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Tag: PYTHON-UNITTEST.MOCK

Python unittest mock pyspark chain Python unittest mock permite simular el comportamiento de objetos y funciones en las pruebas unitarias de Python. El módulo pyspark, por su parte, ofrece una interfaz para programar en Spark utilizando el lenguaje Python. La combinación de ambos permite realizar pruebas unitarias en cadenas de procesamiento en Spark.

Me gustaría escribir pruebas unitarias para métodos simples que contienen código de pyspark. ¿Cómo puedo simular la parte de lectura de spark? He intentado esto: “` @patch("class<em>to</em>test.SparkSession") def test<em>do</em>stuff(self, mock<em>spark: MagicMock) -> None: spark = MagicMock() spark.read.return</em>value.format.return<em>value.load.return</em>value = \ self.spark.createDataFrame([(1, 2)], ["key2", "c2"]) mock<em>spark.return</em>value = spark <pre><code>input_df = self.spark.createDataFrame([(1, 1)], . . . Read more

Unittest: la función de prueba no utiliza un mock de os.listdir / devuelve un valor incorrecto.

Quiero probar la siguiente función, pero todavía tengo dificultades con las mejores prácticas para probar operaciones de entrada/salida. def get_weight_file(path: Union[Path, str]) -> str: “””Encuentra el archivo de pesos (.model) en un directorio Parameters ———- path: Union[Path, str] Ruta donde se encuentra el archivo de pesos Returns ——- str Nombre . . . Read more

Pruebas en Python con unittest: Falsificación de subcarpetas.

Tengo la siguiente función que quiero probar: def rmdir_and_files_with_exceptions(folder: str, exceptions: “list[str]”) -> None: “””[elimina las subcarpetas y archivos de una carpeta dada con una lista como parámetro para evitar la eliminación] Args: folder (str): [carpeta donde se deben eliminar las subcarpetas] exceptions (list[str]): [lista de las carpetas que NO . . . Read more