Hvordan sette opp et solid utviklingsmiljø for Python-applikasjoner

For å bygge moderne applikasjoner som er både effektive og pålitelige, er det essensielt å starte med et godt utviklingsmiljø. Dette kapittelet introduserer grunnlaget for å skape et stabilt miljø hvor du kan utvikle avanserte funksjoner uten å møte uforutsette utfordringer. Vi vil bruke Ubuntu 22.04 LTS som operativsystem, Python 3.11 som programmeringsspråk og opprette et isolert virtuelt miljø for å håndtere avhengigheter effektivt. I tillegg vil vi bygge en robust datamodell og utvikle de første RESTful CRUD-endepunktene med FastAPI og Pydantic.

Et solidt oppsett er avgjørende for å unngå problemer med avhengigheter og miljøkonflikter, noe som kan bremse utviklingsprosessen. Når du har et godt fundament, kan du fokusere på logikk og problemløsning i stedet for å bekymre deg for tekniske feil som kan oppstå underveis. Dette gir et forutsigbart utviklingsmiljø hvor hver ny funksjon bygger på den forrige, og prosjektet kan vokse organisk uten å miste struktur eller ytelse.

Et annet aspekt ved dette oppsettet er at det bygger på velkjente verktøy og biblioteker som er både stabile og allsidige. Dette gjør at man kan unngå problemer som kan oppstå ved å bruke nye eller mindre etablerte teknologier. Her er noen av de viktigste bibliotekene vi kommer til å bruke:

• FastAPI: Dette er hovedrammeverket for web-applikasjonen, og lar oss bygge både RESTful- og sanntids-API-er effektivt. FastAPI er kjent for sin intuitive syntaks og automatiserte dokumentasjonsfunksjoner.

• Pydantic: Pydantic er essensielt for datavalidering og konfigurasjonsstyring. Den lar oss definere klare datamodeller og validere inngangsdata på en enkel måte.

• SQLAlchemy og Alembic: Disse bibliotekene gir oss full kontroll over databasehåndtering, inkludert ORM og migrasjoner, og gjør det mulig å tilpasse databasens skjema og struktur.

• Celery: Celery brukes for bakgrunnsoppgaver og asynkrone arbeidsflyter. Den lar oss håndtere tidkrevende prosesser uten å påvirke brukeropplevelsen.

• Redis: Redis fungerer både som en hurtig caching-løsning og som en meldingstjeneste for Celery, og gjør at vi kan håndtere store datamengder og samtidige forespørsler.

• Jinja2: Jinja2 er templating-systemet som vi bruker til å generere dynamisk HTML og PDF-rapporter, og det gir stor fleksibilitet i utformingen av frontend-komponenter.

• HTTPX: HTTPX er vårt HTTP-klientbibliotek som gjør det enkelt å integrere med eksterne API-er og håndtere webhooks.

Med et riktig utviklingsmiljø på plass, kan vi fokusere på å bygge applikasjonens funksjoner. De første trinnene inkluderer å lage en datamodell som er lett å utvide, utvikle RESTful endepunkter, og implementere skalerbare løsninger for både små og store datamengder. Funksjonaliteter som paginering, filtrering, og metadatahåndtering gjør at applikasjonen kan håndtere store datasett på en effektiv måte, og bidra til en bedre brukeropplevelse.

Når vi setter opp et miljø med Python, FastAPI og de andre bibliotekene som er nevnt, får vi en solid plattform for å bygge på. Dette gjør det enklere å implementere både enkle og avanserte funksjoner etter hvert som vi utvikler applikasjonen videre.

Det er viktig å merke seg at utvikling av moderne applikasjoner ikke bare handler om å implementere funksjoner, men også om å gjøre applikasjonen trygg, skalerbar og lett vedlikeholdbar. Derfor er det også viktig å tenke på sikkerhet fra starten av. Dette inkluderer mekanismer som autentisering og autorisasjon, samt beskyttelse mot misbruk og overbelastning, som kan påvirke applikasjonens ytelse.

Ved å bruke et enhetlig utviklingsmiljø og et grundig gjennomtenkt stakk, kan man bygge applikasjoner som både er effektive, pålitelige og enkle å vedlikeholde, samtidig som de gir en god brukeropplevelse. Det er derfor viktig å forstå at valg av teknologier og verktøy i utgangspunktet vil ha stor betydning for hvordan applikasjonen utvikler seg videre, og for hvordan den skal kunne håndtere både nåværende og fremtidige krav.

Hvordan skrive effektive tester med Pytest: Grunnleggende prinsipper og avanserte teknikker

Pytest oppdager alle filer som begynner med test_ eller slutter på _test.py, og finner funksjoner som starter med test_. En test i Pytest er simpelthen en vanlig Python-funksjon med vanlige assert-utsagn. La oss starte med å skrive en enkel test for en funksjon i en fil som for eksempel utils/math_utils.py:

python
Copy code
def add_numbers(a, b):

    return a + b
def is_even(n):
    return n % 2 == 0

For å teste disse funksjonene kan vi lage en testfil, tests/test_math_utils.py:

python
Copy code
from utils.math_utils import add_numbers, is_even
def test_add_numbers():
    assert add_numbers(2, 3) == 5
    assert add_numbers(-1, 1) == 0
    assert add_numbers(0, 0) == 0
def test_is_even():
    assert is_even(4) is True
    assert is_even(7) is False

Når vi kjører Pytest i rotmappen av prosjektet, vil alle testene bli oppdaget og kjørt, og Pytest vil vise en detaljert og lesbar rapport om hver test. Det inkluderer stack traces og variabelverdier for feilede påstander, noe som gjør det lettere å diagnostisere problemer.

