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Tests für Vorgänge mit langer Ausführungszeit schreiben

Die Google Cloud -Clientbibliotheken für Rust bieten Hilfsprogramme, die die Interaktion mit Vorgängen mit langer Ausführungszeit vereinfachen. Um das Verhalten von LROs in Unittests zu simulieren, müssen Sie die zugrunde liegenden Details verstehen, die diese Hilfsprogramme abstrahieren. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Unit-Tests für die automatische und manuelle LRO-Abfrage schreiben, einschließlich Fehlerszenarien.

Vorbereitung

In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit den folgenden Leitfäden vertraut sind:

Automatische Abfrage testen

Angenommen, Ihr Anwendungscode wartet auf lro::Poller::until_done() (automatisches Abfragen):

// An example application function that automatically polls.
//
// It starts an LRO, awaits the result, and processes it.
pub async fn my_automatic_poller(
    client: &speech::client::Speech,
    project_id: &str,
) -> Result<Option<wkt::Duration>> {
    use google_cloud_lro::Poller;
    client
        .batch_recognize()
        .set_recognizer(format!(
            "projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_"
        ))
        .poller()
        .until_done()
        .await
        .map(|r| r.total_billed_duration)
}

Da die Anwendung nur das Endergebnis des LRO verwendet, müssen Sie nicht testen, wie sie mit Zwischenergebnissen von Abfragen umgeht. Ihr Test kann das Endergebnis des LRO direkt aus dem Mock zurückgeben.

`longrunning::model::Operation` erstellen

Angenommen, Sie möchten, dass der Aufruf die folgende Antwort zurückgibt:

fn expected_duration() -> Option<wkt::Duration> {
    Some(wkt::Duration::clamp(100, 0))
}

fn expected_response() -> BatchRecognizeResponse {
    BatchRecognizeResponse::new().set_or_clear_total_billed_duration(expected_duration())
}

Der Stub gibt einen longrunning::model::Operation anstelle eines BatchRecognizeResponse zurück. Packen Sie die erwartete Antwort in Operation::result:

fn make_finished_operation(response: &BatchRecognizeResponse) -> Result<Response<Operation>> {
    let any = wkt::Any::from_msg(response).expect("test message should succeed");
    let operation = Operation::new()
        .set_done(true)
        .set_result(OperationResult::Response(any.into()));
    Ok(Response::from(operation))
}

Setzen Sie das Feld done auf true, um dem Poller mitzuteilen, dass der Vorgang abgeschlossen ist. Dadurch wird die Abfrageschleife beendet:

.set_done(true)

Test schreiben

Definieren Sie die Mock-Struktur, die das speech::stub::Speech-Trait implementiert:

mockall::mock! {
    #[derive(Debug)]
    Speech {}
    impl speech::stub::Speech for Speech {
        async fn batch_recognize(&self, req: BatchRecognizeRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
    }
}

Erstellen Sie im Test das Mock und legen Sie Erwartungen dafür fest:

let mut mock = MockSpeech::new();
mock.expect_batch_recognize()
    .return_once(|_, _| make_finished_operation(&expected_response()));

Erstellen Sie einen Client aus dem Mock, rufen Sie die Funktion auf und prüfen Sie die Antwort:

// Create a client, implemented by our mock.
let client = speech::client::Speech::from_stub(mock);

// Call our function which automatically polls.
let billed_duration = my_automatic_poller(&client, "my-project").await?;

// Verify the final result of the LRO.
assert_eq!(billed_duration, expected_duration());

Manuelle Abfrage mit Zwischenmetadaten testen

Angenommen, Ihr Anwendungscode fragt manuell ab und verarbeitet Teilaktualisierungen:

pub struct BatchRecognizeResult {
    pub progress_updates: Vec<i32>,
    pub billed_duration: Result<Option<wkt::Duration>>,
}

