# Testar um esquema
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Enquanto você desenvolve seu código, você deve executar testes locais para verificar se o layout do fluxo de trabalho está correto.

Testes locais não geram trabalhos, crawlers ou acionadores do AWS Glue. Em vez disso, execute o script de layout localmente e use os métodos `to_json()` e `validate()` para imprimir objetos e encontrar erros. Esses métodos estão disponíveis em todas as três classes definidas nas bibliotecas. 

Há duas maneiras de lidar com os argumentos `user_params` e `system_params` que o AWS Glue transmite para sua função de layout. Seu código de banco de teste pode criar um dicionário de valores de parâmetro de blueprint de exemplo e transmiti-lo para a função de layout como o argumento `user_params`. Ou você pode remover as referências a `user_params` e substituí-las por strings em código fixo.

Se o seu código usar as propriedades `region` e `accountId` no argumento `system_params`, você pode transmitir seu próprio dicionário para `system_params`.

**Para testar um blueprint**

1. Inicie um interpretador Python em um diretório com as bibliotecas ou carregue os arquivos de blueprint e as bibliotecas fornecidas em seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) preferido.

1. Certifique-se de que o código importe as bibliotecas fornecidas.

1. Adicione código à sua função de layout para chamar `validate()` ou `to_json()` em qualquer entidade ou no objeto `Workflow`. Por exemplo, se o seu código criar um objeto `Crawler` chamado `mycrawler`, é possível chamar `validate()` como a seguir.

   ```
   mycrawler.validate()
   ```

   Você pode imprimir `mycrawler` como a seguir:

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

   Se você chamar `to_json` em um objeto, não há necessidade de também chamar `validate()`, pois ` to_json()` chama `validate()`. 

   É mais útil chamar esses métodos no objeto de fluxo de trabalho. Supondo que seu script nomeie o objeto de fluxo de trabalho `my_workflow`, valide e imprima o objeto de fluxo de trabalho da seguinte forma:

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

   Para obter mais informações sobre `to_json()` e `validate()`, consulte [Classe Methods](developing-blueprints-code-classes.md#developing-blueprints-code-methods).

   Você também pode importar `pprint` e formatar o estilo do objeto do fluxo de trabalho, conforme mostrado no exemplo mais adiante nesta seção.

1. