Shizuoka.py #6 WebTestでWeb APIのテスト & Pythonメタプログラミングでテストの自動生成

WebTestでWeb APIのテスト
& Pythonメタプログラミングで
テストの自動生成
オーイシ
Shizuoka.py #6

Web APIを何故テストしたいの？
• データアーカイブを検索して再利用するためのラッパーAPI
を構築しています。
• 対象のデータベースが増える＆検索対象のフィールドが増え
るとAPIが継ぎ足される感じで増えて行く。
• 仕様のアップデートで動作の影響が無いか検証する必用があ
る。
• APIが増えるとテストが大変。

WebTestとは
• WSGIアプリのテストをHTTPサーバを起動せずに行うことが
できる。※実サーバを使ったテストもできます。
• Pylons（Rails的なWebアプリケーションフレームワーク）の
パッケージの一部として開発されている。
• インストールは ”pip install WebTest” でOK
• http://docs.pylonsproject.org/projects/webtest/en/latest/

WebTestの簡単な例
from webtest import TestApp
def application(environ, start_response):
body = 'たのしー'.encode('utf-8')
headers = [('Content-Type', 'text/html; charset=utf8'),
('Content-Length', str(len(body)))]
start_response('200 OK', headers)
return [body]
app = TestApp(application)
resp = app.get('/')
assert resp.content_type == 'text/html'
assert resp.content_length > 0
assert 'たのしー' in resp
#assert 'すごーい' in resp
# このままだと実行しても何も起きないが
# assert 'すごーい' in resp をアンコメントすると
>Traceback (most recent call last):
> File "test_webtest_basic.py", line 16, in <module>
> assert 'すごーい' in resp
>AssertionError

unittestと一緒に使うことが多いのかも
• assertEqual(a, b)
• assertTrue(x)
• assertFalse(x)
• assertGreater(a, b)
• assertIn(a, b)
• assertIs(a, b)
• assertRaises
• 等々unittestのアサートメソッドを利用します
（バージョンによって利用出来るメソッドは異なる）

実サーバのテストのサンプル
os.environ['WEBTEST_TARGET_URL'] = 'http://target_api_address'
app = TestApp(index)
#またはapp = TestApp('http://target_api_address')
class ApiTest(unittest.TestCase):
def test_api_root(self):
res = app.get('/')
self.assertEqual(res.status, '200 OK')
self.assertEqual(res.content_type, 'application/json')
def test_get_ids(self):
res = app.get('/bioproject?organism_name=Papilio%20xuthus')
self.assertGreater(res.json['numFound'], 1)
def test_get_metadata(self):
res = app.get('/bioproject/PRJNA25')
keys = res.json.keys()
self.assertIn("Package", keys)
def test_post_ids(self):
res = app.post_json('/bioproject', {"ids": ["PRJNA26","PRJNA25"]})
res_len = len(list(res.json))
self.assertEqual(res_len, 2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()

WebTest +unittestの結果
#このままテストがエラーを発生せず完了すると
Ran 4 tests in 0.898s
OK
# エラーを発生するよう、テストを変更すると…
def test_post_ids(self):
res = app.post_json('/bioproject', {"ids": ["PRJNA26", "PRJNA25"]})
res_len = len(list(res.json))
F
==================================================================
FAIL: test_post_ids (__main__.ApiTest)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "test_api.py", line 27, in test_post_ids
AssertionError: 2 != 3
----------------------------------------------------------------------
FAILED (failures=1)

ドキュメントベースでWeb APIのテストを管理・実施したい。

テストの自動生成パターンを４つ見つけました
1. 動的メソッド定義
2. メタクラス
3. nose × generator
4. nose_parameterized

動的メソッド定義
import unittest
l = [["foo", "a", "a"], ["bar", "a", "b"], ["baz", "b", "b"]]
class TestSequense(unittest.TestCase):
pass
def test_gen(a, b):
def test(self):
self.assertEqual(a, b)
return test
if __name__ == '__main__':
for t in l:
test_name = 'test_%s' % t[0]
test = test_gen(t[1], t[2])
setattr(TestSequense, test_name, test)
unittest.main()
F..
======================================================================
FAIL: test_bar (__main__.TestSequense)
~
FAILED (failures=1)

