py.试验：模拟不断变化的datetime对象

Question

如果一个返回的datetime对象一直在变化，那么如何模拟该对象？你知道吗

例如，我有一些代码查询一个api，获取一些timeseries数据并将其作为一系列datetime对象返回。你知道吗

因此，从查询的api返回的数据如下所示：

{
    'from_date': 1497881400000.0,
                'group_by': [],
                'message': '',
                'query': 'avg:system.load.norm.5{role:lb}',
                'res_type': 'time_series',
                'resp_version': 1,
                'series': [{'aggr': 'avg',
                                    'attributes': {},
                                    'display_name': 'system.load.norm.5',
                                    'end': 1497709799000,
                                    'expression': 'avg:system.load.norm.5{role:lb}',
                                    'interval': 1,
                                    'length': 60,
                                    'metric': 
                                    'avg:system.load.norm.5{role:lb}',
                                    'pointlist': [[1497881400000.0,
                                     0.06923198629355053], 
                                    [.. 60 more points]],
                                    'query_index': 0,
                                    'scope': 'role:lb',
                                    'start': 1497709742000,
                                    'unit': [None, None]}],
                'status': 'ok',
                'to_date': 1497709800000
}

我的代码是这样的：

from typing import NamedTuple

class SampleMetric(NamedTuple):
    query: str
    time: datetime.datetime
    value: int

pointlist = api_query['series'][0]['pointlist']
return [SampleMetric(query=metric,
                             time=datetime.datetime.fromtimestamp(
                                 point[0] / 1000),
                             value=point[1]) for point in pointlist]

在上述api数据的情况下，它看起来像这样：

[SampleMetric(query='avg:system.load.norm.5{role:lb}', time=datetime.datetime(2017, 10, 20, 11, 2), value=231.8605833053589),
 SampleMetric(query='avg:system.load.norm.5{role:lb}', time=datetime.datetime(2017, 10, 20, 11, 3), value=243.17432022094727),...]

因此，我可以像上面的示例那样轻松地创建一个返回字典的mock api对象，但是我很难模拟返回的不断变化的datetime对象。你知道吗

即。 time=datetime.datetime(2017, 10, 20, 11, 2)

有人能告诉我怎么做吗？目前，我只在返回数据中有一个timeseries点并对时间值进行硬编码，但我觉得这并不是一个真正的测试，因为它应该返回60个结果。你知道吗

请忽略本例中使用的实际值，我知道它们是错误的，但这只是为了说明，因为我正在努力解释我的意思。你知道吗

Answer 1

我不太清楚你所说的“不断变化”到底是什么意思，所以我要做两个猜测并回答两个问题。你知道吗

我的第一个猜测是，当结果取决于当前时间时，您想知道如何编写单元测试。这使得输出不断变化，因此测试很难编写。你知道吗

为了解决这个问题，我要么将当前时间作为显式输入参数传递给正在测试的代码，要么模拟datetime.now()方法。这样，单元测试总是基于相同的时间进行计算，并且应该总是得到相同的结果。这也使得测试有趣的边缘案例变得更加容易，比如夏时制的改变。您可以为每个有趣的场景编写一个单独的测试用例，每个场景中都有不同的“当前时间”。你知道吗

我的第二个猜测是，您正在询问如何为输入数据创建一组60个不同的datetime值。我可能会为前几个条目计算几个有趣的值，然后用for循环或range()表达式生成其余的条目。你知道吗