// An example application function that manually polls.
//
// It starts an LRO. It consolidates the polling results, whether full or
// partial.
//
// In this case, it is the `BatchRecognize` RPC. If we get a partial update,
// we extract the `progress_percent` field. If we get a final result, we
// extract the `total_billed_duration` field.
pub async fn my_manual_poller(
    client: &speech::client::Speech,
    project_id: &str,
) -> BatchRecognizeResult {
    use google_cloud_lro::{Poller, PollingResult};
    let mut progress_updates = Vec::new();
    let mut poller = client
        .batch_recognize()
        .set_recognizer(format!(
            "projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_"
        ))
        .poller();
    while let Some(p) = poller.poll().await {
        match p {
            PollingResult::Completed(r) => {
                let billed_duration = r.map(|r| r.total_billed_duration);
                return BatchRecognizeResult {
                    progress_updates,
                    billed_duration,
                };
            }
            PollingResult::InProgress(m) => {
                if let Some(metadata) = m {
                    // This is a silly application. Your application likely
                    // performs some task immediately with the partial
                    // update, instead of storing it for after the operation
                    // has completed.
                    progress_updates.push(metadata.progress_percent);
                }
            }
            PollingResult::PollingError(e) => {
                return BatchRecognizeResult {
                    progress_updates,
                    billed_duration: Err(e),
                };
            }
        }
        tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_millis(500)).await;
    }

    // We can only get here if `poll()` returns `None`, but it only returns
    // `None` after it returned `PollingResult::Completed`. Therefore this
    // is never reached.
    unreachable!("loop should exit via the `Completed` branch.");
}

Sie können simulieren, wie sich die Anwendung verhält, wenn sie Zwischenmetadaten empfängt, indem Sie laufende Vorgänge aus dem Mock zurückgeben.

`longrunning::model::Operation` erstellen

Der RPC BatchRecognize gibt Teilergebnisse als speech::model::OperationMetadata zurück. Packen Sie diese Metadaten in das Feld Operation::metadata der zurückgegebenen longrunning::model::Operation:

fn make_partial_operation(progress: i32) -> Result<Response<Operation>> {
    let metadata = OperationMetadata::new().set_progress_percent(progress);
    let any = wkt::Any::from_msg(&metadata).expect("test message should succeed");
    let operation = Operation::new().set_metadata(any);
    Ok(Response::from(operation))
}

Test schreiben

Definieren Sie die Mock-Struktur, die das speech::stub::Speech-Trait implementiert und get_operation() überschreibt:

mockall::mock! {
    #[derive(Debug)]
    Speech {}
    impl speech::stub::Speech for Speech {
        async fn batch_recognize(&self, req: BatchRecognizeRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
        async fn get_operation(&self, req: GetOperationRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
    }
}

Erstellen Sie im Test das Mock und legen Sie Erwartungen fest, damit Teilergebnisse (25 %, 50 %, 75 %) und dann das Endergebnis zurückgegeben werden:
```
let mut seq = mockall::Sequence::new();
let mut mock = MockSpeech::new();
mock.expect_batch_recognize()
    .once()
    .in_sequence(&mut seq)
    .returning(|_, _| make_partial_operation(25));
mock.expect_get_operation()
    .once()
    .in_sequence(&mut seq)
    .returning(|_, _| make_partial_operation(50));
mock.expect_get_operation()
    .once()
    .in_sequence(&mut seq)
    .returning(|_, _| make_partial_operation(75));
mock.expect_get_operation()
    .once()
    .in_sequence(&mut seq)
    .returning(|_, _| make_finished_operation(&expected_response()));
```
Beachten Sie die folgenden Details zur Konfiguration der Erwartungen:
- Erste im Vergleich zu nachfolgenden RPCs: Die erste Erwartung wird für batch_recognize() festgelegt, während alle nachfolgenden Erwartungen für get_operation() festgelegt werden. Der erste BatchRecognize-RPC startet den LRO auf dem Server und gibt eine Vorgangs-ID im Feld name zurück (aus Gründen der Übersichtlichkeit im Testcode weggelassen). Ab diesem Zeitpunkt fragt die Clientbibliothek den Status dieses LRO mit dem RPC GetOperation ab.
- Aufrufreihenfolge: Erwartungen werden in einem Sequence registriert. So kann mockall die Reihenfolge der Aufrufe überprüfen und feststellen, welche expect_get_operation-Erwartung mit der jeweiligen Abfrage übereinstimmt.

Erstellen Sie einen Client aus dem Mock, rufen Sie die Funktion auf und prüfen Sie die Antwort:

// Create a client, implemented by our mock.
let client = speech::client::Speech::from_stub(mock);

// Call our function which manually polls.
let result = my_manual_poller(&client, "my-project").await;

// Verify the partial metadata updates, and the final result.
assert_eq!(result.progress_updates, [25, 50, 75]);
assert_eq!(result.billed_duration?, expected_duration());

Fehler simulieren

Fehler können an mehreren Stellen während eines LRO auftreten.