動的メソッド定義
1. 高階関数のtest_genは引数(a, b)を受け取りアサートメソッドを
生成し、testメソッドを返す。
2. setattr()はTestCaseに新しい属性を追加する。その属性の値がメ
ソッド名(=test_name)と関数(=test)。
3. 1-2が設定リストの要素で繰り返される。

メタクラスによる動的テスト
import unittest
l = [["foo", "a", "b"], ["bar", "a", "b"], ["baz", "a", "a"]]
class TestSequenseMeta(type):
def __new__(mcs, cls_name, cls_base, cls_dict):
def gen_test(a, b):
def test(self):
return test
for tname, a, b in l:
test_name = "test_{}".format(tname)
cls_dict[test_name] = gen_test(a, b)
return type.__new__(mcs, cls_name, cls_base, cls_dict)
class TestSequence(unittest.TestCase, metaclass=TestSequenseMeta):
pass
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
F..
======================================================================
~
FAILED (failures=1)

メタクラスによる動的テスト
1. クラス定義は実はtypeのインスタンス。type(クラス名、親クラス,
メソッドや属性を定義)。
2. クラス定義にmetaclassが存在すると、クラスを生成する前に
metaclassに格納された関数がtypeの代わりに呼び出される。
3. typeは__new__メソッドでクラス生成の主な処理を行う。メタク
ラスを使うとクラス定義時に処理が実行される。
4. サンプルでは、クラス生成の前にTestSequenseMeta()が呼び出さ
れ、クラス定義が返る

nose × generator
param_list = [('a', 'a'), ('a', 'b'), ('b', 'b')]
def test_generator():
for params in param_list:
yield check_em, params[0], params[1]
def check_em(a, b):
assert a == b
$ nosetests test_nose_generators.py
.F.
======================================================================
~
File "/Users/../test_nose_generators.py", line 11, in check_em
assert a == b
AssertionError
----------------------------------------------------------------------
FAILED (failures=1)
nosetestsコマンドでtest_xx.pyなファイルを探し
てtest_な関数を実行してくれる。

nose_parameterized
from nose_parameterized import parameterized
import unittest
class TestSequence(unittest.TestCase):
@parameterized.expand(
[
["foo", "a", "b"],
["bar", "b", "b"],
["baz", "a", "a"],
])
def test_sequence(self, name, a, b):
self.assertEqual(a,b)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
FAIL: test_sequence_1_bar (__main__.TestSequence)
----------------------------------------------------------------------
~
File "test_nose_parameterized.py", line 13, in test_sequence
self.assertEqual(a,b)
AssertionError: 'a' != 'b'
- a
+ b
----------------------------------------------------------------------
FAILED (failures=1)
decoratorの引数で
テストの設定を渡す感じ？

動的メソッド定義でWebTestしてみた
import unittest
from webtest import TestApp
app = TestApp('http://target_api_url')
tests = [["bioproject", "/bioproject/PRJNA25", "In", "Package"],
["organism_name", "/bioproject?organism_name=Papilio%20xuthus", "Greater", 1],
["root", "/sra", "Equal", "200 OK”]]
class TestSequense(unittest.TestCase):
pass
def test_gen(path, method, b):
def Equal(self):
res = app.get(path)
a = res.status
def Greater(self):
res = app.get(path)
a = res.json['numFound']
self.assertGreater(a, b)
def In(self):
res = app.get(path)
a = res.json.keys()
self.assertIn(b, a)
#return eval(method)
return locals()[method]
if __name__ == '__main__':
for name, path, method, val in tests:
test_name = 'test_{}'.format(name)
test = test_gen(path, method, val)
setattr(TestSequense, test_name, test)
-------------------------------------------------------
OK
でした。

- メタプログラミングなのにアドホックすぎ！
- さすがにこのままコレがしたいわけではない。
- 設定出来る項目が多すぎるのかも。
- テストのルールを整備しかつ大量なテストであれば使
えなくは無いかも。

参考サイト
How to generate dynamic (parametrized) unit tests in python?
http://stackoverflow.com/questions/32899/how-to-generate-dynamic-parametrized-unit-tests-in-python
メタプログラミングPython
https://tell-k.github.io/pyconjp2016/#1
Pythonによる黒魔術入門
http://www.slideshare.net/ssuser38b704/ll-lang-blackmagic
Pythonでメタプログラミング
http://qiita.com/fujimisakari/items/0d4786dd9ddeed4eb702

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