Architecture Patterns with Python (TDD, DDD, EDM)

Overview

architecture-traning

Architecture Patterns with Python (TDD, DDD, EDM)

Chapter 5. 높은 기어비와 낮은 기어비의 TDD

5.2 도메인 계층 테스트를 서비스 계층으로 옮겨야 하는가?

  • 도메인 계층 테스트
def test_prefers_current_stock_batches_to_shipments():
    in_stock_batch = Batch("in_stock_batch", "RETRO-CLOCK", 100, eta=None)
    shipment_batch = Batch("shipment-batch", "RETRO-CLOCK", 100, eta=tomorrow)
    line = OrderLine("oref", "RETRO-CLOCK", 10)
    allocate(line, [in_stock_batch, shipment_batch])

    assert in_stock_batch.available_quantity == 90
    assert shipment_batch.available_quantity == 100
  • 서비스 계층 테스트
def test_prefers_warehouse_batches_to_shipments():
    in_stock_batch = Batch("in-stock-batch", "RETRO-CLOCK", 100, eta=None)
    shipment_batch = Batch("shipment-batch", "RETRO-CLOCK", 100, eta=tomorrow)
    repo = FakeRepository([in_stock_batch, shipment_batch])
    session = FakeSession()
    line = OrderLine('oref', "RETRO-CLOCK", 10)
    services.allocate(line, repo, session)

    assert in_stock_batch.available_quantity == 90
    assert shipment_batch.available_quantity == 100

왜 도메인 계층의 테스트가 아닌 서비스 계층 테스트로 해야할까?

  1. 시스템을 바꾸는 데 어렵지 않다.
  2. 서비스 계층은 시스템을 다양한 방식으로 조정할 수 있는 API를 형성한다.

5.5 서비스 계층 테스트를 도메인으로부터 완전히 분리하기

  • 서비스 테스트에는 도메인 모델에 대한 의존성이 있다. 테스트 데이터를 설정하고 서비스 계층 함수를 호출하기 위해 도메인 객체를 사용하기 때문이다.
  • API를 원시 타입만 사용하도록 다시 작성한다.
# 이전 allocate는 도메인 객체를 받았다.
def allocate(line: OrderLine, repoL AbstractRepository, session) -> str:

# 도메인 의존성을 줄이기 위해 문자열과 정수를 받는다.  -> 원시 타입만 사용!
def allocate(orderid: str, sku: str, qty: int, repo:AbstractRepository, session) -> str:
  • ex) 직접 Batch 객체를 인스턴스화하므로 여전히 도메인에 의존하고 있다. 나중에 Batch 모델의 동작을 변경하면 수많은 테스트를 변경해야하기에 적합하지 않다.
def test_returns_allocation():
    batch = model.Batch("batch1", "Coplicated-lamp", 100, eta=None)
    repo = FakeRepository([batch])
    
    result = services.allocate("o1", "Coplicated-lamp", 10, repo, FakeSession())
    assert result == "batch1"

###5.5.1 위 예시에 대한 해결책 - 마이그레이션: 모든 도메인 의존성을 픽스처 함수에 넣기

  • FakeRepository에 팩토리 함수를 추가하여 추상화를 달성하는 방법 => 도메인 의존성을 한 군데로 모을 수 있다.
class FakeRepository(set):
    @staticmethod
    def for_batch(ref, sku, qty, eta=None):
        return FakeRepository([
            model.Batch(ref, sku, qty, eta)
        ])

    ...
    def test_returns_allocation(self):
        repo = FakeRepository.for_batch("batch1", "Complicated-lamp", 100, eta=None)
        result = services.allocate("o1", "Complicated-lamp", 10, repo, FakeSession())
        
        assert result == "batch1"

###5.5.2 예시 해결책: 누락된 서비스 추가

  • 재고를 추가하는 서비스가 있다면 이 서비스를 사용해 온전히 서비스 계층의 공식적인 유스 케이스만 사용하는 서비스 계층 테스트를 작성할 수 있다.

tip: 일반적으로 서비스 계층 테스트에서 도메인 계층에 있는 요소가 필요하다면 이는 서비스 계층이 완전하지 않다는 사실이다.

def test_add_batch():
    repo, session = FakeSession([]), FakeSession()
    services.add_batch("b1", "Crunchy-armchair", 100, None, repo, session)
    assert repo.get("b1") is not None
    assert session.committed

