Yandex Taxi Testsuite 使用指南
一、项目目录结构及介绍
Yandex Taxi Testsuite 是一个专为微服务测试设计的框架,基于 Python 和 Pytest。这个框架由 Yandex.Taxi 开发并维护,旨在简化对用 C++ 和 Python 编写的微服务进行黑盒测试的过程。项目的主要组件和结构布局如下:
-
根目录:
submodules: 若作为子模块加入其他项目时,存放该框架代码的位置。docs: 包含项目文档和示例的详细说明。pytest.ini: Pytest 的配置文件,用于定制测试执行的行为。setup.py和setup.cfg: Python 包的元数据和构建配置。requirements.txt: 项目运行所需的依赖列表。testsuite: 核心测试套件代码所在目录。examples: 提供了多个使用此测试框架的实例,以简单聊天应用为例,展示了不同的存储后端(MongoDB、MySQL、PostgreSQL)如何被测试。
-
核心模块:
testsuite: 实现测试逻辑和环境搭建的核心代码。conftest.py: 包含全局或特定于目录的Pytest固定装置(fixtures)。
-
示例服务: 每个服务目录下有其对应的
server.py(服务主体)、tests目录(服务测试)和必要的配置文件。
二、项目的启动文件介绍
在使用 Yandex Taxi Testsuite 进行测试前,首先需要关注的是服务自身的启动脚本以及测试的执行命令。对于具体的微服务,启动文件通常是 server.py 或者服务定义的入口点。然而,考虑到测试执行本身,重点在于通过 Pytest 来运行测试集。
-
服务启动: 假设你的服务入口是
server.py,通常不会直接从测试框架内启动服务,而是通过相应的命令行工具或者脚本(如 Gunicorn 对于生产环境,或者直接使用python server.py在开发环境中快速验证)。 -
测试执行: 要运行测试,你应当在命令行中使用
pytest命令。如果想运行特定的测试或所有测试,可以导航到项目测试目录并执行:pytest对于Yandex Taxi Testsuite的示例服务,还可以使用 Makefile 中预定义的目标来简化操作,例如:
make runtests
三、项目的配置文件介绍
Yandex Taxi Testsuite 的配置主要分布在以下几个方面:
-
Pytest 配置 (
pytest.ini): 控制 Pytest 的行为,包括插件激活、测试收集规则等。 -
Service 配置:每个微服务可能有自己的配置文件,这取决于具体实现和服务需求,并非框架强制要求。这些配置文件可以是 YAML、JSON 或者简单的 Python 文件,用于设置数据库连接、服务地址等。
-
TestSuite 自定义配置:虽然框架本身并不直接指定一个固定的“配置文件”,但通过
conftest.py或使用测试用例中的上下文管理器和固定装置,可以实现测试时的配置调整。
对于复杂的环境设置,比如数据库支持和操作系统特定配置,依赖项通过pip安装时的标志来指定,例如安装支持MongoDB的版本你会使用:
pip3 install yandex-taxi-testsuite[mongodb]
总之,Yandex Taxi Testsuite 强调通过Python代码和Pytest的机制来进行高度可定制化的配置和测试执行,而非依赖于单一的、预定义的配置文件结构。这就要求开发者根据实际的服务架构和测试需求,灵活组织和配置测试环境和流程。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00