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            用Python和Conu測試容器

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:xqq
            時間: 2023-11-07 05:27:56 1699306076

            越來越多的開發(fā)人員使用容器開發(fā)和部署他們的應用。這意味著可以輕松地測試容器也變得很重要。Conu(containerutilities的簡寫)是一個Python庫,讓你編寫容器測試變得簡單。本文向你介紹如何使用它測試容器。

            開始吧

            首先,你需要一個容器程序來測試。為此,以下命令創(chuàng)建一個包含一個容器的Dockerfile和一個被容器伺服的Flask應用程序的文件夾。

            $mkdircontainer_test

            $cdcontainer_test

            $touchDockerfile

            $touchapp.py

            將以下代碼復制到app.py文件中。這是慣常的基本Flask應用,它返回字符串“HelloContainerWorld!”。

            fromflaskimportFlask

            app=Flask(__name__)

            @app.route('/')

            defhello_world():

            return'HelloContainerWorld!'

            if__name__=='__main__':

            app.run(debug=True,host='0.0.0.0')

            創(chuàng)建和構建測試容器

            為了構建測試容器,將以下指令添加到Dockerfile。

            FROMregistry.fedoraproject.org/fedora-minimal:latest

            RUNmicrodnf-yinstallpython3-flask&µdnfcleanall

            ADD./app.py/srv

            CMD["python3","/srv/app.py"]

            然后使用DockerCLI工具構建容器。

            $sudodnf-yinstalldocker

            $sudosystemctlstartdocker

            $sudodockerbuild.-tflaskapp_container

            提示:只有在系統(tǒng)上未安裝Docker時才需要前兩個命令。

            構建之后使用以下命令運行容器。

            $sudodockerrun-p5000:5000--rmflaskapp_container

            *Runningonhttp://0.0.0.0:5000/(PressCTRL+Ctoquit)

            *Restartingwithstat

            *Debuggerisactive!

            *DebuggerPIN:473-505-51

            最后,使用curl檢查Flask應用程序是否在容器內正確運行:

            $curlhttp://127.0.0.1:5000

            HelloContainerWorld!

            現(xiàn)在,flaskapp_container正在運行并準備好進行測試,你可以使用Ctrl+C將其停止。

            創(chuàng)建測試腳本

            在編寫測試腳本之前,必須安裝conu。在先前創(chuàng)建的container_test目錄中,運行以下命令。

            $python3-mvenv.venv

            $source.venv/bin/activate

            (.venv)$pipinstall--upgradepip

            (.venv)$pipinstallconu

            $touchtest_container.py

            然后將以下腳本復制并保存在test_container.py文件中。

            importconu

            PORT=5000

            withconu.DockerBackend()asbackend:

            image=backend.ImageClass("flaskapp_container")

            options=["-p","5000:5000"]

            container=image.run_via_binary(additional_opts=options)

            try:

            #Checkthatthecontainerisrunningandwaitfortheflaskapplicationtostart.

            assertcontainer.is_running()

            container.wait_for_port(PORT)

            #RunaGETrequeston/port5000.

            http_response=container.http_request(path="/",port=PORT)

            #Checktheresponsestatuscodeis200

            asserthttp_response.ok

            #Gettheresponsecontent

            response_content=http_response.content.decode("utf-8")

            #Checkthatthe"HelloContainerWorld!"stringisserved.

            assert"HelloContainerWorld!"inresponse_content

            #Getthelogsfromthecontainer

            logs=[lineforlineincontainer.logs()]

            #CheckthetheFlaskapplicationsawtheGETrequest.

            assertb'"GET/HTTP/1.1"200-'inlogs[-1]

            finally:

            container.stop()

            container.delete()

            測試設置

            這個腳本首先設置conu使用Docker作為后端來運行容器。然后它設置容器鏡像以使用你在本教程第一部分中構建的flaskapp_container。

            下一步是配置運行容器所需的選項。在此示例中,F(xiàn)lask應用在端口5000上提供內容。于是你需要暴露此端口并將其映射到主機上的同一端口。

            最后,用這個腳本啟動容器,現(xiàn)在可以測試了。

            測試方法

            在測試容器之前,檢查容器是否正在運行并準備就緒。示范腳本使用container.is_running和container.wait_for_port。這些方法可確保容器正在運行,并且服務在預設端口上可用。

            container.http_request是request庫的包裝器,可以方便地在測試期間發(fā)送HTTP請求。這個方法返回requests.Responseobject,因此可以輕松地訪問響應的內容以進行測試。

            conu還可以訪問容器日志。又一次,這在測試期間非常有用。在上面的示例中,container.logs方法返回容器日志。你可以使用它們斷言打印了特定日志,或者,例如在測試期間沒有異常被引發(fā)。

            conu提供了許多與容器接合的有用方法。文檔中提供了完整的API列表。你還可以參考GitHub上提供的示例。

            運行本教程所需的所有代碼和文件也可以在GitHub上獲得。對于想要進一步采用這個例子的讀者,你可以看看使用pytest來運行測試并構建一個容器測試套件。

            以上內容為大家介紹了用Python和Conu測試容器,希望對大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關知識,請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://parentadvocate.org/

            tags: python培訓
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