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`autospec` doesn't work with lazy-imported symbols

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3.15 3.16 stdlib topic-lazy-imports type-bug
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
77.2k
Forks
35.9k
PR-Merge-Kennzahlen
PR-Kennzahlen ausstehend

Beschreibung

Bug report

Bug description:

unittest.mock.patch(target, autospec=True) reads unresolved lazy-import bindings directly from target.__dict__ and autospecs the LazyImportType proxy instead of the imported symbol.

from unittest.mock import patch

lazy from json import dumps

with patch("__main__.dumps", autospec=True) as mock_dumps:
    mock_dumps({})

On CPython main (9d231cbc937f as of now), this raises:

TypeError: 'NonCallableMagicMock' object is not callable

Resolving dumps before patching works. This also affects patch.object, spec=True, and spec_set=True.

A practical example is concurrent.futures.ThreadPoolExecutor, which now uses an explicit lazy import: existing tests such as this one patch it with autospec=True and encounter the same issue.

CPython versions tested on:

CPython main branch

Operating systems tested on:

Linux, macOS, Windows

Linked PRs
  • gh-153977
  • gh-157768

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit den Einstiegspunkten unittest.mock.patch und patch.object und reproduziere das Beispiel unter Verwendung eines Lazy-Imports von json.dumps. Vergleiche autospec=True mit spec=True und spec_set=True, einschließlich des im Bericht verlinkten ThreadPoolExecutor-Testfalls; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn diese Fälle das importierte Symbol ohne den gemeldeten NonCallableMagicMock-Fehler verarbeiten.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
testing-qa
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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