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我正在尝试为几条路线编写单元测试。数据操作相当密集并且使服务器 CPU 受限，并且新数据的检索相当罕见。因此，我将烧瓶缓存用于@cache.memoize更密集的路线。

鉴于此，我想为两件事制作测试用例。

  1. 路由正在缓存。没有这个，操作数据将花费太长时间。
  2. 当我明确清除缓存时，数据将从静态数据中重新加载。没有这个，我的数据将变得陈旧。我将在每次检索新数据时清除缓存。

以下是我的单元测试的代码，并带有一些注释。

import unittest
from app import create_app
from app.charts.cache import cache

class ChartTests(unittest.TestCase):
  def setUp(self):
    self.app = create_app('TESTING')
    self.context = self.app.app_context()
    self.client = self.app.test_client()
    self.context.push()

  def tearDown(self):
    self.context.pop()

  def test_routes_cached(self):
    """ test that the routes are caching and uncaching correctly """
    r1 = self.client.get('/chart/upgrade/')
    r2 = self.client.get('/chart/upgrade/')
    r3 = self.client.get('/chart/upgrade/?start_date=201404')
    self.assertTrue( #R1 is not cached )
    self.assertTrue( #R2 is cached )
    self.assertFalse(r3.data == r2.data)
    update_data(app) # changes the csv. Also uses flask-cache's `clear_cache()` to purge
    r_new = self.client.get('/chart/upgrade')
    self.assertTrue( #R_NEW is not cached )
    self.assertTrue(r_new.data != r1.data)

我的路线相当简单，并且倾向于遵循以下模式：

@charts.before_request():
def update_data():
  charts.data = CSVReader('my_csv')

@charts.route('/upgrade')
@cache.memoize()
def upgrade():
  # ... do little fiddles with some data
  return jsonify(my_new_data)

如何在单元测试中对路由的缓存状态做出准确的断言？

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1 回答 1

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最简单的方法是简单地使用以下get方法flask.ext.cache.Cache：

def test_routes_cached(self):
    self.assertTrue(cache.get("/chart/upgrade/") is None)
    r1 = self.client.get("/chart/upgrade/")
    self.assertTrue(cache.get("/chart/upgrade/") is not None)

    # ... snip ...

    update_data(app)

    self.assertTrue(cache.get("/chart/upgrade/") is None)
    r_new = self.client.get("/chart/upgrade/")
    self.assertTrue(cache.get("/chart/upgrade/") is not None)

    # ... etc. ...
于 2014-06-12T02:18:55.687 回答