Python的装饰器的作用
装饰器模式是一个强大的模式，可以给一个函数增加额外的方法而不用修改原来的代码
比如，当我们需要给原来的代码添加日志记录时，需要将原来的代码进行修改，在函数里面增加日志记录的代码。但如果使用装饰器模式，使用装饰器装饰原来的代码，将日志记录放在装饰器里，就可以避免修改原有的代码，同时又实现了所需的功能。这种编程模式就叫做面向切片编程
作用和使用场景
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引入日志
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函数执行时间统计
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执行函数前预备处理
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执行函数前的清理功能
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权限效验等
参考阅读
Python的装饰器的作用
Python Mock单元测试
为什么要使Mock
场景模拟1：比如有A和B两个模块，A模块中有调用到B模块的方法，但是很不幸，B模块中被A模块调用的方法由于一定的原因需要被修改，然而我们又不想让影响A模块的功能测试，所以就用到了单元测试模块unittest中的mock模块；mock模块就是模拟出一个假的B模块
场景模拟2：有时需要为单元测试的初始设置准备一些其他的资源，但是这些资源又不太经常使用或者是使用起来比较笨拙，此时我们就可以定义一个mock对象来模拟一个需要使用的资源；mock对象用于代替测试的准备资源
Mock基本使用
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Mock构造器
init是mock对象的构造器，init(name = None, return_ralue = DEFAULT, side_effect =None, spec = None)
name是mock对象的唯一标识
spec设置的是mock对象的属性，可以是property或者方法，也可以是其他的列表字符串或者其他的python类
return_value设置的是，当这个mock对象被调用的时候，显示出的结果就是return_value的值
side_effect是和return_value是相反的，覆盖了return_value，也就是说当这个mock对象被调用的时候，返回的是side_effect的值，而不是return_value -
Mock断言
assert_called_with（*argSeq, **argKW）：检查mock方法是否获得了正确的参数；当至少有一个参数有错误的值或者类型时，当参数的个数出错时，当参数的顺序不正确时，这个断言就会发生错误
assert_called_once_with(*argSeq, **argKW)这个断言，当某个方法被多次调用的时候，它就会报错
assert_any_call()用于检查测试的mock对象在测试例程中是否调用了方法，和前边的两个断言不一样，前边的两个只是检查最近一次的调用；看下边的例子（mock的构造仍和上边的例子一样）
assert_has_calls()检查是否按照正确的顺序和正确的参数进行调用的；所以，我们需要给出一个方法的调用顺序，assert的时候按照这个顺序进行检查 -
Mock管理方法
attach_mock()：将一个mock对象添加到另一个mock对象中
configure_mock()：更改mock对象的return_value值
mock_add_spec(aSpec， spec_set = False)：这个函数就是给mock对象添加一个新的属性(mock对象原来的属性就会被擦除)，第二个参数是指属性是可读可写，默认是只读，如果想让其拥有写权限，可以将其设置为true
reset_mock()：将mock对象恢复到测试之前的状态，这里也就是避免了重新构造mock对象带来的开销。这里就不给出举例
Mock统计
called: 跟踪mock对象所做的任意调用的访问器
call_count：mock对象被工厂调用的次数
call_args：获取工厂调用时的参数（最近使用的参数）
call_args_list：获取工厂调用的的所有参数，是个列表
method_calls：测试一个mock对象都调用了哪些方法，结果是一个list
mock_calls：显示工厂调用和方法调用
参考阅读
return_value 和 side_effec
Python中的模块学习之mock模块