Testes de Implementação

Testes de Implementação

Vamos agora fazer alguns testes práticos para verificar como podemos utilizar algumas bibliotecas e frameworks para testar comportamentos da nossa aplicação em uma aplicação síncrona e assíncrona.

docker-compose

Para todos os nossos testes, os ambientes de desenvolvimento e produção serão executados em containers Docker. Para isso, utilizaremos o arquivo docker-compose.yml que está disponível no repositório do projeto. Vou utilizar o mapeamento de volume para alterar nossos códigos fontes e testes sem a necessidade de recriar os containers.

Testes Síncronos

Primeiro vamos avaliar nosso sistema de forma síncrona. Para isso, vamos utilizar a seguinte arquitetura:

Neste sistema, vamos iniciar a sua construção com o arquivo YAML que vai definir a estrutura do nosso sistema. Vamos criar um arquivo chamado docker-compose.yml na raiz do nosso projeto com o seguinte conteúdo:

Sugestão:

# Use postgres/example user/password credentials
version: '3.9'

services:
  api:
    image: python:3.9
    working_dir: /app
    volumes:
      - pip39:/usr/local/lib/python3.9/site-packages
      - .:/app
    ports:
      - "5005:5000"
    command: python app.py
    restart: on-failure
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 256M
    depends_on:
      - requirements

  requirements:
    image: python:3.9-slim-buster
    working_dir: /app
    volumes:
      - pip39:/usr/local/lib/python3.9/site-packages
      - .:/app
    command: pip install -r requirements.txt


  db:
    image: postgres
    restart: always
    # set shared memory limit when using docker-compose
    shm_size: 128mb
    # or set shared memory limit when deploy via swarm stack
    #volumes:
    #  - type: tmpfs
    #    target: /dev/shm
    #    tmpfs:
    #      size: 134217728 # 128*2^20 bytes = 128Mb
    ports:
      - "5432:5432"
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: example
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 256M

  adminer:
    image: adminer
    restart: always
    ports:
      - 8080:8080
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 256M

volumes:
  pip39: