ai
Prefect Workflow Testing Strategy QA — ทดสอบ Data Pipeline ด้วย Prefect
Prefect Testing Strategy
Prefect Workflow Testing QA Unit Integration E2E Data Quality pytest Mock CI/CD Coverage Pipeline Production
| Test Type | Scope | Speed | Frequency | Coverage Target |
|---|---|---|---|---|
| Unit Test | Single Task | เร็วมาก (ms) | ทุก Commit | 70% ของ Tests |
| Integration Test | Full Flow | ปานกลาง (s) | ทุก PR | 20% ของ Tests |
| E2E Test | Production-like | ช้า (min) | ทุก Deploy | 10% ของ Tests |
| Data Quality | Output Data | ปานกลาง | ทุก Run | ทุก Critical Field |
| Performance | Duration/Memory | ช้า | Weekly | SLA Compliance |
เคล็ดลับ
- .fn(): ใช้ task.fn() ทดสอบ Task Logic โดยไม่ผ่าน Prefect Engine
- Mock: Mock External API/DB ทุกตัวใน Unit Test
- Testcontainers: ใช้ Testcontainers สำหรับ Integration Test
- Coverage: Target > 80% เน้น Transform Logic + Error Handling
- Idempotent: ทดสอบ Idempotency ทุก Flow ป้องกัน Duplicate
Prefect คืออะไร
Python Workflow Orchestration @flow @task Retry Caching Concurrency Schedule UI Notifications Deploy Cloud Self-hosted Pythonic
Testing Strategy มีอะไร
Unit 70% Integration 20% E2E 10% Data Quality Performance Idempotency Regression Contract pytest Mock Testcontainers Coverage
Unit Test เขียนอย่างไร
pytest task.fn() Mock patch MagicMock fixtures parametrize Transform Edge Case Error Handling Retry Logic Coverage 80%+
CI/CD ตั้งอย่างไร
GitHub Actions Lint Unit Integration E2E Deploy pre-commit Testcontainers Coverage codecov Staging Production Rollback Approval
สรุป
Prefect Workflow Testing QA pytest Unit Integration E2E Mock Testcontainers CI/CD Coverage Data Quality Idempotency Production