Wenn Ihre Anwendung automatisches Polling verwendet, sind alle Fehlerquellen gleichwertig: until_done() gibt den Fehler im Result zurück, unabhängig davon, wo er aufgetreten ist. Die Simulation eines Fehlers beim Starten eines LRO ist der einfachste Test.

Fehler beim Starten eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit simulieren

Wenn Sie einen Fehler beim Starten eines LRO simulieren möchten, konfigurieren Sie die erste Anfrage so, dass sie mit einem Fehler fehlschlägt:

mock.expect_batch_recognize().return_once(|_, _| {
    use gax::error::Error;
    use gax::error::rpc::{Code, Status};
    let status = Status::default()
        .set_code(Code::Aborted)
        .set_message("Resource exhausted");
    Err(Error::service(status))
});

Beim manuellen Abfragen erhält der Zweig PollingResult::Completed den Fehler beim Starten des LRO, wodurch die Abfrageschleife beendet wird:

PollingResult::Completed(r) => {

LRO simulieren, der zu einem Fehler führt

Wenn Sie einen LRO simulieren möchten, der nach der Rückgabe von Zwischenmetadaten fehlschlägt, geben Sie den Fehler im endgültigen longrunning::model::Operation zurück:

fn make_failed_operation(status: rpc::model::Status) -> Result<Response<Operation>> {
    let operation = Operation::new()
        .set_done(true)
        .set_result(OperationResult::Error(status.into()));
    Ok(Response::from(operation))
}

Legen Sie Erwartungen fest, um den fehlgeschlagenen Operation von get_operation zurückzugeben:

mock.expect_get_operation()
    .once()
    .in_sequence(&mut seq)
    .returning(|_, _| {
        // This is a common error for `Create*` RPCs, which are often
        // LROs. It is less applicable to `BatchRecognize` in practice.
        let status = rpc::model::Status::default()
            .set_code(gax::error::rpc::Code::AlreadyExists as i32)
            .set_message("resource already exists");
        make_failed_operation(status)
    });

Bei der manuellen Abfrage erhält der Zweig PollingResult::Completed das Fehlerergebnis, wodurch die Abfrageschleife beendet wird:

PollingResult::Completed(r) => {

Abfragefehler simulieren

Abfrageschleifen können auch beendet werden, wenn die Abfragerichtlinie erschöpft ist. In diesem Fall kann die Clientbibliothek nicht eindeutig feststellen, ob der LRO abgeschlossen wurde.

Wenn Ihre Anwendung eine benutzerdefinierte Logik zur Verarbeitung von Abfragefehlern hat, können Sie sie testen, indem Sie einen Fehler direkt aus der get_operation-Erwartung zurückgeben:

mock.expect_get_operation()
    .once()
    .in_sequence(&mut seq)
    .returning(|_, _| {
        use gax::error::Error;
        use gax::error::rpc::{Code, Status};
        let status = Status::default()
            .set_code(Code::Aborted)
            .set_message("Operation was aborted");
        Err(Error::service(status))
    });

Bei der manuellen Abfrage erhält der PollingResult::PollingError-Zweig den simulierten Abfragefehler:

PollingResult::PollingError(e) => {

Vollständiger Testcode

In den folgenden Abschnitten finden Sie den vollständigen Code für die in diesem Leitfaden beschriebenen Tests.

Automatische Abfrage: vollständiger Test

use gax::Result;
use gax::response::Response;
use google_cloud_gax as gax;
use google_cloud_longrunning as longrunning;
use google_cloud_speech_v2 as speech;
use google_cloud_wkt as wkt;
use longrunning::model::Operation;
use longrunning::model::operation::Result as OperationResult;
use speech::model::{BatchRecognizeRequest, BatchRecognizeResponse};

// Example application code that is under test
mod my_application {
    use super::*;

