Тестирование драйвера ODBC Databricks

На этой странице описывается, как протестировать код, использующий драйвер ODBC Databricks.

Используйте любую тестовую платформу для языков, совместимых с ODBC. В следующих примерах используется pyodbc, pytest и unittest.mock для тестирования подключений драйверов ODBC. Этот код основан на примере подключения Python и pyodbc к Azure Databricks.

Вспомогательные функции

Файл helpers.py содержит служебные функции для работы с подключениями ODBC:

  • connect_to_dsn: открывает подключение к вычислительному ресурсу Azure Databricks.
  • get_cursor_from_connection: получает курсор для выполнения запросов.
  • select_from_nyctaxi_trips: запрашивает указанное количество строк из samples.nyctaxi.trips.
  • print_rows: выводит содержимое результирующих наборов в консоль.
# helpers.py

from pyodbc import connect, Connection, Cursor

def connect_to_dsn(
  connstring: str,
  autocommit: bool
) -> Connection:

  connection = connect(
    connstring,
    autocommit = autocommit
  )

  return connection

def get_cursor_from_connection(
  connection: Connection
) -> Cursor:

  cursor = connection.cursor()
  return cursor

def select_from_nyctaxi_trips(
  cursor: Cursor,
  num_rows: int
) -> Cursor:

  select_cursor = cursor.execute(f"SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips LIMIT {num_rows}")
  return select_cursor

def print_rows(cursor: Cursor):
  for row in cursor.fetchall():
    print(row)

Класс Main

Файл main.py вызывает вспомогательные функции для подключения и запроса данных:

# main.py

from helpers import *

connection = connect_to_dsn(
  connstring = "DSN=<your-dsn-name>",
  autocommit = True
)

cursor = get_cursor_from_connection(
  connection = connection)

select_cursor = select_from_nyctaxi_trips(
  cursor = cursor,
  num_rows = 2
)

print_rows(
  cursor = select_cursor
)

Модульные тесты с мокированием

Файл test_helpers.py использует pytest и unittest.mock для тестирования select_from_nyctaxi_trips функции. Макетирование имитирует подключения к базе данных без использования фактических вычислительных ресурсов, поэтому тесты выполняются в секундах, не затрагивая рабочие области Azure Databricks.

# test_helpers.py

from pyodbc import SQL_DBMS_NAME
from helpers import *
from unittest.mock import patch
import datetime

@patch("helpers.connect_to_dsn")
def test_connect_to_dsn(mock_connection):
  mock_connection.return_value.getinfo.return_value = "Spark SQL"

  mock_connection = connect_to_dsn(
    connstring = "DSN=<your-dsn-name>",
    autocommit = True
  )

  assert mock_connection.getinfo(SQL_DBMS_NAME) == "Spark SQL"

@patch('helpers.get_cursor_from_connection')
def test_get_cursor_from_connection(mock_connection):
  mock_cursor = mock_connection.return_value.cursor
  mock_cursor.return_value.rowcount = -1

  mock_connection = connect_to_dsn(
    connstring = "DSN=<your-dsn-name>",
    autocommit = True
  )

  mock_cursor = get_cursor_from_connection(
    connection = mock_connection
  )

  assert mock_cursor.rowcount == -1

@patch('helpers.select_from_nyctaxi_trips')
def test_select_from_nyctaxi_trips(mock_connection):
  mock_cursor = mock_connection.return_value.cursor
  mock_get_cursor = mock_cursor.return_value.execute
  mock_select_cursor = mock_get_cursor.return_value.arraysize = 1

  mock_connection = connect_to_dsn(
    connstring = "DSN=<your-dsn-name>",
    autocommit = True
  )

  mock_get_cursor = get_cursor_from_connection(
    connection = mock_connection
  )

  mock_select_cursor = select_from_nyctaxi_trips(
    cursor = mock_get_cursor,
    num_rows = 2
  )

  assert mock_select_cursor.arraysize == 1

@patch('helpers.print_rows')
def test_print_rows(mock_connection, capsys):
  mock_cursor = mock_connection.return_value.cursor
  mock_get_cursor = mock_cursor.return_value.execute
  mock_select_cursor = mock_get_cursor.return_value.fetchall.return_value = [
    (datetime.datetime(2016, 2, 14, 16, 52, 13), datetime.datetime(2016, 2, 14, 17, 16, 4), 4.94, 19.0, 10282, 10171),
    (datetime.datetime(2016, 2, 4, 18, 44, 19), datetime.datetime(2016, 2, 4, 18, 46), 0.28, 3.5, 10110, 10110)
  ]

  mock_connection = connect_to_dsn(
    connstring = "DSN=<your-dsn-name>",
    autocommit = True
  )

  mock_get_cursor = get_cursor_from_connection(
    connection = mock_connection
  )

  mock_select_cursor = select_from_nyctaxi_trips(
    cursor = mock_get_cursor,
    num_rows = 2
  )

  print_rows(
    cursor = mock_select_cursor
  )

  captured = capsys.readouterr()
  assert captured.out == "(datetime.datetime(2016, 2, 14, 16, 52, 13), datetime.datetime(2016, 2, 14, 17, 16, 4), 4.94, 19.0, 10282, 10171)\n" \
                         "(datetime.datetime(2016, 2, 4, 18, 44, 19), datetime.datetime(2016, 2, 4, 18, 46), 0.28, 3.5, 10110, 10110)\n"

Поскольку select_from_nyctaxi_trips выполняет только SELECT оператор, мокирование здесь не строго обязательно. Однако макетирование особенно полезно при тестировании функций, которые изменяют данные (INSERT INTO, UPDATE, ), DELETE FROMтак как можно многократно выполнять тесты, не влияя на состояние таблицы.