Python的mock提供调用统计与验证方法：call_count和called检查调用次数，call_args和call_args_list记录参数，assert_called_with等断言参数正确性，assert_has_calls验证调用顺序，reset_mock重置状态，便于精确控制测试行为。
在 Python 中使用 mock 时，除了模拟行为，还提供了多种方法来验证调用情况。这些方法能帮助你统计和检查 mock 对象被调用了多少次、传入了什么参数、是否按预期执行等。以下是常用的统计和验证方法：
1. 调用次数统计
可以快速查看 mock 被调用了多少次：
- call_count：返回 mock 被调用的总次数。
- called：返回布尔值，表示是否至少被调用过一次。
示例：
from unittest.mock import Mockmock_func = Mock() mock_func(1) mock_func(2) mock_func(3)
print(mock_func.call_count) # 输出: 3 print(mock_func.called) # 输出: True
2. 调用参数记录与验证
mock 会记录每次调用的参数，可用于后续分析或断言：
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- call_args：返回最后一次调用的 (args, kwargs) 元组，None 表示未被调用过。
- call_args_list：返回所有调用的 (args, kwargs) 列表，按调用顺序排列。
- assert_called_with(*args, **kwargs)：断言最后一次调用使用了指定参数。
- assert_called_once_with(*args, **kwargs)：断言只被调用了一次且参数匹配。
- assert_any_call(*args, **kwargs)：断言在某次调用中使用了指定参数（不限定哪一次）。
示例：
mock_db = Mock()
mock_db.save("user1", type="admin")
mock_db.save("user2")
print(mock_db.call_args) # 最后一次调用: call('user2')
print(mock_db.call_args_list) # 所有调用: [call('user1', type='admin'), call('user2')]
mock_db.assert_any_call("user1") # ✅ 成功
mock_db.assert_called_with("user2") # ✅ 是最后一次调用
3. 检查调用序列
如果你关心多个方法是否按特定顺序被调用，可以用 call 配合 assert_has_calls：
- assert_has_calls(calls, any_order=False)：验证调用序列是否匹配。
示例：
from unittest.mock import Mock, callmock_api = Mock() mock_api.get("/users") mock_api.post("/users") mock_api.delete("/users")
expected = [ call.get("/users"), call.post("/users") ] mock_api.assert_has_calls(expected) # ✅ 前两次匹配 mock_api.assert_has_calls([call.delete("/users")], any_order=True) # ✅ 无序也通过
4. 重置状态以便重新统计
在复杂测试中，可能需要清空历史记录重新开始：
- reset_mock()：清除调用历史、返回值、side_effect 等，但保留配置。
示例：
mock_service = Mock(return_value="ok")
mock_service("test")
print(mock_service.call_count) # 输出: 1
mock_service.reset_mock()
print(mock_service.call_count) # 输出: 0
print(mock_service.return_value) # 仍是 "ok"，配置未丢失
基本上就这些常用统计方法。它们让你不仅能“假装”对象行为，还能精确掌握其调用细节，提升单元测试的可靠性。不复杂但容易忽略的是，别忘了 call_args_list 是最完整的调用日志，适合做复杂分析。
