Python テストの新たな可能性:FastAPI アプリケーションと SQLAlchemy テストフィクスチャでテストをもっと楽しく

2024-07-27

SQLAlchemy テストフィクスチャを用いた FastAPI アプリケーションのテスト方法

FastAPI は Python で高性能な API を構築するためのフレームワークです。 SQLAlchemy は Python でデータベースとやり取りするための ORM ライブラリです。 テストフィクスチャは、テストケースで使用する事前定義されたデータセットです。

本記事では、SQLAlchemy テストフィクスチャを使用して FastAPI アプリケーションをテストする方法を説明します。

要件

このチュートリアルを完了するには、以下の要件を満たす必要があります。

  • Python 3.7 以降
  • pip
  • FastAPI
  • SQLAlchemy
  • pytest

手順

  1. プロジェクトのセットアップ

    まず、新しい FastAPI プロジェクトを作成します。 以下のコマンドを実行して、仮想環境を作成し、必要なパッケージをインストールします。

    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate
    pip install fastapi sqlalchemy pytest
    
  2. モデルとデータベースの定義

    次に、モデルとデータベースを定義します。 以下の例では、User モデルと users テーブルを定義します。

    from sqlalchemy import Column, Integer, String
    from sqlalchemy.orm import declarative_base
    from sqlalchemy import create_engine
    
    Base = declarative_base()
    
    class User(Base):
        __tablename__ = "users"
    
        id = Column(Integer, primary_key=True)
        name = Column(String(255))
        email = Column(String(255))
    
    engine = create_engine("sqlite:///test.db")
    Base.metadata.create_all(engine)
    
  3. テストフィクスチャの作成

    次に、テストフィクスチャを作成します。 テストフィクスチャは、テストケースで使用する事前定義されたデータセットです。 以下の例では、User モデルのインスタンスを 2 つ作成するテストフィクスチャを作成します。

    from sqlalchemy.orm import sessionmaker
    
    SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
    
    @pytest.fixture
    def users():
        db = SessionLocal()
    
        user1 = User(name="John Doe", email="[email protected]")
        user2 = User(name="Jane Doe", email="[email protected]")
    
        db.add(user1)
        db.add(user2)
        db.commit()
    
        yield user1, user2
    
        db.rollback()
        db.close()
    
  4. テストケースの作成

    最後に、テストケースを作成します。 テストケースは、アプリケーションの動作を検証するコードです。 以下の例では、users エンドポイントが正しいユーザーを返すことを検証するテストケースを作成します。

    from fastapi.testclient import TestClient
    from main import app
    
    def test_get_users(users):
        client = TestClient(app)
    
        response = client.get("/users/")
        assert response.status_code == 200
        assert response.json() == [{"id": 1, "name": "John Doe", "email": "[email protected]"}, {"id": 2, "name": "Jane Doe", "email": "[email protected]"}]
    

    このテストケースを実行するには、以下のコマンドを実行します。

    pytest
    

    このテストケースは成功するはずです。




# ファイル: main.py

from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import Session, declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

engine = create_engine("sqlite:///test.db")

class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))
    email = Column(String(255))

Base.metadata.create_all(engine)

app = FastAPI()

@app.get("/users/")
def get_users(db: Session = Depends(SessionLocal)):
    users = db.query(User).all()
    return users

# ファイル: tests.py

from fastapi.testclient import TestClient
from main import app
import pytest

@pytest.fixture
def users():
    db = SessionLocal()

    user1 = User(name="John Doe", email="[email protected]")
    user2 = User(name="Jane Doe", email="[email protected]")

    db.add(user1)
    db.add(user2)
    db.commit()

    yield user1, user2

    db.rollback()
    db.close()

def test_get_users(users):
    client = TestClient(app)

    response = client.get("/users/")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == [{"id": 1, "name": "John Doe", "email": "[email protected]"}, {"id": 2, "name": "Jane Doe", "email": "[email protected]"}]
  • User という名前のモデルを持つ users テーブルを持つ SQLite データベース
  • /users/ エンドポイントは、データベース内のすべてのユーザーを返します
  • users テストフィクスチャは、2 人のユーザーを作成し、テストケースで使用するセッションを提供します
  • test_get_users テストケースは、get_users エンドポイントが正しいユーザーを返すことを検証します

以下の点に注意してください。

  • このコードは単純な例であり、本番環境で使用するためには十分ではありません。
  • テストケースは、アプリケーションのすべての機能を網羅する必要があります。
  • テストフィクスチャは、テストケースで使用するデータを簡単に定義して管理するために使用できます。



  1. setup_classteardown_class デコレータ
  2. conftest.py ファイル
  3. サードパーティ製ライブラリ

setup_classteardown_class デコレータを使用して、テストクラス全体で実行される前処理と後処理を定義できます。 以下の例では、setup_class デコレータを使用してテスト用にデータベースを作成し、teardown_class デコレータを使用してデータベースを削除します。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

class TestUsers:
    engine = create_engine("sqlite:///test.db")
    SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

