Go语言中，你是如何使用 Mock 的

package pool

import (
 "errors"
 "github.com/golang/mock/gomock"
 "github.com/stretchr/testify/assert"
 "github.com/ultramesh/mock-example/mock"
 "github.com/ultramesh/mock-example/task"
 "testing"
)

type TestSuit struct {
 name string
 newTask NewTask
 size int
 times int
 isErr bool
}

func TestTaskPoolRunImpl_MinimalTask(t *testing.T) {

 ctrl := gomock.NewController(t)
 defer ctrl.Finish()

 strs := []string{"a", "b", "c"}
 count := 0
 size := 3
 rounds := 1

 testSuits := []TestSuit{
  //{
  // name: "minimal task pool",
  // newTask: func() task.Task { return mock.NewMinimalTask() },
  // size: 100,
  // times: 200,
  //},
  {
   name: "mock minimal task pool",
   newTask: func() task.Task { return mock.NewMockMinimalTask(ctrl) },
   size: 100,
   times: 200,
  },
  {
   name: "return err",
   newTask: func() task.Task {
    mockTask := mock.NewMockTask(ctrl)
    mockTask.EXPECT().Do(gomock.Any()).Return("", errors.New("return err")).AnyTimes()
    return mockTask
   },
   size: 100,
   times: 200,
   isErr: true,
  },
  {
   name: "check input and output",
   newTask: func() task.Task {
    mockTask := mock.NewMockTask(ctrl)
  // 这里我们通过Do的设置检查了mackTask.Do调用时候的入参以及调用次数
  // 通过Return来设置发生调用时的返回值
    mockTask.EXPECT().Do(count).Return(strs[count%3], nil).Times(rounds)
    count++
    return mockTask
   },
   size: size,
   times: size * rounds,
   isErr: false,
  },
 }
 var taskPool TaskPool
 for _, suit := range testSuits {
  t.Run(suit.name, func(t *testing.T) {
   taskPool = NewTaskPoolImpl(suit.newTask, suit.size)
   err := taskPool.Run(suit.times)
   if suit.isErr {
    assert.Error(t, err)
   } else {
    assert.NoError(t, err)
   }

  })
 }
}

这样我们就可以覆盖到所有语句

思考Mock的意义

之前和一些同学讨论过，我们为什么要使用mock这个问题，发现很多同学的觉得写mock的是约定好接口，然后在面向接口做开发的时候能够方便测试。

因为不需要接口实际的实现，而是依赖mock的Minimal Implement就可以进行单元测试。我认为这是对的，但是同时也觉得mock的意义不仅仅是如此。

在我看来，面向接口开发的实践中，你应该时刻对接口的输入和输出保持敏感，更进一步的说，在进行单元测试的时候，你需要知道在给定的用例、输入下，你的包会对起使用的接口方法输入什么，调用几次，然后返回值可能是什么，什么样的返回值对你有影响。

如果你对这些不了解，那么我觉得或者你应该去做更多地尝试和了解，这样才能尽可能通过mock设计出更多的单测用例，做更多且谨慎的检查，提高测试代码的覆盖率，确保模块功能的完备性。