Làm thế nào để viết các bài kiểm tra đơn vị cho djiu-rest-framework api?

Question

Tôi đã tiếp xúc với mô hình cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng bộ khung và bộ định tuyến khung nhìn Django-rest, và tôi đang cố gắng viết các bài kiểm tra đơn vị cho nó.

Dưới đây là API của tôi và mã kiểm tra

Viewsets.py

class Model1ViewSet(viewsets.ReadOnlyModelViewSet): 

    model = Model1 
    serializer_class = Model1Serializer 
    filter_class = Model1Filter 
    filter_backends = (filters.DjangoFilterBackend, filters.OrderingFilter) 
    ordering = ('id', 'cl1') 

Serializer.py

class Model1Serializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer): 
    chip = serializers.HyperlinkedRelatedField(view_name="some-detail") 

    class Meta: 
     model = Model1 
     fields = ('url', 'id', 'cl1', 'cl2', 'cl3', 'cl4') 
     depth = 1 

Unit-kiểm tra

from rest_framework.test import APIClient 

class TestModel1Api(unittest.TestCase): 

    def setUp(self): 
     self.client = APIClient() 

    def test_Model1_list(self): 
     response = self.client.get(reverse('Model1-list')) 
     self.assertEqual(response.status_code, status.HTTP_200_OK) 

    def test_Model1_detail(self): 
     mm_objs = Model1.objects.all() 
     if mm_objs: 
      response = self.client.get(reverse('Model1-detail', args=[mm_objs[0].id])) 
      self.assertEqual(response.status_code, status.HTTP_200_OK) 

Tôi không muốn để kết nối với cơ sở dữ liệu để kiểm tra đơn vị vì nó nằm trong các thử nghiệm tích hợp.

Có cách nào để giả lập cơ sở dữ liệu không? Tôi biết làm thế nào để áp dụng chế nhạo cho các chức năng xem tiêu chuẩn nhưng ở đây chế giễu không hoạt động.

1. Làm cách nào để viết các bài kiểm tra đơn vị cho REST-API của tôi?
2. Làm thế nào để giả lập cơ sở dữ liệu trong các bài kiểm tra đơn vị của tôi?

Answer 1

Khi bạn chạy manage.py test thì cơ sở dữ liệu của bạn sẽ được tạo nhưng cơ sở dữ liệu không chứa dữ liệu. Để thực hiện điều đó, bạn có thể tự mình tạo các đối tượng cần thiết hoặc sử dụng một cái gì đó như FactoryBoy

Chỉ cần nhớ rằng cơ sở dữ liệu được làm sạch dữ liệu từ các phương pháp thử trước đó khi bắt đầu một phương pháp mới.