So verwenden Sie GitLab für API-Tests und -Simulationen

So verwenden Sie GitLab für API-Tests und -Simulationen

Einführung:
Im Prozess der Softwareentwicklung sind API-Tests und -Simulationen (Application Programming Interface, Anwendungsprogrammierschnittstelle) ein sehr wichtiger Schritt. Sie können Entwicklern bei der Überprüfung der API helfen Korrektheit und Leistung sowie potenzielle Probleme können im Voraus erkannt werden. GitLab ist eine sehr beliebte Code-Hosting-Plattform, die Funktionen wie Versionskontrolle und Teamzusammenarbeit implementiert. In diesem Artikel wird die Verwendung von GitLab für API-Tests und -Simulationen vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Erstellen Sie ein Test-Repository
Erstellen Sie ein neues Test-Repository in GitLab, um Code- und Konfigurationsdateien für API-Tests zu speichern. Sie können ein neues Repository erstellen, indem Sie auf der GitLab-Oberfläche auf die Schaltfläche „Neues Projekt“ klicken oder den folgenden Befehl über das Befehlszeilentool ausführen:

$ git clone http://gitlab.example.com/your-username/your-project.git
$ cd your-project
$ touch README.md
$ git add README.md
$ git commit -m "initial commit"
$ git push -u origin master

Der obige Befehl klont das Remote-Repository und erstellt lokal eine README.md-Datei . und schieben Sie es in das Remote-Lager. Als nächstes können wir auf dieser Basis Verzeichnisse und Dateien erstellen, um Code- und Konfigurationsdateien im Zusammenhang mit API-Tests zu speichern.

2. Installieren Sie die notwendigen Abhängigkeiten
Bevor wir API-Tests und -Simulationen durchführen, müssen wir einige notwendige Abhängigkeiten installieren. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen „requirements.txt“ im Stammverzeichnis des Warehouse und fügen Sie der Datei den folgenden Inhalt hinzu:

python-gitlab
flask
pytest

Führen Sie dann den folgenden Befehl aus, um diese Abhängigkeiten zu installieren:

$ pip install -r requirements.txt

3. Schreiben Sie API-Testcode
Erstellen Sie eine Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem Namen „api_test.py“ im Warehouse und schreiben Sie den API-Testcode darin. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel:

from flask import Flask
from flask import jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/hello')
def hello():
    return jsonify(message='Hello, world!')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Im obigen Code verwenden wir das Flask-Framework, um eine einfache API zu erstellen und eine Route „/api/hello“ zu definieren. Wenn die Route angefordert wird, wird eine JSON-formatierte Antwort zurückgegeben. Wir können komplexere API-Testcodes entsprechend den tatsächlichen Anforderungen schreiben.

4. API-Simulationscode schreiben
Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem Namen „api_mock.py“ im Warehouse und schreiben Sie API-Simulationscode darin. Hier ist ein einfaches Beispiel:

from flask import Flask
from flask import jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/hello')
def hello():
    return jsonify(message='Mock Hello!')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Im obigen Code haben wir mit dem Flask-Framework einen einfachen API-Mock erstellt und eine Route „/api/hello“ definiert, die mit der vorherigen API identisch ist, aber die zurückgegebene Antwort lautet „ Schein Hallo!". Wir können je nach tatsächlichem Bedarf komplexeren API-Simulationscode schreiben.

5. Schreiben Sie ein Testskript
Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem Namen „test_api.py“ im Warehouse und schreiben Sie das API-Testskript darin. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel:

import pytest
import requests

def test_api_hello():
    response = requests.get('http://localhost:5000/api/hello')
    assert response.status_code == 200
    assert response.json()['message'] == 'Hello, world!'

if __name__ == '__main__':
    pytest.main()

Im obigen Code haben wir ein einfaches API-Testskript mit der Pytest-Bibliothek geschrieben und einen Testfall namens „test_api_hello“ definiert, der eine GET-Anfrage an die Front-API sendet, um zu überprüfen, ob die Antwort zurückgegeben wurde Statuscode und Nachrichteninhalt entsprechen den Erwartungen. Wir können weitere Testfälle basierend auf den tatsächlichen Anforderungen schreiben.

