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测试是开发过程中不可或缺的一部分。有时，开发人员需要在本地运行测试，直到提交更改为止。
如果应用程序使用Amazon Web Services ，则python moto库非常适合此操作。

可以在此处找到资源覆盖范围的完整列表。
Github有一个Hugo Picado萝卜-moto服务器。准备好图像，运行并使用。唯一的区别是，启动后，尚未在其中创建任何AWS资源。

好吧，这很容易修复。

由于在启动时必须指定服务的类型（变量MOTO_SERVICE的 env ），因此保留描述资源创建的工作。

让我们更改一下start.sh ：

相反

moto_server $MOTO_SERVICE -H $MOTO_HOST -p $MOTO_PORT

插入：

 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

得到的文件如下：

start.sh

 #!/bin/sh # validate required input if [ -z "$MOTO_SERVICE" ]; then echo "Please define AWS service to run with Moto Server (eg s3, ec2, etc)" exit 1 fi # setting defaults for optional input if [ -z "$MOTO_HOST" ]; then MOTO_HOST="0.0.0.0" fi if [ -z "$MOTO_PORT" ]; then MOTO_PORT="5000" fi echo "Starting service $MOTO_SERVICE at $MOTO_HOST:$MOTO_PORT" 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 # Prevent container from exiting when bootstrap.py finishing wait

构建一个新映像并推送到您的注册表中。

接下来，我们使用该库编写用于AWS的资源初始化脚本，例如SWF domain -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'

逻辑是这样的：

启动时在/opt/init/bootstrap.py中挂载我们的脚本。
如果文件被挂载，它将被执行。
如果没有文件，则裸机服务器将简单启动。

而且，您可以通过启动一个容器来获取整个资源：

 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

我们以交互模式尝试：

有效！

因此，我们可以制作docker-compose.yml，这将有助于节省测试更改的时间：

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

实际上，不仅在开发人员的笔记本电脑上，您还可以使用这种方法。组装后对mokas进行的初步测试将有助于消除在dev *环境上运行时可能出现的问题。

参考文献：

Motocker回购-github.com/picadoh/motocker
Moto回购-github.com/spulec/moto
Boto3文件-boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html

摩托 哭泣的AWS

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