Prueba de funciones de AWS Lambda en Python

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Consulte el capítulo Prueba de funciones para obtener una introducción completa a las técnicas y prácticas recomendadas para probar soluciones sin servidor.

Para probar las funciones sin servidor, se utilizan tipos y técnicas de prueba tradicionales, pero también se debe considerar la posibilidad de probar las aplicaciones sin servidor en conjunto. Las pruebas basadas en la nube proporcionan la medida más precisa de la calidad tanto de las funciones como de las aplicaciones sin servidor.

Una arquitectura de aplicaciones sin servidor incluye servicios administrados que proporcionan las funcionalidades críticas de las aplicaciones mediante llamadas a la API. Por este motivo, el ciclo de desarrollo debe incluir pruebas automatizadas que verifiquen las funcionalidades cuando la función y los servicios interactúen.

Si no crea pruebas basadas en la nube, pueden surgir problemas debido a las diferencias entre su entorno local y el entorno implementado. El proceso de integración continua debe ejecutar pruebas con un conjunto de recursos aprovisionados en la nube antes de promover el código al siguiente entorno de implementación, como el control de calidad, el ensayo o la producción.

Siga leyendo esta breve guía para obtener información sobre las estrategias de prueba para aplicaciones sin servidor, o visite el repositorio de ejemplos de pruebas sin servidor a fin de profundizar en ejemplos prácticos y específicos para el lenguaje y el tiempo de ejecución de su elección.

Para las pruebas sin servidor, seguirá escribiendo pruebas unitarias, de integración e integrales.

• Pruebas unitarias: pruebas que se ejecutan en un bloque de código aislado. Por ejemplo, verificar la lógica empresarial para calcular los gastos de envío en función de un elemento y un destino determinados.

• Pruebas de integración: pruebas en las que participan dos o más componentes o servicios que interactúan, normalmente en un entorno de nube. Por ejemplo, verificar si una función procesa los eventos de una cola.

• Pruebas integrales: pruebas que verifican el comportamiento de toda una aplicación. Por ejemplo, garantizar que la infraestructura esté configurada correctamente y que los eventos fluyan entre los servicios tal como se espera para registrar el pedido de un cliente.

Pruebas de aplicaciones sin servidor

Por lo general, utilizará una combinación de métodos para probar el código de sus aplicaciones sin servidor, como las pruebas en la nube, las pruebas con simulaciones y, en ocasiones, las pruebas con emuladores.

Pruebas en la nube

Las pruebas en la nube son valiosas para todas las fases de las pruebas, incluidas las pruebas unitarias, las pruebas de integración y las pruebas integrales. Las pruebas se ejecutan con el código implementado en la nube y se interactúa con los servicios basados en la nube. Este enfoque proporciona la medida más precisa de la calidad del código.

Una forma práctica de depurar la función de Lambda en la nube es a través de la consola con un evento de prueba. Un evento de prueba es una entrada JSON a su función. Si la función no requiere una entrada, el evento puede ser un documento JSON vacío ({}). La consola proporciona ejemplos de eventos para una variedad de integraciones de servicios. Tras crear un evento en la consola, puede compartirlo con su equipo para que las pruebas sean más sencillas y coherentes.

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Probar una función en la consola es una forma rápida de empezar, pero la automatización de los ciclos de prueba garantiza la calidad de la aplicación y la velocidad de desarrollo.

Herramientas para pruebas

Existen herramientas y técnicas para acelerar los ciclos de retroalimentación del desarrollo. Por ejemplo, tanto AWS SAM Accelerate como el modo de vigilancia de AWS CDK reducen el tiempo necesario para actualizar los entornos de nube.

Moto es una biblioteca de Python que se utiliza para simular servicios y recursos de AWS, de modo que puede probar sus funciones con poca o ninguna modificación mediante el uso de decoradores para interceptar y simular las respuestas.

La característica de validación de Powertools para AWS Lambda (Python) proporciona decoradores para que pueda validar los eventos de entrada y las respuestas de salida de sus funciones de Python.

Para obtener más información, lea la publicación de blog Prueba unitaria de Lambda con Python y servicios de AWS simulados.

Para reducir la latencia relacionada con las iteraciones de implementación en la nube, consulte AWS Serverless Application Model (AWS SAM) Accelerate y el modo de vigilancia de AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). Estas herramientas supervisan la infraestructura y el código para detectar cambios. Reaccionan ante estos cambios al crear e implementar automáticamente actualizaciones progresivas en el entorno de nube.

Los ejemplos que utilizan estas herramientas están disponibles en el repositorio de código Python Test Samples.