数据工厂测试框架使用教程

数据工厂测试框架使用教程

data-factory-testing-framework A stand-alone test framework that allows to write unit tests for Data Factory pipelines on Microsoft Fabric and Azure Data Factory. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-factory-testing-framework

1. 项目介绍

数据工厂测试框架是一个独立的测试框架，允许开发者为Microsoft Fabric、Azure Data Factory和Azure Synapse Analytics上的数据工厂管道编写单元测试。该框架目前处于公开预览阶段，由微软提供，但并不提供官方支持。框架的主要功能包括：

• 评估管道和活动定义，并进行断言。
• 支持使用内部表达式解析器评估表达式。
• 支持测试特定状态下的活动，并断言评估的表达式。
• 支持测试管道运行，通过验证特定输入参数的活动执行流程，并断言每个活动的评估表达式。

2. 项目快速启动

在开始编写测试之前，需要设置仓库并安装框架。

仓库设置

首先，需要克隆或下载项目仓库：

git clone https://github.com/microsoft/data-factory-testing-framework.git
cd data-factory-testing-framework

安装和初始化框架

接下来，安装所需的Python包：

pip install -r requirements.txt

然后，可以开始编写测试。

示例测试

以下是一个简单的测试示例，用于验证Web活动的URL属性中的表达式是否正确：

# 安排
activity = pipeline.get_activity_by_name("webactivity_name")
state = PipelineRunState(
    parameters=[
        RunParameter(RunParameterType.Global, "BaseUrl", "https://example.com"),
    ],
    variables=[
        PipelineRunVariable("Path", "some-path"),
    ]
)

# 执行
activity.evaluate(state)

# 断言
assert "https://example.com/some-path" == activity.type_properties["url"].result

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用数据工厂测试框架的应用案例和最佳实践：

• 活动测试：单独测试数据工厂中的活动，确保它们在隔离环境中正确执行。
• 管道测试：测试整个管道的逻辑流程，验证活动之间的依赖和参数传递。
• 回归测试：在管道或活动更新后运行测试，确保现有功能仍然按预期工作。

4. 典型生态项目

数据工厂测试框架是微软提供的一个项目，它补充了Azure Data Factory的生态系统。以下是与该框架相关的典型生态项目：

• Azure Data Factory：用于创建和调度数据集成工作流的云服务。
• Azure Synapse Analytics：一个统一的数据分析服务，支持企业级数据仓库和分析。
• Microsoft Fabric：一个全面的数据智能平台，整合了各种数据服务和工具。

通过这些项目，开发者可以构建一个强大的数据处理和测试环境，确保数据管道的稳定性和可靠性。

data-factory-testing-framework A stand-alone test framework that allows to write unit tests for Data Factory pipelines on Microsoft Fabric and Azure Data Factory. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-factory-testing-framework