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测试是开发过程的重要组成部分。有时，开发人员需要在提交更改之前在本地运行测试。

如果您的应用程序使用Amazon Web Services ，那么python库moto是完美的选择。

实施覆盖范围的完整列表在这里。

我在Github- moto-server上找到了Hugo Picado的回购。准备开始使用图像。唯一的区别是，启动后将不会创建任何AWS资源。

好吧，修复它很容易。

尽管我们必须定义环境变量MOTO_SERVICE来指定启动时的资源类型，但剩下的就是定义资源创建。

更新start.sh ：

更换

moto_server $MOTO_SERVICE -H $MOTO_HOST -p $MOTO_PORT

与

 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

该文件应类似于：

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

构建新映像并将其推送到注册表。

此外，让我们使用库与AWS-boto3一起编写资源初始化脚本。例如SWF网域 ：

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'

逻辑上：

将我们的引导脚本安装到/opt/init/bootstrap.py
如果文件已安装-将被执行
如果没有，则将启动唯一的moto服务器

因此，我们可以只运行一个容器来模拟整个资源：

 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

让我们尝试以交互方式：

有效！

因此，我们可以创建docker-compose.yml，它可以帮助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

顺便说一句，我们不仅可以在开发人员的笔记本电脑上使用这种方法。构建后对模拟进行的初步测试将帮助我们摆脱开发环境上的可能问题。

友情链接：

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

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