서비스만 사용하는 서비스 테스트 example code

  • 서비스 계층 테스트가 오직 서비스 계층에만 의존하기 때문에 얼마든지 필요에 따라 모델을 리팩터링할 수 있다.
def test_allocate_returns_allocation():
    repo, session = FakeRepository([]), FakeSession()
    services.add_batch("batch1", "COMPLICATED-LAMP", 100, None, repo, session)
    result = services.allocate("o1", "COMPLICATED-LAMP", 10, repo, session)
    assert result == "batch1"


def test_allocate_errors_for_invalid_sku():
    repo, session = FakeRepository([]), FakeSession()
    services.add_batch("b1", "AREALSKU", 100, None, repo, session)

    with pytest.raises(services.InvalidSku, match="Invalid sku NONEXISTENTSKU"):
        services.allocate("o1", "NONEXISTENTSKU", 10, repo, FakeSession())

5.6 E2E 테스트에 도달할 때까지 계속 개선하기

  • 서비스 함수 덕에 엔드포인트를 추가하는 것이 쉬워졌다 JSON을 약간 조작하고 함수를 한 번 호출하면 된다.
@app.route("/add_batch", methods=['POST'])
def add_batch():
    session = get_session()
    repo = repository.SqlAlchemyRepository(session)
    eta = request.json["eta"]

    if eta is not None:
        eta = datetime.fromisoformat(eta).date()
        
    # JSON 조작 함수 한번 호출
    services.add_batch(
        request.json["ref"],
        request.json["sku"],
        request.json["qty"],
        eta,
        repo,
        session,
    )
    return "OK", 201


@app.route("/allocate", methods=["POST"])
def allocate_endpoint():
    session = get_session()
    repo = repository.SqlAlchemyRepository(session)
    try:
        # JSON 조작 함수 한번 호출
        batchref = services.allocate(
            request.json["orderid"],
            request.json["sku"],
            request.json["qty"],
            repo,
            session,
        )
    except (model.OutOfStock, services.InvalidSku) as e:
        return {"message": str(e)}, 400

    return {"batchref": batchref}, 201

정리: 여러 유형의 테스트를 작성하는 간단한 규칙

  • 특성당 엔드투엔드 테스트를 하나씩 만든다는 목표를 세워야 한다.

    • 예를 들어 이런 테스트는 HTTP API를 사용할 가능성이 높다. 목표는 어떤 특성이 잘 작동하는지 보고 움직이는 모든 부품이 서로 잘 연결되어 움직이는지 살펴보는 것이다.
  • 테스트 대부분은 서비스 계층을 만드는 걸 권한다.

    • 이런 테스트는 커버리지, 실행 시간, 효율 사이를 잘 절충할 수 있게 해준다. 각 테스트는 어떤 기능의 한 경로를 테스트하고 I/O에 가짜 객체를 사용하는 경향이 있다. 이 테스트는 모든 에지 케이스를 다루고, 비즈니스 로직의 모든 입력과 출력을 테스트해볼 수 있는 좋은 장소다.
  • 도메인 모델을 사용하는 핵심 테스트를 적게 작성하고 유지하는 걸 권한다.

    • 이런 테스트는 좀 더 커버리지가 작고(좁은 범위를 테스트), 더 깨지기 쉽다. 하지만 이런 테스트가 제공하는 피드백이 가장 크다. 이런 테스트를 나중에 서비스 계층 기반 테스트로 대신할 수 있다면 테스트를 주저하지 말고 삭제하는 것을 권한다.
  • 오류 처리도 특성으로 취급하자.

    • 이상적인 경우 애플리케이션은 모든 오류가 진입점(예: 플라스크)으로 거슬러 올라와서 처리되는 구조로 되어 있다. 단지 각 기능의 정상 경로만 테스트하고 모든 비정상 경로를 테스트하는 엔드투엔드 테스트를 하나만 유지하면 된다는 의미다(물론 비정상 경로를 테스트하는 단위 테스트가 많이 있어야 한다.).
Owner
minsung sim
Cryptocurrency Quant Trader
minsung sim
This is the official released code for our paper, The Emergence of Objectness: Learning Zero-Shot Segmentation from Videos

The-Emergence-of-Objectness This is the official released code for our paper, The Emergence of Objectness: Learning Zero-Shot Segmentation from Videos

44 Oct 08, 2022
Portfolio analytics for quants, written in Python

QuantStats: Portfolio analytics for quants QuantStats Python library that performs portfolio profiling, allowing quants and portfolio managers to unde

Ran Aroussi 2.7k Jan 08, 2023
Tech Resources for Academic Communities

Free tech resources for faculty, students, researchers, life-long learners, and academic community builders for use in tech based courses, workshops, and hackathons.

