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Python unittest.mock 是 Python 标准库中的一个模拟对象库，用于在测试过程中创建和替换对象，以便更轻松地编写单元测试。它提供了多种用于模拟对象行为的工具，包括 patch、Mock、MagicMock 等。

其中，patch 可以用于在测试运行时临时替换掉某个函数或类的实现，使得测试时调用该函数或类时得到我们期望的结果。Mock 和 MagicMock 则是用于创建模拟对象的工具，可以用来模拟任何类的实例，并且可以设置其属性和方法的返回值等行为。

以下是一个使用 unittest.mock 的简单示例：

python
# my_module.py
import requests

def get_data():
response = requests.get('https://api.example.com/data')
return response.json()['data']

# test_my_module.py
from unittest import TestCase, mock
import my_module

class MyTest(TestCase):
@mock.patch('my_module.requests')
def test_get_data(self, mock_requests):
mock_response = mock.Mock()
mock_response.json.return_value = {'data': 'test data'}
mock_requests.get.return_value = mock_response

result = my_module.get_data()

self.assertEqual(result, 'test data')


这里我们测试的是 my_module 中的 get_data 函数，该函数会调用 requests 库来获取数据。为了避免在测试中真正向外部 API 发送请求，我们使用 patch 来替换掉 requests 库的实现。同时，我们使用 Mock 来模拟 response 对象，并设置其返回值为 {'data': 'test data'}。最后，我们调用被测试函数，并断言其返回值是否为我们预期的 'test data'。