Pengujian adalah bagian integral dari proses pengembangan. Dan terkadang pengembang perlu menjalankan tes secara lokal, hingga perubahan dilakukan.
Jika aplikasi menggunakan
Amazon Web Services ,
python moto library sangat ideal untuk ini.
Daftar lengkap cakupan sumber daya dapat ditemukan di
sini .
Github memiliki lobak
Hugo Picado -
moto-server . Gambar siap, jalankan dan gunakan. Satu-satunya nuansa adalah bahwa setelah peluncuran, belum ada sumber daya
AWS dibuat di sana.
Nah, ini cukup mudah untuk diperbaiki.
Karena pada saat startup diperlukan untuk menentukan jenis layanan (
env dari variabel
MOTO_SERVICE ), tetap bagi kami untuk menggambarkan pembuatan sumber daya.
Mari kita ubah
start.sh sedikit:
Sebaliknya
moto_server $MOTO_SERVICE -H $MOTO_HOST -p $MOTO_PORT
Masukkan:
if [ -f /opt/init/bootstrap.py ]; then moto_server $MOTO_SERVICE -H $MOTO_HOST -p $MOTO_PORT & (sleep 5 && echo "Executing bootstrap script." && python /opt/init/bootstrap.py) else moto_server $MOTO_SERVICE -H $MOTO_HOST -p $MOTO_PORT fi wait
File yang dihasilkan diperoleh:
Bangun gambar baru dan dorong ke dalam registri Anda.
Selanjutnya, kami menulis skrip inisialisasi sumber daya, misalnya,
domain SWF , menggunakan perpustakaan untuk bekerja dengan AWS - boto3:
bootstrap_swf.py import boto3 from botocore.exceptions import ClientError import os os.environ["AWS_ACCESS_KEY_ID"] = "fake" os.environ["AWS_SECRET_ACCESS_KEY"] = "fake" client = boto3.client('swf', region_name='us-west-2', endpoint_url='http://localhost:5000') try: client.register_domain( name='test-swf-mock-domain', description="Test SWF domain", workflowExecutionRetentionPeriodInDays="10" ) except ClientError as e: print "Domain already exists: ", e.response.get("Error", {}).get("Code") response = client.list_domains( registrationStatus='REGISTERED', maximumPageSize=123, reverseOrder=True|False ) print 'Ready'
Logikanya adalah ini:
- Pasang saat memulai skrip kami di /opt/init/bootstrap.py .
- Jika file di-mount, itu akan dieksekusi.
- Jika tidak ada file, bare moto-server hanya akan mulai.
Dan, Anda dapat mengoleskan seluruh sumber daya dengan meluncurkan satu wadah:
docker run --name swf -d \ -e MOTO_SERVICE=swf \ -e MOTO_HOST=0.0.0.0 \ -e MOTO_PORT=5000 \ -p 5001:5000 \ -v /tmp/bootstrap_swf.py:/opt/init/bootstrap.py \ -i awesome-repo.com/moto-server:latest
Kami mencoba dalam mode interaktif:
Itu berhasil!
Dengan demikian, kita dapat membuat docker-compose.yml, yang akan membantu menghemat waktu untuk menguji perubahan:
docker-compose.yml version: '3' services: s3: image: picadoh/motocker environment: - MOTO_SERVICE=s3 - MOTO_HOST=10.0.1.2 ports: - "5002:5000" networks: motonet: ipv4_address: 10.0.1.2 volumes: - /tmp/bootstrap_s3.py:/opt/init/bootstrap.py swf: image: picadoh/motocker environment: - MOTO_SERVICE=swf - MOTO_HOST=10.0.1.3 ports: - "5001:5000" networks: motonet: ipv4_address: 10.0.1.3 volumes: - /tmp/bootstrap_swf.py:/opt/init/bootstrap.py ec2: image: picadoh/motocker environment: - MOTO_SERVICE=ec2 - MOTO_HOST=10.0.1.4 ports: - "5003:5000" networks: motonet: ipv4_address: 10.0.1.4 volumes: - /tmp/bootstrap_ec2.py:/opt/init/bootstrap.py networks: motonet: driver: bridge ipam: config: - subnet: 10.0.0.0/16
Sebenarnya, tidak hanya di laptop pengembang, Anda dapat menggunakan pendekatan ini. Tes pendahuluan dengan mokas setelah perakitan akan membantu menghilangkan kemungkinan masalah saat berjalan di lingkungan dev *.
Referensi:
Repo
Motocker -
github.com/picadoh/motockerRepo Moto -
github.com/spulec/motoBoto3 Documents -
boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html