Вопрос или проблема
Что я ищу
Я ищу пакет для Python, который предоставляет fixture для pytest, представляющий “каталог кэша”, который сохраняется между вызовами pytest (но может быть удален между перезагрузками или для освобождения места на диске, как любой кэш).
Это будет (полу-)постоянный аналог встроенных fixture для временных каталогов.
Альтернативы
Я видел, что pytest действительно поддерживает сохранение значений в кэше между сессиями, так что альтернативным вариантом было бы просто заархивировать временный каталог, поместить его в этот кэш значений и иметь fixture, который распаковывает его в следующей сессии. Но это может стать довольно ресурсоемким, если каталог большой, что противоречит цели кэша.
Ответ или решение
Пайплайн для создания кэш-директории с использованием pytest
При разработке тестов в Python с использованием библиотеки pytest, возникает необходимость в создании "кэш-директории", которая будет сохраняться между запусками. В этой статье мы рассмотрим, как разработать такой pytest fixture, который обеспечит сохранение данных между сессиями, при этом оставаясь в рамках принципа кэширования.
Задача: Что мы хотим достичь?
На первый взгляд, можно рассмотреть встроенные возможности временных директорий в pytest. Однако, таким образом, мы не можем достичь необходимого уровня сохранности данных, поскольку временные директории по своей природе создаются на время жизни теста и удаляются после завершения сессии. Идеальная кэш-директория должна:
- Сохранять данные между запусками тестов.
- Не требовать чрезмерных ресурсов или времени на загрузку, особенно если данные объемные.
- Позволять управлять размером кэша, удаляя старые данные при необходимости.
Альтернативные подходы
Хоть pytest и предлагает функции для кэширования значений между сессиями, они лучше подходят для простых данных (например, чисел, строк или словарей), а не для работы с директорией, содержащей множество файлов. Альтернативный подход, о котором вы упомянули, заключается в упаковке временной директории и сохранении её в кэше pytest. Тем не менее, это может быть неэффективно для больших директорий из-за времени, необходимого для компрессии и последующей распаковки.
Решение: Создание кэш-директории с использованием pytest fixture
Вот пример того, как можно реализовать такую кэш-директорию с использованием pytest fixture:
import pytest
import tempfile
import os
import shutil
@pytest.fixture(scope='session')
def cache_directory():
# Создание кэш-директории
cache_dir = tempfile.mkdtemp(prefix='pytest_cache_')
# Возврат пути к кэш-директории для использования в тестах
yield cache_dir
# Удаление кэш-директории после завершения всех тестов
shutil.rmtree(cache_dir, ignore_errors=True)
@pytest.fixture(scope='function', autouse=True)
def temp_file(cache_directory):
# Создание временного файла в кэш-директории
temp_file_path = os.path.join(cache_directory, 'temp_file.txt')
with open(temp_file_path, 'w') as f:
f.write('Это временный файл в кэш-директории.')
# Возврат пути к этому файлу для использования в тестах
yield temp_file_path
# Удаление временного файла после завершения теста, если это необходимо
os.remove(temp_file_path)
Объяснение кода
-
Кэш-директория: Мы используем
tempfile.mkdtemp()
для создания уникальной кэш-директории перед началом сессии тестирования. Директория сохраняется между запускаемыми тестами в течение одной сессии. -
Возврат и очистка: С помощью ключевого слова
yield
мы передаем пользователю путь к кэш-директории, а после завершения всех тестов, выполняется код для очистки данной директории. -
Функция временного файла: Как дополнительный пример, представлена фикстура, создающая временный файл внутри кэш-директории. Этот файл будет удаляться после завершения теста, что позволяет избежать накопления ненужных файлов.
Заключение
В данном посте мы рассмотрели, как создать кэш-директорию для использования в тестах с помощью pytest. Этот подход сочетает в себе простоту создания временных директорий и сохранение состояния между сессиями тестирования. Упрощая процесс кэширования, вы можете сосредоточиться на написании высококачественных тестов, не беспокоясь о ресурсах, что значительно улучшит вашу рабочую эффективность.