6. Simulationsskript schreiben
Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem Namen „mock_api.py“ im Warehouse und schreiben Sie das API-Simulationsskript darin. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel:

import os
from subprocess import Popen, PIPE

def start_mock_api():
    process = Popen(['python', 'api_mock.py'], cwd=os.getcwd())
    return process

def stop_mock_api(process):
    process.terminate()
    process.wait()

if __name__ == '__main__':
    mock_api_process = start_mock_api()
    input('Press any key to stop the mock API...')
    stop_mock_api(mock_api_process)

Im obigen Code verwenden wir die Unterprozessbibliothek, um einen neuen Prozess zum Starten der API-Simulation zu öffnen, und warten dann in der Konsole darauf, dass der Benutzer einen beliebigen Schlüssel eingibt, um die Simulation zu stoppen. Wir können je nach tatsächlichem Bedarf komplexere Simulationsskripte schreiben.

7. Senden Sie den Code an GitLab
Nach Abschluss des Schreibens des API-Test- und Simulationscodes können wir ihn an das GitLab-Warehouse senden. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Code an das Remote-Warehouse zu senden:

$ git add .
$ git commit -m "add API test and mock code"
$ git push

8. CI/CD-Konfiguration in GitLab
Um automatisierte API-Tests und -Simulationen zu erreichen, können wir CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) in GitLab konfigurieren . Erstellen Sie im Repository eine Datei mit dem Namen „.gitlab-ci.yml“ und fügen Sie den folgenden Inhalt hinzu:

stages:
  - test
  - mock

api_test:
  stage: test
  script:
    - pip install -r requirements.txt
    - pytest

api_mock:
  stage: mock
  script:
    - pip install -r requirements.txt
    - python mock_api.py

In der obigen Konfiguration definieren wir zunächst zwei Phasen: „test“ wird für die API verwendet. Zum Testen wird „mock“ verwendet. wird für die API-Simulation verwendet. Anschließend wird in „api_test“ eine Aufgabe definiert, die in der Phase „test“ ausgeführt wird. Im Skript dieser Aufgabe installieren wir zunächst die Abhängigkeiten und führen dann den Befehl pytest aus, um das API-Testskript auszuführen. Ebenso ist in „api_mock“ eine weitere Aufgabe definiert, die während der „mock“-Phase ausgeführt wird. Im Skript dieser Aufgabe installieren wir zunächst die Abhängigkeiten und führen dann das angepasste Simulationsskript aus.

9. API-Tests und Simulation ausführen
Wenn wir den Code an GitLab übermitteln, löst die CI/CD-Konfiguration automatisch API-Test- und Simulationsaufgaben aus. Über die GitLab-Schnittstelle können wir die laufenden Ergebnisse der entsprechenden Aufgaben und die Protokollausgabe einsehen. Wenn alles gut funktioniert, können wir den Code für die API-Tests und Mocks weiter entwickeln und pflegen und die Tests und Mocks bei Bedarf erneut ausführen.

Zusammenfassung:
Durch die Verwendung von GitLab für API-Tests und -Simulationen können wir die Qualitätskontrolle während des Softwareentwicklungsprozesses besser durchführen und die Stabilität und Leistung der API-Schnittstelle bewerten. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit GitLab ein Test-Repository erstellen, Abhängigkeiten installieren, Code für API-Tests und -Simulationen schreiben, Testskripte und Simulationsskripte schreiben und die CI/CD-Konfiguration in GitLab durchführen. Ich hoffe, dass die Leser durch die Einführung und den Beispielcode dieses Artikels API-Test- und Simulationstechniken besser verstehen und anwenden können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie GitLab für API-Tests und -Simulationen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!