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我正在开发一个连接到PostgreSQL数据库的FastAPI后端应用程序，我有点被测试的良好实践卡住了。我读了很多stackoverflow posts和blogs，但我并不真正习惯后端开发，我仍然不真正理解什么是最佳实践。
知道我使用SQLModel后，文档中建议使用内存中的DBSQLite执行测试。问题是，当我遵循所解释的方法时，PG和SQLite（关于模式）之间的不兼容性令我震惊。关键是我使用的是一个具有多个模式的现有DB，而不仅仅是一个公共模式。因此，当我运行测试时，我遇到错误“schema pouetpouet doesn’t exist”。
最后，问题是：我应该怎么做来测试我的应用？
1.找到一种方法来设置我的prod Postgres DB和内存中的SQLite DB之间的兼容性？
1.在preprod Postgres DB上应用我的测试，并尝试清理添加/删除的项目？（我实际上做了什么，但我不认为这是一个真正的好做法）
1.在Docker容器中设置本地Postgres服务器？
1.在pytest测试文件中用Dict模拟一个数据库？
1.使用第三个库，例如testcontainers？
1.不做检查？
毕竟，我喜欢做单元测试和集成测试，所以也许我的需求不止一个解决方案。
以下是我的项目的简化版本：
我的项目架构：（假设每个文件夹中都有一个__ init__.py文件）
app/
├── api/
│ ├── core/
│ │ ├── config.py #get the env settings and distribute it to the app
│ │ ├── .env
│ ├── crud/
│ │ ├── items.py #the CRUD functions called by the router
│ ├── db/
│ │ ├── session.py #the get_session function handling the db engine
│ ├── models/
│ │ ├── items.py #the SQLModel object def as is in the db
│ ├── routers/
│ │ ├── items.py #the routing system
│ ├── schemas/
│ │ ├── items.py #the python object def as it is used in the app
│ ├── main.py #the main app
├── tests/
│ ├── test_items.py #the pytest testing file在crud/items.py中：
from fastapi.encoders import jsonable_encoder
from sqlmodel import Session, select
from api.models import Item
from api.schemas import ItemCreate
def get_item(db_session: Session, item_id: int) -> Item:
query = select(Item).where(Item.id == item_id)
return db_session.exec(query).first()
def create_new_item(db_session: Session, *, obj_input: ItemCreate) -> Item:
obj_in_data = jsonable_encoder(obj_input)
db_obj = Item(**obj_in_data)
db_session.add(db_obj)
db_session.commit()
db_session.refresh(db_obj)
return db_obj在db/session.py中：
from sqlalchemy.engine import Engine
from sqlmodel import create_engine, Session
from api.core.config import settings
engine: Engine = create_engine(settings.SQLALCHEMY_DATABASE_URI, pool_pre_ping=True)
def get_session() -> Session:
with Session(engine) as session:
yield session在models/items.py中：
from sqlmodel import SQLModel, Field, MetaData
meta = MetaData(schema="pouetpouet") # https://github.com/tiangolo/sqlmodel/issues/20
class Item(SQLModel, table=True):
__tablename__ = "cities"
# __table_args__ = {"schema": "pouetpouet"}
metadata = meta
id: int = Field(primary_key=True, default=None)
city_name: str在routers/items.py中：
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
from sqlmodel import Session
from api.crud import get_item, create_new_item
from api.db.session import get_session
from api.models import Item
from api.schemas import ItemRead, ItemCreate
router = APIRouter(prefix="/api/items", tags=["Items"])
@router.get("/{item_id}", response_model=ItemRead)
def read_item(
*,
db_session: Session = Depends(get_session),
item_id: int,
) -> Item:
item = get_item(db_session=db_session, item_id=item_id)
if not item:
raise HTTPException(status_code=404, detail="Item not found")
return item
@router.post("/", response_model=ItemRead)
def create_item(
*,
db_session: Session = Depends(get_session),
item_input: ItemCreate,
) -> Item:
item = create_new_item(db_session=db_session, obj_input=item_input)
return item在schemas/items.py中：
from typing import Optional
from sqlmodel import SQLModel
class ItemBase(SQLModel):
city_name: Optional[str] = None
class ItemCreate(ItemBase):
pass
class ItemRead(ItemBase):
id: int
class Config:
orm_mode: True在tests/test_items.py中：
from fastapi.testclient import TestClient
from api.main import app
client = TestClient(app)
def test_create_item() -> None:
data = {"city_name": "Las Vegas"}
response = client.post("/api/items/", json=data)
assert response.status_code == 200
content = response.json()
assert content["city_name"] == data["city_name"]
assert "id" in content附言：在后端开发方面不是很有经验，如果你注意到一些奇怪的东西，不要犹豫，对我的代码提出建设性的意见。它会受到很好的欢迎。
1条答案
按热度按时间vx6bjr1n1#
当你开始测试时，测试总是一件令人困惑的事情，有很多观点和一些一成不变的东西。
也就是说，你的提问方法似乎是正确的，而且经过了深思熟虑，所以我将尝试回答（请记住，这来自个人偏好和到目前为止为众多应用程序编写测试的经验，所以它将主要是固执己见）：
1.我不会这样做，因为这可能是太多的工作，并导致非常脆弱的测试。如果你解决了兼容性问题，如果/当事情破裂时，你将很难找出真实的的问题是什么。
1.这是一个有效的方法：您可以实现一组具有可预测结果的集成测试，在Staging环境中部署代码并针对该环境运行套件。您甚至可以在CI/CD管道的一个步骤中运行这些测试以实现自动化。
1.* 这是本地开发的有效方法 *：在本地开发和测试新的实现时使用它。你可以在单元测试中使用它，但是你必须在每次运行后进行清理（可能需要编写脚本来自动清理），以避免残留和测试失败或意外通过。
1.这是一种有效的方法，但对于测试数据库来说效果不太好。我通常使用它来测试API和从DB获取的数据的“后处理”方法。换句话说，仅仅因为模拟有效，并不意味着最终结果也有效。读取interesting article about this btw。
1.这是一个有效的方法：testcontainers提供了一个容器化的数据库，可以生成测试，我们可以毫无顾虑地向其中添加模式和表（如果这里有什么问题，意味着测试提前发现了问题），然后它就会被取消。我会用这种方法来解决这个问题！（here is a basic example of using it with pytest）
1.恐惧导致不使用测试，不使用测试导致许多不眠之夜，许多不眠之夜导致更多的问题。这是通往黑暗面的道路（以及许多失去的日子，甚至周末）。
最后，请记住，这里没有“银”，因此可以一起使用不同的方法。
例如，在您的案例中，我会使用testcontainers进行本地和预提交测试，然后在部署到PROD之前在Staging环境中运行集成测试套件。
您的代码处理方法看起来不错。
这里有一点小小的评论：由于您使用的是SQLModel，因此可以避免使用单独的SQLAlchemy
models和Pydanticschemas，它们用于SQLAlchemy的“传统”FastAPI方法。您可以直接将SQLModel用作模式，而不是as demonstrated in the documentation希望这能帮助你找到一个好的解决方案，为您的测试：）