AWS Lambda(+API Gateway)を利用したアプリケーションを作成する際に、よく使うPytestのFixtureやモックの使い方を自分向けにメモしておきます。
Pytestの書き方はいつも使っていないとすぐに忘れてしまいます。
1. 前提
- PythonやPytestのセットアップなどは完了済みとします。
- 今回はAmazonの商品コードであるasinを渡すとその商品情報を取得して来るというアプリを想定してテストしています。
- プログラムファイルとしてはlambda_frontディレクトリ内のmain.pyとなります。
2. Lambdaプログラム
プログラムについてです。 いくつかの処理は省略してますが、大体以下のような感じです。
invoke_lambda関数では非同期処理にしたかったのでスクレイピング用のLambda関数を呼び出してます。
成功したらreturn_success
を、失敗したらreturn_error
を返します。
def lambda_handler(event: dict, context):
if event['httpMethod'] == 'GET' and event['path'] == "/asin":
invoke_lambda(event)
return return_success('Received your requests. please wait...')
return return_error("Invalid Error!!!")
def return_success(data):
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps(data)
}
def return_error(data):
return {
'statusCode': 501,
'body': json.dumps(data)
}
def invoke_lambda(event):
<<スクレイピングを実行するLambdaを呼び出すコード>>
3. 普通にテスト
まずは普通にテストしてみます。 簡単にreturn_successのテストをしてみます。
import json
import pytest
import lambda_front.main as front
def test_return_success():
res = front.return_success('test')
assert res["body"] == json.dumps('test')
assert res["statusCode"] == 200
4. jsonファイルからAPI Gateway Requestを読み込んで利用する
conftest.pyを作成してから、jsonファイルを読み込んでPytestのfixtureとして利用します。
以下がconftest.pyの内容です。 単純にjsonファイルを読み込んでるだけですね。
import pytest
import json
@pytest.fixture()
def api_pxy_data():
with open('data/api_pxy.json') as f:
test_api_event = json.load(f)
print("before test_api_event=", test_api_event)
yield test_api_event
print("after test_api_event")
テストしたいAPI GatewayからのRequestをjsonで用意しておきます。 今回のjsonファイルでは以下のリクエストを想定しています。
{
"resource": "/{proxy+}",
"path": "/asin",
"httpMethod": "GET",
"headers": {
(省略)
"queryStringParameters": {
"asin": "B08NYC3LFJ"
},
"multiValueQueryStringParameters": {
"asin": [
"B08NYC3LFJ"
]
},
(省略)
},
"body": null,
"isBase64Encoded": false
実際にtest_main.pyからapi_pxy_dataを呼び出してみます。
def test_lambda_handler(api_pxy_data):
res = front.lambda_handler(event=api_pxy_data, context={})
assert res['statusCode'] == 200
5. lambda_handler内で呼び出している関数をモックする
実は先ほどのテストは失敗します。 lambda_handler内で読んでいるinvoke_lambda(event)
では別のLambdaを呼び出しているのですが、ローカルPCからは実行できないためです。
そこでinvoke_lambda
が成功するようにモックを使います。 mocker.patchを使ってinvoke_lambda関数を呼び出した時に強制的にTrueを返すようにして実際に実行しないようにします。
from unittest import mock
def test_lambda_handler(api_pxy_data, mocker):
mocker.patch("lambda_front.main.invoke_lambda", return_value=True)
res = front.lambda_handler(event=api_pxy_data, context={})
assert front.invoke_lambda(0) == True
assert res['statusCode'] == 200
こんな感じで書く事もできます。こっちの方が見やすいですね。
@mock.patch("lambda_front.main.invoke_lambda", return_value=True)
def test_lambda_handler(mock_invoke, api_pxy_data):
# mocker.patch("lambda_front.main.invoke_lambda", return_value=True)
res = front.lambda_handler(event=api_pxy_data, context={})
assert front.invoke_lambda(0) == True
mock_invoke.assert_called()
assert res['statusCode'] == 200
6. lambda_handler内で呼び出している関数をモックする(json使わない例)
jsonを使う場合には複数ケースで実行するテストがしにくいです。 なので、一旦以下のような形で必要なパラメータだけを渡してテストする形にします。
@mock.patch("lambda_front.main.invoke_lambda", return_value=True)
def test_lambda_handler_event(mock_invoke):
event = {}
event["path"] = "/asin"
event["httpMethod"] = "GET"
assert front.invoke_lambda(0) == True
mock_invoke.assert_called()
res = front.lambda_handler(event, context={})
assert res['statusCode'] == 200
6.1. 複数パラメータでのテスト
最終的に複数パラメータを指定してテストを行います。 以下の例では/asinでGETの場合には200を返していること、それ以外は501を返すかをテストしています。
@pytest.mark.parametrize('event_data, status_code',
[
({"path": '/asin', "httpMethod": 'GET'}, 200),
({"path": '/test', "httpMethod": 'GET'}, 501),
({"path": '/asin', "httpMethod": 'POST'}, 501)
])
@mock.patch("lambda_front.main.invoke_lambda", return_value=True)
def test_lambda_handler_multi_event(mock_invoke, event_data, status_code):
res = front.lambda_handler(event_data, context={})
assert res['statusCode'] == status_code
Pythonのオススメ勉強方法
私がオススメするPython初心者向けの最初に購入すべき書籍は「シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全」です。
シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全
この書籍は実際にシリコンバレーの一流エンジニアとして活躍している酒井潤さんが書いた本です。
内容も初心者から上級者までまとめられており、各Lessonも長すぎずに分かりやすくまとめられているので、初心者の方にもおすすめです。
シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全
今回は以上となります。
コメント