# 블루프린트 테스트
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코드를 개발하는 동안 워크플로 레이아웃이 올바른지 확인하기 위해 로컬 테스트를 수행해야 합니다.

로컬 테스트는 AWS Glue 작업, 크롤러 또는 트리거를 생성하지 않습니다. 대신 레이아웃 스크립트를 로컬에서 실행하고 `to_json()` 및 `validate()` 메서드를 사용하여 객체를 인쇄하고 오류를 찾습니다. 이러한 방법은 라이브러리에 정의 된 3가지 클래스 모두에서 사용할 수 있습니다.

AWS Glue가 레이아웃 함수에 전달하는 `user_params` 및 `system_params` 인수를 처리하는 두 가지 방법이 있습니다. 테스트 벤치 코드는 샘플 블루프린트 파라미터 값의 딕셔너리를 생성하고 이를 `user_params` 인수로 레이아웃 함수에 전달할 수 있습니다. 또는 `user_params`에 대한 참조를 제거하고 하드코딩된 문자열로 바꿀 수 있습니다.

코드에서 `system_params` 인수의 `region` 및 `accountId` 속성을 사용하는 경우 `system_params`에 대한 딕셔너리를 전달할 수 있습니다.

**블루프린트를 테스트하려면**

1. 라이브러리가 있는 디렉터리에서 Python 인터프리터를 시작하거나 블루프린트 파일과 제공된 라이브러리를 원하는 IDE(통합 개발 환경)로 로드합니다.

1. 코드가 제공된 라이브러리를 가져 오는지 확인합니다.

1. 레이아웃 기능에 코드를 추가하여 엔터티 또는 `Workflow` 객체에서 `validate()` 또는 `to_json()`을 호출합니다. 예를 들어 코드가 `mycrawler`라는 `Crawler` 객체를 생성하는 경우 다음과 같이 `validate()`를 호출할 수 있습니다.

   ```
   mycrawler.validate()
   ```

   다음과 같이 `mycrawler`를 인쇄 할 수 있습니다.

   ```
   print(mycrawler.to_json())
   ```

   객체에서 `to_json`을 호출하면 ` to_json()`이 `validate()`를 호출하기 때문에 `validate()`도 호출할 필요가 없습니다.

   워크플로 객체에서 이러한 메서드를 호출하는 것이 가장 유용합니다. 스크립트가 워크플로 객체의 이름을 `my_workflow`라고 가정하고 다음과 같이 워크플로 객체를 검증하고 인쇄합니다.

   ```
   print(my_workflow.to_json())
   ```

   `to_json()` 및 `validate()`에 대한 자세한 내용은 [클래스 메서드](developing-blueprints-code-classes.md#developing-blueprints-code-methods)섹션을 참조하세요.

   이 섹션의 뒷부분에 나오는 예제와 같이 `pprint`를 가져와서 워크플로 객체를 예쁘게 인쇄할 수도 있습니다.

1. 코드를 실행하고, 오류를 수정하고, 마지막으로 `validate()` 또는 `to_json()`에 대한 호출을 제거합니다.

**Example**  
다음 예제는 샘플 블루프린트 파라미터의 딕셔너리를 구성하고 레이아웃 함수 `generate_compaction_workflow`에 `user_params` 인수로 전달하는 방법을 보여줍니다. 또한 생성된 워크플로 객체를 예쁘게 인쇄하는 방법을 보여줍니다.  

```
from pprint import pprint
from awsglue.blueprint.workflow import *
from awsglue.blueprint.job import *
from awsglue.blueprint.crawler import *
 
USER_PARAMS = {"WorkflowName": "compaction_workflow",
               "ScriptLocation": "s3://amzn-s3-demo-bucket/scripts/threaded-compaction.py",
               "PassRole": "arn:aws:iam::111122223333:role/GlueRole-ETL",
               "DatabaseName": "cloudtrial",
               "TableName": "ct_cloudtrail",
               "CoalesceFactor": 4,
               "MaxThreadWorkers": 200}
 
 
def generate_compaction_workflow(user_params: dict, system_params: dict) -> Workflow:
    compaction_job = Job(Name=f"{user_params['WorkflowName']}_etl_job",
                         Command={"Name": "glueetl",
                                  "ScriptLocation": user_params['ScriptLocation'],
                                  "PythonVersion": "3"},
                         Role="arn:aws:iam::111122223333:role/AWSGlueServiceRoleDefault",
                         DefaultArguments={"DatabaseName": user_params['DatabaseName'],
                                           "TableName": user_params['TableName'],
                                           "CoalesceFactor": user_params['CoalesceFactor'],
                                           "max_thread_workers": user_params['MaxThreadWorkers']})
 
    catalog_target = {"CatalogTargets": [{"DatabaseName": user_params['DatabaseName'], "Tables": [user_params['TableName']]}]}
 
    compacted_files_crawler = Crawler(Name=f"{user_params['WorkflowName']}_post_crawl",
                                      Targets = catalog_target,
                                      Role=user_params['PassRole'],
                                      DependsOn={compaction_job: "SUCCEEDED"},
                                      WaitForDependencies="AND",
                                      SchemaChangePolicy={"DeleteBehavior": "LOG"})
 
    compaction_workflow = Workflow(Name=user_params['WorkflowName'],
                                   Entities=Entities(Jobs=[compaction_job],
                                                     Crawlers=[compacted_files_crawler]))
    return compaction_workflow
 
generated = generate_compaction_workflow(user_params=USER_PARAMS, system_params={})
gen_dict = generated.to_json()
 
pprint(gen_dict)
```