temporal-python-testing

Tổng quan

temporal-python-testing là gì?

temporal-python-testing là một kỹ năng thực tiễn để tự động hóa kiểm thử các workflow Temporal viết bằng Python. Nó cung cấp các chiến lược và tài nguyên cho kiểm thử đơn vị, kiểm thử tích hợp, kiểm thử phát lại và thiết lập phát triển cục bộ. Kỹ năng này được thiết kế cho các nhà phát triển backend, kỹ sư QA và nhóm DevOps cần đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và tính xác định của mã workflow Temporal.

Ai nên sử dụng kỹ năng này?

Hãy dùng temporal-python-testing nếu bạn:

• Phát triển hoặc duy trì các workflow Python trên Temporal
• Cần các kiểm thử nhanh, đáng tin cậy (đơn vị, tích hợp, phát lại)
• Muốn tự động hóa kiểm thử trong các pipeline CI/CD
• Yêu cầu độ bao phủ kiểm thử cao và kết quả xác định
• Đang gỡ lỗi lỗi workflow hoặc xác thực thay đổi mã

Nó giải quyết những vấn đề gì?

• Cung cấp phản hồi nhanh với kỹ thuật bỏ qua thời gian (workflow dài được kiểm thử trong vài giây)
• Hỗ trợ mô phỏng và cô lập cho kiểm thử tích hợp
• Xác thực khả năng tương thích ngược và tính xác định qua kiểm thử phát lại
• Đơn giản hóa thiết lập server Temporal cục bộ cho phát triển và kiểm thử

Cách sử dụng

Các bước cài đặt

1. Thêm kỹ năng vào thư mục agent của bạn:

   npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill temporal-python-testing
   

2. Xem hướng dẫn chính trong SKILL.md để nắm tổng quan các chiến lược kiểm thử.
3. Khám phá các tài nguyên hỗ trợ:
   • resources/unit-testing.md cho kiểm thử đơn vị với bỏ qua thời gian
   • resources/integration-testing.md cho mô phỏng các hoạt động
   • resources/replay-testing.md cho kiểm thử phát lại với lịch sử sản xuất
   • resources/local-setup.md cho thiết lập server Temporal cục bộ

Các tính năng và mẫu quan trọng

Kiểm thử đơn vị với bỏ qua thời gian

• Dùng WorkflowEnvironment.start_time_skipping() để chạy kiểm thử workflow ngay lập tức
• Kiểm thử workflow và hoạt động một cách cô lập
• Đạt phản hồi nhanh và kết quả xác định

Kiểm thử tích hợp với hoạt động mô phỏng

• Mô phỏng các phụ thuộc bên ngoài bằng unittest.mock của Python
• Kiểm thử logic điều phối workflow mà không cần dịch vụ thật
• Tiêm lỗi và mô phỏng các kịch bản phức tạp

Kiểm thử phát lại để đảm bảo tính xác định

• Dùng lịch sử sự kiện của Temporal để phát lại workflow
• Xác thực các thay đổi mã an toàn và tương thích ngược
• Tích hợp kiểm thử phát lại vào CI/CD để kiểm tra tự động khả năng tương thích

Thiết lập phát triển cục bộ

• Khởi động server Temporal cục bộ bằng Docker Compose
• Truy cập giao diện Temporal Web để giám sát workflow
• Đặt lại và quản lý dữ liệu kiểm thử dễ dàng

Hướng dẫn file và thư mục

• Bắt đầu với SKILL.md để xem tổng quan kỹ năng
• Kiểm tra resources/ để có hướng dẫn chi tiết từng loại kiểm thử
• Dùng resources/local-setup.md để thiết lập môi trường

Câu hỏi thường gặp

temporal-python-testing có phù hợp cho kiểm thử cấp độ sản xuất không?

Có, nó bao gồm các chiến lược kiểm thử đơn vị, tích hợp và phát lại được Temporal khuyến nghị cho workflow sản xuất.

Làm sao để thiết lập server Temporal cục bộ?

Theo hướng dẫn Docker Compose trong resources/local-setup.md để chạy Temporal và giao diện UI cục bộ.

Tôi có thể tự động hóa kiểm thử trong pipeline CI/CD không?

Có, kỹ năng cung cấp hướng dẫn tích hợp kiểm thử với CI/CD, bao gồm kiểm thử phát lại để kiểm tra khả năng tương thích.

Tôi có thể tìm các mẫu kiểm thử ví dụ ở đâu?

Xem resources/unit-testing.md, resources/integration-testing.md và resources/replay-testing.md để có ví dụ mã và mẫu thực tế.

Làm sao để xem trước tất cả tài nguyên có sẵn?

Mở tab Files để duyệt toàn bộ cây thư mục, bao gồm các tham chiếu lồng nhau và script hỗ trợ.