Wie können Sie Ihren asynchronen Python-Code effektiv testen?

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Das Testen von asynchronem Python-Code kann aufgrund seiner nicht blockierenden Natur eine komplexe Aufgabe sein, sodass Sie mehrere Vorgänge gleichzeitig ausführen können. Dies kann zu einer unvorhersehbaren Ausführungsreihenfolge und einem unvorhersehbaren Timing führen, weshalb es wichtig ist, effektive Strategien anzuwenden, um sicherzustellen, dass sich Ihr Code wie erwartet verhält. Unabhängig davon, ob Sie es mit E/A-gebundenen Aufgaben oder CPU-gebundenen Vorgängen zu tun haben, die Sie in einen Thread oder Prozesspool ausgelagert haben, ist das Verständnis, wie Sie Ihren asynchronen Code testen, der Schlüssel zur Aufrechterhaltung einer robusten und zuverlässigen Anwendung.

In diesem gemeinsamen Artikel finden Sie Antworten von Expert:innen.

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1 Grundlegendes zu Async

Die asynchrone Programmierung in Python beinhaltet normalerweise die asyncio Bibliothek, die eine Möglichkeit bietet, gleichzeitigen Code mit der async/await-Syntax zu schreiben. Bevor Sie mit dem Testen beginnen, sollten Sie sich mit Ereignisschleifen, Coroutinen, Aufgaben und Futures vertraut machen. Eine Ereignisschleife führt asynchrone Aufgaben und Callbacks aus, Coroutinen werden mit asynchrone Def und sind die Funktionen, auf die Sie warten, Aufgaben werden verwendet, um Coroutinen gleichzeitig zu planen, und Futures sind Objekte, die das Ergebnis eines asynchronen Vorgangs darstellen.

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Abhisar Vaish

Sr. SDET at Cloudera AI | Ex-VMware | Full Stack SDET
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Async software testing ensures applications can handle concurrent operations without conflicts, maintaining responsiveness by avoiding main thread blockages. It evaluates the management of callbacks, promises, and async/await mechanisms, ensuring efficient event loop processing and scheduling of asynchronous tasks. Additionally, async testing verifies thread-safe access to shared resources, preventing data corruption and deadlocks. This approach is crucial for applications that require high performance and reliability, particularly those involving multiple simultaneous operations or I/O-bound tasks.

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2 Wählen Sie Werkzeuge

Die Auswahl der richtigen Tools ist entscheidend für das effektive Testen von asynchronem Python-Code. Es gibt Testframeworks, die für die Arbeit mit asynchronem Code entwickelt wurden, z. B. pytest-asyncio für die Volksmännchen pytest Fachwerk. Diese Tools erweitern die Funktionen herkömmlicher Testframeworks, um die asynchronen/await-Muster zu verarbeiten. Sie ermöglichen es Ihnen, Testfälle als Coroutinen zu schreiben und stellen Halterungen für die Verwaltung von Ereignisschleifen während des Tests bereit.

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3 Tests schreiben

Beim Schreiben von Tests für asynchronen Code definieren Sie Ihre Testfunktionen mit asynchrone Def und Verwendung erwarten , um asynchrone Funktionen direkt aufzurufen. Dadurch wird nachgeahmt, wie Ihr asynchroner Code in der Produktion ausgeführt wird. Es ist wichtig, nicht nur die Ergebnisse, sondern auch das Verhalten unter verschiedenen Bedingungen zu testen, z. B. bei abgebrochenen Aufgaben oder Verbindungstimeouts. Stellen Sie sicher, dass Sie Grenzfälle abdecken, in denen Parallelität zu Racebedingungen oder Deadlocks führen kann.

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4 Async verspotten

Das Mocking in asynchronem Code ähnelt dem synchronen Code, jedoch mit einer zusätzlichen Wendung. Sie müssen Ihre asynchronen Funktionen durch asynchrone Mocks ersetzen. In Python kann dies mit unittest.mock mit AsyncMock wenn Sie Python 3.8 oder höher verwenden. Auf diese Weise können Sie Pseudoversionen Ihrer asynchronen Funktionen, Methoden oder Objekte erstellen, auf die in Ihren Tests gewartet werden kann.

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Abhisar Vaish

Sr. SDET at Cloudera AI | Ex-VMware | Full Stack SDET
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Mocking asynchronous code in Python can be essential for testing scenarios involving network requests or I/O operations. Using the unittest.mock module, you can simulate the behavior of asyncio functions without making actual network calls.

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5 Tipps zum Debuggen

Das Debuggen fehlgeschlagener Tests in asynchronem Code kann aufgrund der gleichzeitigen Ausführung schwierig sein. Verwenden Sie die Protokollierung oder drucken Anweisungen verwenden, um dem Ausführungsablauf zu folgen, oder die Ereignisschleife im Debugmodus auszuführen, indem Sie asyncio.get_Ereignis_Schleife().Garnitur_debuggen(STIMMT) . Dies bietet detaillierte Informationen zu den ausgeführten Aufgaben und kann Sie auf potenzielle Probleme aufmerksam machen, z. B. Aufgaben, die nie erwartet werden.

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6 Bearbeitungszeit

Zeitabhängige Funktionalität stellt eine einzigartige Herausforderung beim asynchronen Testen dar. Möglicherweise müssen Sie Zeitüberschreitungen, Verzögerungen oder regelmäßige Aufgaben testen, ohne tatsächlich auf Verzögerungen in Echtzeit zu warten. Verwenden Sie dazu Zeit-Mocking- oder Patching-Bibliotheken, die den Zeitablauf simulieren können, z. B. Gefrierpistole , oder verwenden Sie die in einigen Testframeworks verfügbaren Funktionen zur Zeitmanipulation in Ereignisschleifen, um die Zeit künstlich vorzuschieben.

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Abhisar Vaish

Sr. SDET at Cloudera AI | Ex-VMware | Full Stack SDET
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Effectively testing asynchronous Python code involves handling time with tools like pytest-asyncio for async test support, unittest.mock to mock async calls, and freezegun to control time flow. These strategies ensure your async functions handle time-dependent operations correctly. Using asyncio.sleep for simulated delays and asyncio.wait_for for timeout testing helps verify performance under various conditions, making your applications more robust and reliable.

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1 Grundlegendes zu Async

2 Wählen Sie Werkzeuge

3 Tests schreiben

4 Async verspotten

5 Tipps zum Debuggen

6 Bearbeitungszeit

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