文件名称：playback:在生产中记录您的服务操作，并随时在沙箱中本地重播它们
文件大小：73KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-03 08:25:36
Python
回放 一个基于Python装饰器的框架，可让您“记录”和“重播”操作（例如，API请求，从队列中消耗作业的工作人员）。 主要用途 回归测试-在推送修改的代码之前重放已记录的生产流量 在本地调试生产问题 访问许多“真实数据”方案以测试/验证新功能/行为 该框架会截取整个记录的操作中所有经过修饰的输入和输出，稍后将其用于在受控的隔离沙箱中重播确切的操作，以及比较记录的操作与重播的操作的输出。 背景 这种框架的动机是能够在生产中的实际数据上测试新的代码更改，而在生产环境中进行测试时则无法测试，而金丝雀部署的替代方案不是可行的选择。 可能发生这种情况的一些示例包括： 检测回归时基于对服务输出的深入了解 当可能的输入排列的服务量很大而每个排列的用户数很少时，导致统计样本不够大，不足以依赖生产以尽早检测到回归以进行回滚 最重要的是，开发人员能够在开发过程中检查并准确比较其代码与生产的代码，然后在开
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playback-main
----codecov.yml(201B)
----LICENSE.txt(1KB)
----.bumpversion.cfg(151B)
----.circleci()
--------config.yml(3KB)
----.pylintrc(676B)
----requirements.txt(0B)
----playback()
--------exceptions.py(863B)
--------tape_cassette.py(4KB)
--------utils()
--------tape_cassettes()
--------studio()
--------recordings()
--------__init__.py(0B)
--------tape_recorder.py(41KB)
--------interception()
--------recording.py(2KB)
----examples()
--------flask()
--------basic_service_operation.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----setup.py(2KB)
----README.md(19KB)
----tests()
--------test_tape_recorder.py(45KB)
--------test_cassettes()
--------studio()
--------__init__.py(0B)
--------mocks()
--------interception()
----.gitignore(2KB)
----.coveragerc(87B)