Bruk av Fixtures for Setup og Teardown

I virkelige applikasjoner er det sjelden at vi jobber med isolerte funksjoner. Ofte trenger funksjoner eller klasser en kjent tilstand, som en initialisert objekt, en databaseforbindelse, eller en midlertidig fil. Pytest sitt fixture-system lar oss definere gjenbrukbare, parameteriserte og scope-kontrollerte setup-logger som kan injiseres i enhver testfunksjon. Dette er spesielt nyttig når vi tester kode som samhandler med eksterne ressurser som databaser.

Eksempel på en fixture i tests/conftest.py:

python
Copy code
import pytest

import tempfile
import os
@pytest.fixture
def temp_file():
    # Setup: opprett en midlertidig fil
    fd, path = tempfile.mkstemp()
    os.close(fd)
    yield path
    # Teardown: fjern filen etter testen
    if os.path.exists(path):
        os.remove(path)

Denne fixture kan brukes i tester som følger:

python
Copy code
def test_write_and_read(temp_file):
    with open(temp_file, "w") as f:
        f.write("hello world")
    with open(temp_file, "r") as f:
        data = f.read()
    assert data == "hello world"

Mocking av Eksterne Avhengigheter

Virkelige enhetstester bør aldri krysse systemgrenser. Hvis en funksjon kaller en ekstern API, leser en fil, eller sender en e-post, ønsker vi å erstatte disse avhengighetene med en kontrollert og forutsigbar stand-in. Dette gjør testene våre raske, deterministiske og frie fra nettverksfeil eller problemer med eksterne tjenester. Pytest integreres sømløst med Python sin standardbibliotek for enhetstesting, unittest.mock.

Eksempel med mocking av en e-postfunksjon:

python
Copy code
from utils.email_utils import notify_user
from unittest.mock import patch
def test_notify_user():

    user = type("User", (), {"email": "[email protected]"})

    with patch("utils.email_utils.send_email") as mock_send:
        notify_user(user, "Hello!")
    mock_send.assert_called_once_with("[email protected]", "Notification", "Hello!")

Her bruker vi patch for å erstatte send_email med en mock i løpet av testens kjøretid. Vi verifiserer at funksjonen ble kalt med de riktige argumentene, uten å faktisk sende en e-post. Denne teknikken kan også brukes til å mocke andre avhengigheter, som databaser eller HTTP-klienter.

I tillegg til mocking, kan vi bruke Pytest sin innebygde monkeypatch-funksjon for å endre miljøvariabler, tid eller tilfeldige verdier under testkjøring. Dette er nyttig når koden er avhengig av slike faktorer.

Integrasjonstesting

Mens enhetstester sikrer at de enkelte komponentene fungerer korrekt isolert, er det også viktig å teste hvordan disse komponentene fungerer sammen i et integrert system. Integrasjonstester innebærer å teste virkelige tjenester som databaser, meldingssystemer eller API-er sammen med applikasjonen vår for å sikre at alt fungerer som det skal i produksjon. Dette gjør det mulig å oppdage feil som kun vises når data går gjennom flere lag, når tid er en faktor, eller når data overføres over forskjellige nettverk.

Spinning Up Test Containers

For å sikre at hver integrasjonstest kjøres i et kjent og konsistent miljø, kan vi bruke Docker. Docker Compose lar oss raskt starte (og stoppe) virkelige tjenester som Redis, isolert fra utviklermaskinen og fra andre tester. Dette sikrer at vi har et rent og kontrollert miljø for hver testkjøring.

Eksempel på en Docker Compose-fil for testmiljøet:

yaml
Copy code
version: "3.9"

services:
  redis:
    image: redis:7
    ports:
      - "6379:6379"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
      interval: 2s
      timeout: 2s
      retries: 5

Denne konfigurasjonen starter Redis-tjenesten med en healthcheck for å sikre at Redis er tilgjengelig før testene kjøres. Etter at testene er fullført, kan vi bruke docker-compose down -v for å rydde opp og sikre at vi starter fra et rent miljø ved neste kjøring.

Å Kjøre Full API-forespørselssekvenser

Her er et eksempel på en integrasjonstest som tester et Redis-cache-endepunkt:

python
Copy code
from fastapi.testclient import TestClient
from app.main import app
client = TestClient(app)
def test_set_and_get_value():

    response = client.post("/cache/set", params={"key": "my_key", "value": "my_value"})

    assert response.status_code == 200
    response = client.get("/cache/get", params={"key": "my_key"})
    assert response.json() == {"value": "my_value"}

Denne testen verifiserer at applikasjonen kan sette og hente verdier fra Redis, og at API-et fungerer som forventet.