    // An example application function that automatically polls.
    //
    // It starts an LRO, awaits the result, and processes it.
    pub async fn my_automatic_poller(
        client: &speech::client::Speech,
        project_id: &str,
    ) -> Result<Option<wkt::Duration>> {
        use google_cloud_lro::Poller;
        client
            .batch_recognize()
            .set_recognizer(format!(
                "projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_"
            ))
            .poller()
            .until_done()
            .await
            .map(|r| r.total_billed_duration)
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::my_application::*;
    use super::*;

    mockall::mock! {
        #[derive(Debug)]
        Speech {}
        impl speech::stub::Speech for Speech {
            async fn batch_recognize(&self, req: BatchRecognizeRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
        }
    }

    fn expected_duration() -> Option<wkt::Duration> {
        Some(wkt::Duration::clamp(100, 0))
    }

    fn expected_response() -> BatchRecognizeResponse {
        BatchRecognizeResponse::new().set_or_clear_total_billed_duration(expected_duration())
    }

    fn make_finished_operation(response: &BatchRecognizeResponse) -> Result<Response<Operation>> {
        let any = wkt::Any::from_msg(response).expect("test message should succeed");
        let operation = Operation::new()
            .set_done(true)
            .set_result(OperationResult::Response(any.into()));
        Ok(Response::from(operation))
    }

    #[tokio::test]
    async fn automatic_polling() -> Result<()> {
        // Create a mock, and set expectations on it.
        let mut mock = MockSpeech::new();
        mock.expect_batch_recognize()
            .return_once(|_, _| make_finished_operation(&expected_response()));

        // Create a client, implemented by our mock.
        let client = speech::client::Speech::from_stub(mock);

        // Call our function which automatically polls.
        let billed_duration = my_automatic_poller(&client, "my-project").await?;

        // Verify the final result of the LRO.
        assert_eq!(billed_duration, expected_duration());

        Ok(())
    }
}

Manuelle Abfrage mit Zwischenmetadaten: vollständiger Test

use gax::Result;
use gax::response::Response;
use google_cloud_gax as gax;
use google_cloud_longrunning as longrunning;
use google_cloud_speech_v2 as speech;
use google_cloud_wkt as wkt;
use longrunning::model::operation::Result as OperationResult;
use longrunning::model::{GetOperationRequest, Operation};
use speech::model::{BatchRecognizeRequest, BatchRecognizeResponse, OperationMetadata};

// Example application code that is under test
mod my_application {
    use super::*;

    pub struct BatchRecognizeResult {
        pub progress_updates: Vec<i32>,
        pub billed_duration: Result<Option<wkt::Duration>>,
    }

    // An example application function that manually polls.
    //
    // It starts an LRO. It consolidates the polling results, whether full or
    // partial.
    //
    // In this case, it is the `BatchRecognize` RPC. If we get a partial update,
    // we extract the `progress_percent` field. If we get a final result, we
    // extract the `total_billed_duration` field.
    pub async fn my_manual_poller(
        client: &speech::client::Speech,
        project_id: &str,
    ) -> BatchRecognizeResult {
        use google_cloud_lro::{Poller, PollingResult};
        let mut progress_updates = Vec::new();
        let mut poller = client
            .batch_recognize()
            .set_recognizer(format!(
                "projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_"
            ))
            .poller();
        while let Some(p) = poller.poll().await {
            match p {
                PollingResult::Completed(r) => {
                    let billed_duration = r.map(|r| r.total_billed_duration);
                    return BatchRecognizeResult {
                        progress_updates,
                        billed_duration,
                    };
                }
                PollingResult::InProgress(m) => {
                    if let Some(metadata) = m {
                        // This is a silly application. Your application likely
                        // performs some task immediately with the partial
                        // update, instead of storing it for after the operation
                        // has completed.
                        progress_updates.push(metadata.progress_percent);
                    }
                }
                PollingResult::PollingError(e) => {
                    return BatchRecognizeResult {
                        progress_updates,
                        billed_duration: Err(e),
                    };
                }
            }
            tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_millis(500)).await;
        }

        // We can only get here if `poll()` returns `None`, but it only returns
        // `None` after it returned `PollingResult::Completed`. Therefore this
        // is never reached.
        unreachable!("loop should exit via the `Completed` branch.");
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::my_application::*;
    use super::*;

    mockall::mock! {
        #[derive(Debug)]
        Speech {}
        impl speech::stub::Speech for Speech {
            async fn batch_recognize(&self, req: BatchRecognizeRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
            async fn get_operation(&self, req: GetOperationRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
        }
    }

    fn expected_duration() -> Option<wkt::Duration> {
        Some(wkt::Duration::clamp(100, 0))
    }

    fn expected_response() -> BatchRecognizeResponse {
        BatchRecognizeResponse::new().set_or_clear_total_billed_duration(expected_duration())
    }

    fn make_finished_operation(
        response: &BatchRecognizeResponse,
    ) -> Result<gax::response::Response<Operation>> {
        let any = wkt::Any::from_msg(response).expect("test message should succeed");
        let operation = Operation::new()
            .set_done(true)
            .set_result(OperationResult::Response(any.into()));
        Ok(Response::from(operation))
    }

    fn make_partial_operation(progress: i32) -> Result<Response<Operation>> {
        let metadata = OperationMetadata::new().set_progress_percent(progress);
        let any = wkt::Any::from_msg(&metadata).expect("test message should succeed");
        let operation = Operation::new().set_metadata(any);
        Ok(Response::from(operation))
    }

    #[tokio::test]
    async fn manual_polling_with_metadata() -> Result<()> {
        let mut seq = mockall::Sequence::new();
        let mut mock = MockSpeech::new();
        mock.expect_batch_recognize()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_partial_operation(25));
        mock.expect_get_operation()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_partial_operation(50));
        mock.expect_get_operation()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_partial_operation(75));
        mock.expect_get_operation()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_finished_operation(&expected_response()));

        // Create a client, implemented by our mock.
        let client = speech::client::Speech::from_stub(mock);

        // Call our function which manually polls.
        let result = my_manual_poller(&client, "my-project").await;

        // Verify the partial metadata updates, and the final result.
        assert_eq!(result.progress_updates, [25, 50, 75]);
        assert_eq!(result.billed_duration?, expected_duration());

        Ok(())
    }
}

Fehler simulieren: vollständige Tests

use gax::Result;
use gax::response::Response;
use google_cloud_gax as gax;
use google_cloud_longrunning as longrunning;
use google_cloud_rpc as rpc;
use google_cloud_speech_v2 as speech;
use google_cloud_wkt as wkt;
use longrunning::model::operation::Result as OperationResult;
use longrunning::model::{GetOperationRequest, Operation};
use speech::model::{BatchRecognizeRequest, OperationMetadata};

// Example application code that is under test
mod my_application {
    use super::*;

    pub struct BatchRecognizeResult {
        pub progress_updates: Vec<i32>,
        pub billed_duration: Result<Option<wkt::Duration>>,
    }

    // An example application function that manually polls.
    //
    // It starts an LRO. It consolidates the polling results, whether full or
    // partial.
    //
    // In this case, it is the `BatchRecognize` RPC. If we get a partial update,
    // we extract the `progress_percent` field. If we get a final result, we
    // extract the `total_billed_duration` field.
    pub async fn my_manual_poller(
        client: &speech::client::Speech,
        project_id: &str,
    ) -> BatchRecognizeResult {
        use google_cloud_lro::{Poller, PollingResult};
        let mut progress_updates = Vec::new();
        let mut poller = client
            .batch_recognize()
            .set_recognizer(format!(
                "projects/{project_id}/locations/global/recognizers/_"
            ))
            .poller();
        while let Some(p) = poller.poll().await {
            match p {
                PollingResult::Completed(r) => {
                    let billed_duration = r.map(|r| r.total_billed_duration);
                    return BatchRecognizeResult {
                        progress_updates,
                        billed_duration,
                    };
                }
                PollingResult::InProgress(m) => {
                    if let Some(metadata) = m {
                        // This is a silly application. Your application likely
                        // performs some task immediately with the partial
                        // update, instead of storing it for after the operation
                        // has completed.
                        progress_updates.push(metadata.progress_percent);
                    }
                }
                PollingResult::PollingError(e) => {
                    return BatchRecognizeResult {
                        progress_updates,
                        billed_duration: Err(e),
                    };
                }
            }
            tokio::time::sleep(std::time::Duration::from_millis(500)).await;
        }

