aiagent/backend/tests

单元测试说明

测试框架

本项目使用 pytest 作为测试框架，支持异步测试和数据库测试。

运行测试

运行所有测试

cd backend
pytest

运行特定测试文件

pytest tests/test_auth.py

运行特定测试类或函数

pytest tests/test_auth.py::TestAuth::test_register_user

运行带标记的测试

# 只运行单元测试
pytest -m unit

# 只运行工作流相关测试
pytest -m workflow

# 只运行认证相关测试
pytest -m auth

运行并显示覆盖率

pytest --cov=app --cov-report=html

测试标记

• @pytest.mark.unit - 单元测试
• @pytest.mark.integration - 集成测试
• @pytest.mark.slow - 慢速测试（需要网络或数据库）
• @pytest.mark.api - API测试
• @pytest.mark.workflow - 工作流测试
• @pytest.mark.auth - 认证测试

测试结构

tests/
├── __init__.py
├── conftest.py          # 共享fixtures和配置
├── test_auth.py         # 认证API测试
├── test_workflows.py    # 工作流API测试
├── test_workflow_engine.py  # 工作流引擎测试
└── test_workflow_validator.py  # 工作流验证器测试

Fixtures

db_session

创建测试数据库会话，每个测试函数都会获得一个独立的会话。

client

创建FastAPI测试客户端，用于API测试。

authenticated_client

创建已认证的测试客户端，自动注册用户并登录。

test_user_data

提供测试用户数据。

sample_workflow_data

提供示例工作流数据。

测试数据库

测试使用SQLite内存数据库，每个测试函数都会：

1. 创建所有表
2. 执行测试
3. 删除所有表

这样可以确保测试之间的隔离性。

编写新测试

示例：API测试

@pytest.mark.unit
@pytest.mark.api
class TestMyAPI:
    def test_my_endpoint(self, authenticated_client):
        response = authenticated_client.get("/api/v1/my-endpoint")
        assert response.status_code == 200

示例：服务测试

@pytest.mark.unit
class TestMyService:
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_my_service_method(self):
        service = MyService()
        result = await service.my_method()
        assert result is not None

注意事项

1. 测试隔离：每个测试函数都应该独立，不依赖其他测试的执行顺序。

2. 数据库清理：使用 db_session fixture 确保每个测试都有干净的数据库。

3. 异步测试：使用 @pytest.mark.asyncio 标记异步测试函数。

4. 标记测试：使用适当的标记（@pytest.mark.unit 等）来组织测试。

5. 测试数据：使用 fixtures 提供测试数据，避免硬编码。

CI/CD集成

在CI/CD流程中运行测试：

# .github/workflows/test.yml
- name: Run tests
  run: |
    cd backend
    pytest --cov=app --cov-report=xml