Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Slick and play тестирование контроллера

есть метод игрового контроллера

def insertDepartment = Action(parse.json) { request =>
  MyDataSourceProvider.db.withSession{ implicit session =>
    val departmentRow = DepartmentRow(1, Option("Department1"))
    departmentService.insert(departmentRow)
  }
}

примечание MyDataSourceProvider.db обеспечивает slick.driver.PostgresDriver.simple.Database, а создание withSession обеспечивает implicit от session до departmentService.insert

когда я тестирую, departmentService session предоставляется текстовым приспособлением, как указано в этом сообщении. sessionWrapper — это простая функция, которая создает session, предоставляет этот session тестовому блоку и откатывает данные после завершения теста.

sessionWrapper { implicit session =>

    val departmentRow = DepartmentRow(1, Option("Department1"))
    departmentService.insert(departmentRow)
}

Это хорошо работает и, как и ожидалось, не загрязняет базу данных при запуске service тестов. тесты не должны ничего сохранять в БД, но откат после успешного выполнения.

теперь при тестировании play controller нужен способ использовать sessionWrapper. чтобы иметь возможность откатывать тесты контроллера аналогично service тестам.

примечание MyDataSourceProvider.db.withSession в controller insertDepartment.

обертывание controller теста с sessionWrapper не имеет значения, так как контроллер def не принимает никаких implicit session, но использует один из MyDataSourceProvider.db.withSession

какой лучший способ справиться с этим? попытался создать контроллер trait, чтобы иметь возможность inject внедрять trait, поэтому миксин может отличаться для теста и реального кода, но не нашел способа «пройти» session для теста и нет для производственный код. Любые идеи?


Ответы:


1

Поскольку Slick блокирует, вам не нужен Action.async. Интересно, почему это вообще компилируется, потому что я не вижу там будущего, но я не настолько знаком с Play.

Есть несколько вариантов того, что вы можете сделать:

  1. Мой фаворит: не использовать откат транзакций для тестирования, а использовать тестовую базу данных, которую вы заново создаете для каждого теста.
  2. вытаскивать

    val departmentRow = DepartmentRow(1, Option("Department1"))
        departmentService.insert(departmentRow)
    

    в метод и тестировать только этот метод, а не контроллер

  3. используйте sessionWrapper в контроллере и дайте ему проверить наличие флага конфигурации, который сообщает ему, находится ли он в тестовом режиме и должен выполнить откат или находится в рабочем режиме.
14.09.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..