当目标函数通过模块级字典（如 format_read_func_mapping）间接引用 pandas.read_csv 等第三方函数时，直接 patch 模块路径无法生效——因为字典在导入时已持有了原始函数的硬引用；需改用 patch.dict 替换字典中的具体键值。
当目标函数通过模块级字典（如 `format_read_func_mapping`）间接引用 `pandas.read_csv` 等第三方函数时，直接 patch 模块路径无法生效——因为字典在导入时已持有了原始函数的**硬引用**；需改用 `patch.dict` 替换字典中的具体键值。
在 Python 单元测试中，Mock 动态获取的函数（例如从映射字典中取出的 pd.read_csv）是一个常见但易错的场景。根本原因在于：模块级对象的初始化时机早于 patch 的作用时机。
回顾你的代码：
import pandas as pd
# ⚠️ 关键问题：此字典在模块导入时即完成初始化，
# 'csv' 键指向的是 pd.read_csv 的原始函数对象（内存地址固定）
format_read_func_mapping = {"csv": pd.read_csv, "parquet": pd.read_parquet}
def my_func(s3_path, file_format):
read_func = format_read_func_mapping[file_format] # 此处取的是“冻结”的原始引用
df = read_func(f"{s3_path}")
return df当你使用 @patch("module.pd.read_csv") 时，mock 只会替换 pd.read_csv 在 pd 命名空间中的绑定，但 format_read_func_mapping["csv"] 仍指向旧函数对象——它不受 pd 模块内属性变更的影响。这并非 pytest 或 unittest.mock 的限制，而是 Python 对象引用机制的自然结果。
✅ 正确解法：使用 patch.dict 直接修改目标字典内容
patch.dict 专为这类场景设计，它会在测试执行前临时替换字典中指定键的值，并在测试结束后自动还原：
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from unittest.mock import patch, Mock
import pytest
# 假设你的被测代码位于 my_module.py 中
import my_module
def test_my_func_with_csv():
# 构造测试用 DataFrame（可选：用 pd.DataFrame(...) 或 Mock）
mock_df = Mock()
# ✅ 关键：patch.dict 修改 my_module.format_read_func_mapping 的 "csv" 键
with patch.dict(my_module.format_read_func_mapping,
{"csv": Mock(return_value=mock_df)}):
result = my_module.my_func("s3://bucket/data.csv", "csv")
assert result is mock_df或使用装饰器写法（推荐用于类方法测试）：
class TestMyFunc:
@patch.dict("my_module.format_read_func_mapping",
{"csv": Mock(return_value=Mock())})
def test_my_func_csv_calls_mocked_read(self):
result = my_module.my_func("s3://test.csv", "csv")
assert hasattr(result, '__dict__') # 验证返回的是 Mock 对象⚠️ 注意事项：
- 路径必须准确：patch.dict 的第一个参数是字典对象本身（如 my_module.format_read_func_mapping），不是字符串路径（除非你用字符串形式并启用 autospec=False）；
- 避免副作用：确保 format_read_func_mapping 不在测试中被其他用例并发修改（patch.dict 默认线程安全，但多进程需额外处理）；
- 扩展性建议：若映射逻辑复杂，可将 format_read_func_mapping 封装为函数（如 get_reader(file_format)），再 patch 该函数——更符合依赖注入原则，也更易测试；
- 类型提示友好写法：结合 typing.Callable 和 @overload 可提升 IDE 支持，但非必需。
总结：Mock 失败往往不是工具缺陷，而是对 Python 对象生命周期与引用语义的理解偏差。面对模块级缓存、函数别名或配置字典，优先考虑 patch.dict、patch.object 或重构为可注入依赖——这既是测试可行性的保障，也是代码可维护性的体现。
