WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Заглушка: найти в классе модели

Учитывая модель с методом self.fetch_payment_method:

def self.fetch_payment_method
  name = "Omnikassa"
  pm = Spree::PaymentMethod.find(:first, :conditions => [ "lower(name) = ?", name.downcase ]) || raise(ActiveRecord::RecordNotFound)
end

И тест rspec для проверки этого:

it 'should find a payment_method' do
  Spree::PaymentMethod.new(:name => "Omnikassa").save
  @omnikassa.class.fetch_payment_method.should be_a_kind_of(Spree::PaymentMethod)
end

Я хотел бы улучшить это, чтобы он не тестировал весь стек и базу данных. Для этого я просто хочу заглушить ": find" при вызове класса Spree::PaymentMethod. Однако:

it 'should find a payment_method' do
  Spree::PaymentMethod.any_instance.stub(:find).and_return(Spree::PaymentMethod.new)
  @omnikassa.class.fetch_payment_method.should be_a_kind_of(Spree::PaymentMethod)
end

Не работает. Я новичок во всем, что связано с BDD/TDD, и заглушки и насмешки до сих пор для меня что-то волшебное; поэтому я, скорее всего, неправильно понимаю, что именно делает заглушка и возврат.

Как мне заглушить SomeActiveRecordModel.find?


Ответы:


1

Вы все делаете правильно, за исключением того, что метод-заглушка должен вызываться для самого класса Spree::PaymentMethod, а не для его экземпляров

И обычной практикой является возврат определенного экземпляра с этой заглушкой, а не только нового:

it 'should find a payment_method' do
  payment_meth = mock_model(Spree::PaymentMethod)
  Spree::PaymentMethod.stub!(:find).and_return(payment_meth)

  @omnikassa.class.fetch_payment_method.should be_equal(payment_meth)
end

И, кстати, где вы инициализируете объект @omnikassa?

10.03.2012
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]