Mock——Mock拦截对一个方法或函数的调用(或者像模拟类那样的一组方法和函数)。它不是该方法或函数的替代品。在那次拦截中，mock可以做任何它想做的事情，比如记录输入和输出，决定短路调用，更改返回值，等等。

存根——存根是一个有效的方法或函数(或一组方法和函数，就像存根类一样)的完整工作实现，它与它存根的方法、函数或一组方法和函数具有相同的接口/签名。stub实现通常只会做在单元测试上下文中可以接受的事情，这意味着它不会做IO，同时模仿它要stub的东西的行为。

看了上面所有的解释，让我试着总结一下:

Stub:让测试运行的一段虚拟代码，但您并不关心它会发生什么。替代实际工作代码。 Mock:在测试中验证是否正确调用的一段虚拟代码。替代实际工作代码。 间谍:一段虚拟代码，用于拦截和验证对实际工作代码的某些调用，从而避免替换所有实际代码。

以下是我的理解……

如果您在本地创建测试对象并将其提供给本地服务，则使用的是模拟对象。 这将为您在本地服务中实现的方法提供测试。 它用于验证行为 当您从真正的服务提供者获得测试数据时(尽管是从接口的测试版本获得对象的测试版本)，您是在使用存根 存根可以有逻辑来接受特定的输入并给出相应的输出来帮助您执行状态验证…

在我的回答中，我使用了python示例来说明差异。

Stub - Stubbing is a software development technique used to implement methods of classes early in the development life-cycle. They are used commonly as placeholders for implementation of a known interface, where the interface is finalized or known but the implementation is not yet known or finalized. You begin with stubs, which simply means that you only write the definition of a function down and leave the actual code for later. The advantage is that you won't forget methods and you can continue to think about your design while seeing it in code. You can also have your stub return a static response so that the response can be used by other parts of your code immediately. Stub objects provide a valid response, but it's static no matter what input you pass in, you'll always get the same response:

class Foo(object):
    def bar1(self):
        pass

    def bar2(self):
        #or ...
        raise NotImplementedError

    def bar3(self):
        #or return dummy data
        return "Dummy Data"

模拟对象用于模拟测试用例，它们验证在这些对象上调用了某些方法。模拟对象是以可控的方式模拟真实对象行为的模拟对象。您通常创建一个模拟对象来测试其他对象的行为。mock让我们模拟对于单元测试来说不可用或太笨重的资源。

mymodule.py:

import os
import os.path

def rm(filename):
    if os.path.isfile(filename):
        os.remove(filename)

test.py:

from mymodule import rm
import mock
import unittest

class RmTestCase(unittest.TestCase):
    @mock.patch('mymodule.os')
    def test_rm(self, mock_os):
        rm("any path")
        # test that rm called os.remove with the right parameters
        mock_os.remove.assert_called_with("any path")

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这是一个非常基本的示例，它只运行rm并断言调用它的参数。您可以对对象使用mock，而不仅仅是这里所示的函数，您还可以返回一个值，这样模拟对象就可以用来替换存根进行测试。

更多关于unittest的信息。模拟，注意python 2。X mock不包含在unittest中，但它是一个可下载的模块，可以通过PIP (PIP install mock)下载。

我还读过Roy Osherove写的《单元测试的艺术》，我认为如果有一本类似的书是用Python和Python示例编写的，那就太棒了。如果有人知道这样的书，请分享。欢呼:)

Stub是实现组件接口的对象，但是Stub可以配置为返回适合测试的值，而不是返回调用时组件将返回的值。使用存根，单元测试可以测试一个单元是否可以处理来自合作者的各种返回值。在单元测试中使用存根而不是真正的合作者可以这样表示:

单元测试——>存根

单元测试——>单元——>存根

单元测试对结果和单元状态进行断言

首先，单元测试创建存根并配置其返回值。然后单元测试创建单元并在其上设置存根。现在，单元测试调用单元，而单元又调用存根。最后，单元测试对单元上的方法调用的结果进行断言。

A Mock is like a stub, only it also has methods that make it possible determine what methods where called on the Mock. Using a mock it is thus possible to both test if the unit can handle various return values correctly, and also if the unit uses the collaborator correctly. For instance, you cannot see by the value returned from a dao object whether the data was read from the database using a Statement or a PreparedStatement. Nor can you see if the connection.close() method was called before returning the value. This is possible with mocks. In other words, mocks makes it possible to test a units complete interaction with a collaborator. Not just the collaborator methods that return values used by the unit. Using a mock in a unit test could be expressed like this:

单元测试——>模拟

单元测试—>单元—>模拟

单元测试对单元的结果和状态进行断言

单元测试断言在mock上调用的方法

>>这里

存根是一个简单的伪对象。它只是确保测试顺利进行。 mock是更聪明的存根。您验证您的测试通过了它。