Microsoft 2.5k Jan 04, 2023
Binary Passage Retriever (BPR) - an efficient passage retriever for open-domain question answering

BPR Binary Passage Retriever (BPR) is an efficient neural retrieval model for open-domain question answering. BPR integrates a learning-to-hash techni

Studio Ousia 147 Dec 07, 2022
Official Code for "Non-deep Networks"

Non-deep Networks arXiv:2110.07641 Ankit Goyal, Alexey Bochkovskiy, Jia Deng, Vladlen Koltun Overview: Depth is the hallmark of DNNs. But more depth m

Ankit Goyal 567 Dec 12, 2022
Unofficial Implementation of MLP-Mixer, gMLP, resMLP, Vision Permutator, S2MLPv2, RaftMLP, ConvMLP, ConvMixer in Jittor and PyTorch.

Unofficial Implementation of MLP-Mixer, gMLP, resMLP, Vision Permutator, S2MLPv2, RaftMLP, ConvMLP, ConvMixer in Jittor and PyTorch! Now, Rearrange and Reduce in einops.layers.jittor are support!!

130 Jan 08, 2023
World Models with TensorFlow 2

World Models This repo reproduces the original implementation of World Models. This implementation uses TensorFlow 2.2. Docker The easiest way to hand

Zac Wellmer 234 Nov 30, 2022
For visualizing the dair-v2x-i dataset

3D Detection & Tracking Viewer The project is based on hailanyi/3D-Detection-Tracking-Viewer and is modified, you can find the original version of the

34 Dec 29, 2022
DuBE: Duple-balanced Ensemble Learning from Skewed Data

DuBE: Duple-balanced Ensemble Learning from Skewed Data "Towards Inter-class and Intra-class Imbalance in Class-imbalanced Learning" (IEEE ICDE 2022 S

6 Nov 12, 2022
本项目是一个带有前端界面的垃圾分类项目,加载了训练好的模型参数,模型为efficientnetb4,暂时为40分类问题。

说明 本项目是一个带有前端界面的垃圾分类项目,加载了训练好的模型参数,模型为efficientnetb4,暂时为40分类问题。 python依赖 tf2.3 、cv2、numpy、pyqt5 pyqt5安装 pip install PyQt5 pip install PyQt5-tools 使用 程

4 May 04, 2022
App for identification of various objects. Based on YOLO v4 tiny architecture

Object_detection Repository containing trained model yolo v4 tiny, which is capable of identification 80 different classes Default feed is set to be a

Mateusz Kurdziel 0 Jun 22, 2022
deep learning model that learns to code with drawing in the Processing language

sketchnet sketchnet - processing code generator can we teach a computer to draw pictures with code. We use Processing and java/jruby code paired with

41 Dec 12, 2022
StyleGAN2 - Official TensorFlow Implementation

StyleGAN2 - Official TensorFlow Implementation

NVIDIA Research Projects 10.1k Dec 28, 2022
ActNN: Reducing Training Memory Footprint via 2-Bit Activation Compressed Training

ActNN : Activation Compressed Training This is the official project repository for ActNN: Reducing Training Memory Footprint via 2-Bit Activation Comp

UC Berkeley RISE 178 Jan 05, 2023
Official Implementation of "Tracking Grow-Finish Pigs Across Large Pens Using Multiple Cameras"

Multi Camera Pig Tracking Official Implementation of Tracking Grow-Finish Pigs Across Large Pens Using Multiple Cameras CVPR2021 CV4Animals Workshop P

44 Jan 06, 2023
Codes of the paper Deformable Butterfly: A Highly Structured and Sparse Linear Transform.

Deformable Butterfly: A Highly Structured and Sparse Linear Transform DeBut Advantages DeBut generalizes the square power of two butterfly factor matr

Rui LIN 8 Jun 10, 2022
EfficientNetV2-with-TPU - Cifar-10 case study

EfficientNetV2-with-TPU EfficientNet EfficientNetV2 adalah jenis jaringan saraf convolutional yang memiliki kecepatan pelatihan lebih cepat dan efisie

Sultan syach 1 Dec 28, 2021
Pytorch Implementation of Residual Vision Transformers(ResViT)

ResViT Official Pytorch Implementation of Residual Vision Transformers(ResViT) which is described in the following paper: Onat Dalmaz and Mahmut Yurt

ICON Lab 41 Dec 08, 2022
A general framework for deep learning experiments under PyTorch based on pytorch-lightning

torchx Torchx is a general framework for deep learning experiments under PyTorch based on pytorch-lightning. TODO list gan-like training wrapper text

Yingtian Liu 6 Mar 17, 2022
(SIGIR2020) “Asymmetric Tri-training for Debiasing Missing-Not-At-Random Explicit Feedback’’

Asymmetric Tri-training for Debiasing Missing-Not-At-Random Explicit Feedback About This repository accompanies the real-world experiments conducted i

yuta-saito 19 Dec 01, 2022