对我有用的是在运行我的模拟测试之前用boto3设置环境。
下面是一个工作片段：

import unittest
import boto
from boto.s3.key import Key
from moto import mock_s3
import boto3

class TestS3Actor(unittest.TestCase):
    mock_s3 = mock_s3()

    def setUp(self):
        self.mock_s3.start()
        self.location = "eu-west-1"
        self.bucket_name = 'test_bucket_01'
        self.key_name = 'stats_com/fake_fake/test.json'
        self.key_contents = 'This is test data.'
        s3 = boto.connect_s3()
        bucket = s3.create_bucket(self.bucket_name, location=self.location)
        k = Key(bucket)
        k.key = self.key_name
        k.set_contents_from_string(self.key_contents)

    def tearDown(self):
        self.mock_s3.stop()

    def test_s3_boto3(self):
        s3 = boto3.resource('s3', region_name=self.location)
        bucket = s3.Bucket(self.bucket_name)
        assert bucket.name == self.bucket_name
        # retrieve already setup keys
        keys = list(bucket.objects.filter(Prefix=self.key_name))
        assert len(keys) == 1
        assert keys[0].key == self.key_name
        # update key
        s3.Object(self.bucket_name, self.key_name).put(Body='new')
        key = s3.Object(self.bucket_name, self.key_name).get()
        assert 'new' == key['Body'].read()

当运行py.test test.py时，您会得到以下输出：

collected 1 items 

test.py .

========================================================================================= 1 passed in 2.22 seconds =========================================================================================

根据this的信息，似乎还不支持使用Boto3 S3 Put流式上传到s3。
在我的例子中，我使用以下方法成功地将对象上传到bucket：

s3.Object(self.s3_bucket_name, self.s3_key).put(Body=open("file_to_upload", 'rb'))

其中file_to_upload是您要上传到s3 bucket的本地文件。对于您的测试用例，您可以创建一个临时文件来检查此功能：

test_file = open("test_file.json", "w")
test_file.write("some test contents")
test_file.close()
s3.Object(self.s3_bucket_name, self.s3_key).put(Body=open("test_file", 'rb'))