pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
【SQLAlchemy】sessionの作成はどの方法がいいのか？考えてみた - とりあえずの独り言
概要 sessionクラスを使う session_markerクラスを使う scoped_sessionクラスを使う（オススメ) session のクローズについて 補足(auto_flush, auto_commit設定について) 補足(トランザクションについて) 概要 SQLAlchemyでは、sessionの作成方法が複数あって結局どれがいいの？っていうのをいろいろ考えてみた。 ちなみに、Flaskなどのフレームワークを利用している場合はSQLAlchemyをラップしたFlask-SQLAlchemyなどがあるのでここら辺を利用するとsession周りは良しなにやってくれます。 フレームワークを使わないような、ツールやバッチ系などではSQLAlchemy単体で使うことも多いと思うのでそういう人向けです。 参考： SQLAlchemyのSession生成方法 - Qiita 【Pyth
はじめまして、株式会社 neoAI というところでソフトウェアエンジニアをしている Moriyasu といいます。 今回は弊社として初めてのソフトウェアのブログを担当させていただくことになりました。 さて、年末年始はみなさんいかがお過ごしでしたか？ 僕は暇だったので、自社プロダクトを Flask から FastAPI に移行するコーディングをずっとやっていました。FastAPI を"完全に理解"したので、今回は FastAPI での Dependency Injection (依存性の注入) について解説します。 前提 今回出てくる技術について先にさらっておきます。 FastAPI: 高速でモダンな API を構築するための Python フレームワーク SQLAlchemy: Python の ORM ライブラリ Injector: Python の Dependency Injecti
サチコ（Google Search Console）を眺めていたら FastAPI MySQL がそれなりに需要ありそうと思ったので、FastAPI と SQLAlchemy を組み合わせて ORM を使う方法を紹介したいと思います。最近の SQLAlchemy（1.4以降）ではマッピングされたオブジェクトに型を適用することもできるので、型ヒントを活かして型安全なコードを書くことも難しくなくなっています。 環境 Python 3.10.6 FastAPI 0.89.1 SQLAlchemy 2.0.1 Docker 20.10.13 Docker Compose v2.3.3 前提 FastAPI 公式ドキュメントの SQL (Relational) Databases のページを熟読しておいてください。 2023年1月にリリースされた SQLAlchemy 2.0を使用します。1系を使用
SQLAlchemy の Session や scoped_session、トランザクションに関して理解していきます。 用語おさらい セッション（Session） SQLAlchemy の Session オブジェクトは、ORM マッピングされたオブジェクトの永続化に関する操作を管理するオブジェクトです。 sqlalchemy.orm.Session を直接インスタンス化しても良いですが、実環境では sessionmaker を使うことが一般的です。sessionmaker は Session オブジェクトを作るためのファクトリで、任意の設定をした Session オブジェクトを生成することができます。 from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker engine = create_e
SQLAlchemy同期/非同期の比較 - Qiita
PythonのフレームワークであるFastAPIを触る機会があって、その中で非同期プログラミングの存在を知りました。 非同期プログラミングについて色々調べていくと、DB接続も非同期処理に対応してきていることが分かり、PythonのSQLライブラリで有名なSQLAlchemyもバージョン1.4から非同期処理に対応しているようです。 時代は非同期プログラミングみたいですね。 ただSQLAlchemyの非同期処理の記事がまだ少なく、同期処理から非同期処理に変えるときに、苦労しそうなので、今回はSQLAlchemy同期処理と非同期処理で設定やクエリがどう違うの比較しようと思います。 SQLAlchemyにはcoreとormがありますが、ここではormで書いていきます。 APIにはFastAPI、DBはPostgreSQLを使っていきます。 動作確認用コードは下記リポジトリに置いています。 同期処理
はじめに こんにちは。Acompanyの田中(@tkrk_p)です。本記事はAcompany5周年アドベントカレンダー19日目の記事となります。 1日前の記事はこちら↓ 本記事では、先日ベータリリースされたデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2を紹介します。 Pydanticとは Samuel Colvin氏によって2017年に開発されたPythonのデータパース・変換ライブラリです。Pythonの型アノテーションを使用してデータモデルを定義し、入力データの検証や型変換、データのシリアライズ（シリアル化）およびデシリアライズ（逆シリアル化）などの便利な機能を提供しています。 2023年6月現在で月間 7,000 万件以上ダウンロードされていることから、ここ数年で非常に注目されていることがわかります。（ちなみにDjangoのダウンロード数は月間約950万件） PyPIでのDjango
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FastAPI の Dependency Injection (Depends + Injector )
FastAPIとSQLAlchemy2.0ならもう型ヒントを諦めなくていい - Sogo.dev
SQLAlchemyのセッション・トランザクションを理解する - Sogo.dev
FastAPIを支えるデータ検証ライブラリ「Pydantic」のV2がベータリリースされたので使ってみた