    @classmethod
    def setup_class(cls):
        Base.metadata.create_all(cls.engine)

    @classmethod
    def teardown_class(cls):
        cls.engine.drop_all()

def test_get_users():
    db = SessionLocal()
    # ...

conftest.py ファイルを使用して、プロジェクト全体のテストフィクスチャを定義できます。 以下の例では、conftest.py ファイルを使用して、テスト用にデータベースを作成し、セッションを提供します。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine("sqlite:///test.db")
SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)

@pytest.fixture
def db():
    yield SessionLocal()

各テストケースで、db フィクスチャを使用してセッションを取得できます。

def test_get_users(db):
    # ...

テストフィクスチャを管理するためのサードパーティ製ライブラリを使用することもできます。 人気のあるライブラリには、以下のものがあります。

これらのライブラリは、より複雑なテストフィクスチャを定義および管理するのに役立ちます。


sqlalchemy fastapi test-fixture



SQLAlchemy.sql と Declarative ORM を使って Python で SQL クエリを構築する方法

SQLAlchemy. sql は、SQLAlchemy ORM とは別に、SQL クエリを構築するための Pythonic なツールを提供します。Declarative ORM と組み合わせて使用することで、SQL クエリをより柔軟かつ動的に生成することができます。...


SQLAlchemyで`LargeBinary`、`Binary`、`BLOB`型を使用してバイナリデータを保存する方法

SQLAlchemyでバイナリデータを使用するには、いくつかの方法があります。LargeBinary 型を使用するLargeBinary 型は、データベースに保存できる最大サイズのバイナリデータを表します。この型を使用するには、以下のようにコードを書きます。...


SQLAlchemyでdeclarative_baseクラスとsessionmakerクラスを組み合わせる

engine. execute() メソッドを使うtext() 関数を使うengine. execute() メソッドは、SQLクエリを直接実行するのに最もシンプルな方法です。ファイルの内容を読み込み、execute() メソッドに渡すことで、ファイルの内容をSQLクエリとして実行できます。...


中間テーブルの謎を解き明かす!SQLAlchemyで多対多リレーションシップを自在に操る

方法1:オブジェクトの追加関連付けたいオブジェクトを作成します。一方のオブジェクトの属性として、もう一方のオブジェクトを追加します。変更内容をコミットします。この方法は、シンプルで分かりやすいのが特徴です。以下は、この方法の例です。方法2:中間テーブルへの直接挿入...


SQLAlchemy におけるメタデータのその他の使用方法

メタデータは、データベースとの接続を確立する前に、または後で作成することができます。メタデータを作成するには、sqlalchemy. MetaData() オブジェクトを作成します。メタデータは、以下のような様々な目的に使用することができます。...



SQL SQL SQL SQL Amazon で見る



エンティティキャッシュでデータベースへのアクセスを減らす:SQLAlchemyのエンティティキャッシュ機能

クエリキャッシュSQLAlchemyは、発行されたSQLクエリとその結果を内部的にキャッシュできます。これは、同じクエリが繰り返し実行される場合に、データベースへのアクセスを減らすのに役立ちます。エンティティキャッシュSQLAlchemyは、エンティティオブジェクトとその関連オブジェクトをキャッシュできます。これは、エンティティが頻繁にアクセスされる場合に、データベースへのアクセスを減らすのに役立ちます。


SQLAlchemyチュートリアル:`query`と`query.all`を使ってデータを取得しよう

SQLAlchemyでは、データベース操作を行うための様々な機能が提供されています。その中でも、queryとquery. allは、データの取得に頻繁に使用されるメソッドです。この解説では、queryとquery. allの違いを明確にし、ループ処理におけるそれぞれの影響について説明します。


pg_transaction_status() 関数を使用した PostgreSQL トランザクションにおける保留中の操作の確認

PostgreSQL トランザクションにおいて、コミットされていない保留中の操作を確認することは、デバッグやトラブルシューティングを行う際に役立ちます。ここでは、SQLAlchemy を使用して PostgreSQL トランザクションにおける保留中の操作を確認する方法を、分かりやすく日本語で解説します。


Python でデータベースとやり取りする: SQLAlchemy 外部方言チュートリアル

外部方言は、SQLAlchemy に新しいデータベースバックエンドを追加するためのプラグインです。 外部方言は、SQLAlchemy コアとデータベースとの間の橋渡し役として機能します。外部方言を書くには、以下の手順が必要です。データベースとの接続


SQLAlchemyでBLOBデータを専用ストレージサービスに格納する

この例では、SQLAlchemyを使用して、データベースに画像ファイルを格納する方法を紹介します。Imageクラスは、データベースのimagesテーブルに対応するエンティティクラスです。id属性は、主キーです。name属性は、画像ファイルの名前です。