介绍 Wrapture：面向测试与追踪的 Python 包装工具

Introducing wrapture。Graham Dumpleton 的新项目。他因开发 wrapt、mod_wsgi 以及 New Relic 的 Python agent 而知名。他介绍说，Wrapture 借鉴了 wrapt 的 monkeypatch 思路，并将其扩展到测试和 tracing 场景。

Wrapture（完整文档）可以轻松包装任意函数或方法，从而追踪所有访问，或将其重写为返回其他值。

它既可以作为 unittest.mock 的替代方案，也可以用于为现有项目实现 tracing：

如何在不干扰被观察程序的前提下，为自己无法控制的代码附加观测能力，并记录其中流转的数据，这是我一直在思考的问题。

Wrapture 支持 OpenTelemetry，甚至提供了完全基于配置的机制，可以为现有 Python 项目添加 tracing，配置如下：

capture = "summary"

[[observe]]
target = "domain:Calculator"
name = ["outer", "inner"]

[[sink]]
type = "jsonlines"
path = "trace.jsonl"

这个项目还非常年轻——诞生至今只有几周——但开局相当亮眼。

有意思的是，这也是 Graham 首次尝试完全由 agent 驱动的大型项目：

Wrapture 中的每一行代码和文档，都是 AI assistant 在我的指导下完成的。我想坦率说明这一点，也同样想明确它不是什么。这不是所谓的 vibe coding：不是靠一次性提示词生成一堆代码，再因为缺乏判断能力而只能听天由命。Vibe coding 落得坏名声并非没有原因。从一开始，我就对 Wrapture 进行了精心设计。我在 Python 的这个领域深耕已久，非常清楚最终成果应当是什么样；AI 只是实现设计的工具，而不是设计的来源。

在后续文章 Unit testing with wrapture 中，Graham 展示了这个新库支持的测试模式：

def test_stub_with_wrapture():
    with wrapture.binding(
        Gateway, "charge"
    ).on_call.returns({
        "id": "stub", "amount": 0}
    ):
        assert OrderService().place(
            500
        )["id"] == "stub"

下面这个例子也很简洁：先调用原方法，再修改它的返回值：

def test_pinned_result_with_wrapture():
    charge = wrapture.binding(
        Gateway, "charge"
    )
    charge.on_call.transforms_result(
        lambda r: {**r, "id": "ch_TEST"}
    )
    with charge:
        assert OrderService().place(
           500
        ) == {
            "id": "ch_TEST", "amount": 500
        }

（在这两个例子中，OrderService().place(...) 方法都会调用 Gateway().charge(...)。）

原始来源： Simon Willison

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