ao teste.

Substituir e verificar com Mock

O módulo unittest.mock, embutido no Python, oferece o objeto Mock e a função patch para trocar dependências. Um Mock aceita qualquer chamada e a registra, guardando com quais argumentos foi chamado e quantas vezes. Depois, você faz asserções sobre isso: confirmar que foi chamado uma vez, com os argumentos esperados. A ideia é substituir a função real de envio por um Mock, rodar o seu código e então perguntar ao Mock como ele foi usado.

from unittest.mock import Mock

def notificar(usuario, enviar_email):
    # enviar_email e injetado; no teste, sera um Mock.
    assunto = "Bem-vindo"
    enviar_email(usuario["email"], assunto)
    return True

def test_notificar_usa_email_certo():
    email_falso = Mock()
    usuario = {"nome": "Ana", "email": "ana@exemplo.com"}

    resultado = notificar(usuario, email_falso)

    assert resultado is True
    # Verifica COMO o mock foi chamado, sem enviar nada de verdade:
    email_falso.assert_called_once_with("ana@exemplo.com", "Bem-vindo")

O Mock substitui o envio real; assert_called_once_with verifica os argumentos.

Repare no desenho do código. A função notificar recebe enviar_email como parâmetro, em vez de importar uma função fixa. Esse padrão, chamado injeção de dependência, facilita muito o teste: basta passar um Mock no lugar da função real. Quando a dependência não é injetável assim, e está embutida como uma chamada direta a outro módulo, entra o patch, que substitui temporariamente aquela referência. Em ambos os casos, o objetivo é o mesmo: controlar o que a dependência faz e observar como ela foi usada.

monkeypatch: trocar o ambiente no teste

O pytest oferece a sua própria ferramenta para isso, a fixture monkeypatch, e ela é especialmente conveniente para trocar atributos, funções de módulo e variáveis de ambiente. A grande vantagem é a segurança: tudo que você altera com o monkeypatch é desfeito automaticamente ao fim do teste, sem risco de a mudança vazar para outros testes. É a ferramenta ideal para controlar coisas globais como a hora atual ou uma variável de ambiente de configuração.

import time

def eh_horario_comercial():
    hora = time.localtime().tm_hour
    return 9 <= hora < 18

def test_horario_comercial(monkeypatch):
    class FakeTime:
        tm_hour = 10
    # Troca time.localtime so durante este teste:
    monkeypatch.setattr(time, "localtime", lambda: FakeTime)
    assert eh_horario_comercial() is True

def test_fora_do_horario(monkeypatch):
    class FakeTime:
        tm_hour = 22
    monkeypatch.setattr(time, "localtime", lambda: FakeTime)
    assert eh_horario_comercial() is False

monkeypatch.setattr troca time.localtime só no teste; a hora vira controlável.

Sem o monkeypatch, testar eh_horario_comercial seria uma loteria: o resultado dependeria da hora em que você rodasse os testes. Com ele, você fixa a hora e testa os dois cenários de forma determinística. Vale a mesma advertência das dependências injetadas: você não está testando o módulo time, e sim a lógica que decide com base na hora. A troca serve para controlar a entrada e verificar a sua decisão, mantendo o teste focado no que é seu.