Teste unitário em pipeline de dados

Um processo para construção de teste unitário, voltado para pipelines de dados, pode ser organizado em diversas fases, cada uma com suas próprias metodologias e práticas recomendadas, incluindo abstrações e fixtures. A meta é assegurar que cada elemento do pipeline opere adequadamente e individualmente, simplificando a detecção e resolução de problemas.

Definição Clara das Unidades de Teste e Requisitos

Antes de escrever qualquer código ou teste, é crucial identificar as unidades de código que serão testadas, que geralmente incluem funções, classes ou métodos responsáveis por tarefas específicas dentro do pipeline de dados.
É essencial adotar metodologias e processos que possibilitem uma decomposição lógica e clara do sistema para identificar as unidades de código a serem testadas.

Várias abordagens podem ser utilizadas para essa identificação, que podem ser combinadas para uma análise mais completa:

• Análise do Fluxo do Pipeline: Inicie por compreender o fluxo de dados do pipeline de ponta a ponta. Identifique cada fase do processo, desde a obtenção de dados até sua transformação e armazenamento. Determine as áreas onde ocorrem operações lógicas e alterações de dados, pois são potenciais candidatos a unidades de teste. Os passos de um pipeline podem abranger a coleta de informações de diversas origens, sua limpeza, transformação, enriquecimento e armazenamento em um destino final. Cada passo lógico é uma unidade de código que pode ser testada de forma independente.

• Decomposição Funcional: Divida o fluxo de trabalho em funções ou métodos menores e mais gerenciáveis, cada um encarregado de uma tarefa específica. Isso simplifica a realização de testes e a conservação do código. Busque por segmentos do fluxo de trabalho que possam ser representados como funções. Idealmente, as unidades de código devem executar apenas uma ação, o que simplifica a criação de testes. Funções que manipulam dados, efetuam alterações ou verificam informações são apropriadas.

• Identificação de Componentes de Lógica de Dados: Concentre-se em qualquer código que atua diretamente nos dados conforme eles avançam pelo pipeline. Isso engloba código para validar dados, realizar transformações, enriquecer e outras ações lógicas. A lógica de negócio que modifica, confirma ou analisa os dados é um elemento crucial para os testes unitários.

• Separação de Responsabilidades: Diferencie a lógica de negócio das questões de infraestrutura. Unidades de código que se concentram exclusivamente na lógica de negócios ou na transformação de dados são mais simples de testar do que as que estão fortemente ligadas a aspectos de implementação ou infraestrutura. É crucial distinguir o código do pipeline da lógica do orquestrador, a fim de otimizar os testes.

• Análise de Dependências: Analise as relações de dependência entre os elementos. Determine as interações entre o código e serviços externos, tais como bancos de dados, APIs ou partes da nuvem. Ao separar as dependências, fica mais simples testar as unidades de forma independente. Ao escrever testes, podemos utilizar mocks para simular as dependências, assegurando que o teste se concentre na unidade de código específica.

• Consideração de Casos de Uso: Reflita sobre as diversas aplicações do pipeline. Cada situação de uso pode implicar uma variedade de operações e alterações, o que pode afetar a determinação das unidades de codificação. Para cada unidade, avalie o domínio de entradas, saídas e possíveis estados, e como o código deve se comportar em cada situação. Não apenas considere os casos de êxito, mas também os de falha ou de borda, e como o sistema deve se comportar em cada situação.

• Refatoração para Testabilidade: Caso seja preciso, modifique o código para torná-lo mais passível de teste. Um código bem organizado e modular facilita a realização de testes. Pense na opção de desenvolver código que realize uma ação e de combinar diversas funções para desenvolver a aplicação. Funções menores e mais específicas são mais simples de testar.

Preparação de dados de teste

• Crie conjuntos de dados que representem as entradas para as unidades de código. Use dados de amostra pequenos e bem definidos para facilitar a verificação dos resultados.

• Considere usar dados sintéticos para gerar casos de teste mais complexos, ou usar amostras de dados de produção reais (após a remoção de dados confidenciais) para cenários mais realistas. Use dados variados para cobrir diferentes comportamentos do código, incluindo valores nulos, duplicados e formatos inválidos.

Implementação dos Testes Unitários

Use um framework de teste como pytest. pytest é uma ferramenta de linha de comando que encontra automaticamente os testes, os executa e reporta os resultados. Ele oferece recursos como fixtures e parametrização que ajudam a criar testes mais eficazes e fáceis de manter.

Estruture cada teste usando o padrão Arrange-Act-Assert:

• Arrange (Organizar): Configure os dados de entrada, prepare mocks ou stubs necessários, e qualquer outro recurso necessário para o teste.
• Act (Agir): Execute a unidade de código sob teste com os dados de entrada preparados.
• Assert (Afirmar): Compare a saída real da unidade de código com a saída esperada. Utilize funções de asserção adequadas, como assert do Python, assertDataFrameEqual do PySpark ou assert_frame_equal do pandas, para comparar DataFrames.
• Escreva testes para todos os cenários possíveis, incluindo casos de sucesso e falha.
• Mantenha os testes pequenos, focados e isolados, para fácil compreensão e manutenção.

Utilização de Fixtures e Parametrização

Utilize fixtures do pytest para configurar recursos e dados de teste, como conexões de banco de dados, arquivos temporários ou outros recursos externos. Isso reduz a duplicação de código e facilita a manutenção dos testes.

• Fixtures são funções decoradas com @pytest.fixture() que podem ser usadas para configurar o ambiente de teste antes da execução de cada teste e podem retornar valores para serem usados dentro dos testes.

• Use a parametrização para executar o mesmo teste com diferentes conjuntos de dados de entrada, aumentando a cobertura do teste. Com parametrização, o mesmo teste é executado várias vezes com valores diferentes para os parâmetros, permitindo que você teste diferentes caminhos de código com mais facilidade. Isso é útil para testar funções que operam em diferentes tipos de dados ou diferentes condições de entrada.

• Um fixture parametrizado pode rodar para cada conjunto de parâmetros definidos. Isso é útil quando há configuração e limpeza que precisa ser executada para cada cenário de teste. Use pytest.mark.parametrize ou parametrização de fixtures para atingir este objetivo.

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📚 Referências

• Python Testing with pytest por Brian Okken
• Best Practices for Unit Testing PySpark
• Cost-Effective Data Pipelines: Balancing Trade-Offs When Developing Pipelines in the Cloud por Sev Leonard
• Talks - Amitosh Swain: Testing Data Pipelines
• Unit testing with Databricks por Jonathan Neo
• Unit Testing Tutorial - 2 | Unit Testing in Data Science and Data Engineering