        // We can only get here if `poll()` returns `None`, but it only returns
        // `None` after it returned `PollingResult::Completed`. Therefore this
        // is never reached.
        unreachable!("loop should exit via the `Completed` branch.");
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::my_application::*;
    use super::*;

    mockall::mock! {
        #[derive(Debug)]
        Speech {}
        impl speech::stub::Speech for Speech {
            async fn batch_recognize(&self, req: BatchRecognizeRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
            async fn get_operation(&self, req: GetOperationRequest, _options: gax::options::RequestOptions) -> Result<Response<Operation>>;
        }
    }

    fn make_partial_operation(progress: i32) -> Result<Response<Operation>> {
        let metadata = OperationMetadata::new().set_progress_percent(progress);
        let any = wkt::Any::from_msg(&metadata).expect("test message should succeed");
        let operation = Operation::new().set_metadata(any);
        Ok(Response::from(operation))
    }

    fn make_failed_operation(status: rpc::model::Status) -> Result<Response<Operation>> {
        let operation = Operation::new()
            .set_done(true)
            .set_result(OperationResult::Error(status.into()));
        Ok(Response::from(operation))
    }

    #[tokio::test]
    async fn error_starting_lro() -> Result<()> {
        let mut mock = MockSpeech::new();
        mock.expect_batch_recognize().return_once(|_, _| {
            use gax::error::Error;
            use gax::error::rpc::{Code, Status};
            let status = Status::default()
                .set_code(Code::Aborted)
                .set_message("Resource exhausted");
            Err(Error::service(status))
        });

        // Create a client, implemented by our mock.
        let client = speech::client::Speech::from_stub(mock);

        // Call our function which manually polls.
        let result = my_manual_poller(&client, "my-project").await;

        // Verify the the final result.
        assert!(
            result.billed_duration.is_err(),
            "{:?}",
            result.billed_duration
        );

        Ok(())
    }

    #[tokio::test]
    async fn lro_ending_in_error() -> Result<()> {
        let mut seq = mockall::Sequence::new();
        let mut mock = MockSpeech::new();
        mock.expect_batch_recognize()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_partial_operation(25));
        mock.expect_get_operation()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_partial_operation(50));
        mock.expect_get_operation()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_partial_operation(75));
        mock.expect_get_operation()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| {
                // This is a common error for `Create*` RPCs, which are often
                // LROs. It is less applicable to `BatchRecognize` in practice.
                let status = rpc::model::Status::default()
                    .set_code(gax::error::rpc::Code::AlreadyExists as i32)
                    .set_message("resource already exists");
                make_failed_operation(status)
            });

        // Create a client, implemented by our mock.
        let client = speech::client::Speech::from_stub(mock);

        // Call our function which manually polls.
        let result = my_manual_poller(&client, "my-project").await;

        // Verify the partial metadata updates, and the final result.
        assert_eq!(result.progress_updates, [25, 50, 75]);
        assert!(
            result.billed_duration.is_err(),
            "{:?}",
            result.billed_duration
        );

        Ok(())
    }

    #[tokio::test]
    async fn polling_loop_error() -> Result<()> {
        let mut seq = mockall::Sequence::new();
        let mut mock = MockSpeech::new();
        mock.expect_batch_recognize()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| make_partial_operation(25));
        mock.expect_get_operation()
            .once()
            .in_sequence(&mut seq)
            .returning(|_, _| {
                use gax::error::Error;
                use gax::error::rpc::{Code, Status};
                let status = Status::default()
                    .set_code(Code::Aborted)
                    .set_message("Operation was aborted");
                Err(Error::service(status))
            });

        // Create a client, implemented by our mock.
        let client = speech::client::Speech::from_stub(mock);

        // Call our function which manually polls.
        let result = my_manual_poller(&client, "my-project").await;

        // Verify the partial metadata updates, and the final result.
        assert_eq!(result.progress_updates, [25]);
        assert!(
            result.billed_duration.is_err(),
            "{:?}",
            result.billed_duration
        );

        Ok(())
    }
}

Tests für Vorgänge mit langer Ausführungszeit schreiben Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Vorbereitung

Automatische Abfrage testen

longrunning::model::Operation erstellen

Test schreiben

Manuelle Abfrage mit Zwischenmetadaten testen

longrunning::model::Operation erstellen

Test schreiben

Fehler simulieren

Fehler beim Starten eines Vorgangs mit langer Ausführungszeit simulieren

LRO simulieren, der zu einem Fehler führt

Abfragefehler simulieren

Vollständiger Testcode

Automatische Abfrage: vollständiger Test

Manuelle Abfrage mit Zwischenmetadaten: vollständiger Test

Fehler simulieren: vollständige Tests

Tests für Vorgänge mit langer Ausführungszeit schreiben

`longrunning::model::Operation` erstellen

`longrunning::model::Operation` erstellen