TGViewer
Moscow Python Moscow Python @moscow_python · 3.03K subscribers
Post #984 597

Forwarded from Находки в опенсорсе

tracecov: считаем покрытие АПИ через спецификацию OpenAPI

Вышла новая версия 0.4.0 https://github.com/wemake-services/django-modern-rest
И там мы выпустили поддержку tracecov. Инструмент новый, такого в других фреймворках я не видел.

В чем суть? Там мы считаем не "покрытие кода", а намного более важную метрику: "покрытие тестами нашего АПИ". Ну то есть буквально:
• Какие операции были вызваны?
• С какими телами и параметрами?
• Какие ответы получены по статусам?
• Какие схемы возвращены?
• Работают ли примеры из доки?

Так как мы используем очень строгую схему - у нас такой подход хорошо работает.
Мы интегрировали поддержку tracecov в наш dmr_client, который используется для всех интеграционных тестов. И schemathesis, который мы используем для property-based тестирования OpenAPI спецификации - тоже поддерживает такое.

Один запуск schemathesis позволяет добиться примерно 85+% покрытия всего АПИ. Вау! То есть: тесты можно почти не писать с таким походом.

В pyproject.toml можно добавить:


# Tracecov:
"--tracecov-format=text,html,markdown",
"--tracecov-fail-under-operations=100",
"--tracecov-fail-under-examples=100",
# TODO: set value to 100
"--tracecov-fail-under-parameters=90",
"--tracecov-fail-under-keywords=90",
"--tracecov-fail-under-responses=50",


И тогда тесты будут падать при низком покрытии АПИ. Вот куда можно развиваться, если у вас - как у нас - уже 100% обычного покрытия.

Одной строкой

• Добавили поддержку attrs для моделей
• Добавили msgpack как протокол для АПИ, он значительно быстрее json
• Добавили JsonLines для стриминга событий
• Переработали несколько апишек, стало значительно удобнее. Спасибо первым пользователям за обратную связь!

Обсуждение: Воспользовались бы такой метрикой? И какое покрытие вы считаете оптимальным? И почему 100%?

P.S. Выпустил большую статью про django-modern-rest на Хабру: https://habr.com/ru/articles/1017036 Если есть плюсики - буду очень благодарен за помощь в продвижении!

| Поддержать | YouTube | GitHub | Чат |
  • 👍 12
  • ❤ 2
  • 🥰 1
  • 🤯 1
  • 😢 1
More from @moscow_python
  1. Sep 21, 2026Важное прибавление к кругу резидентов Moscow Python Pro - с нами Николай Хитров, тимлид в…
  2. Sep 18, 2026С днем рождения🎉 Сегодня, ровно 3 года назад, 18 сентября 2023 года, вышла первая версия…
  3. Sep 18, 2026Напоминаем, что уже на следующей неделе - 22-го сентября в Центральном университете состои…
  4. Sep 15, 2026Друзья, у нас важное объявление! Некоторые из вас помнят наши курсы Learn Python - когда-т…
  5. Sep 11, 2026А вот и долгожданный оффлайновый выпуск подкаста - первый в серии про ИИ в разработке! В г…
  6. Sep 10, 2026Большая бесплатная конференция в Нижнем Новгороде 17 октября Регистрация: https://itgorky.…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →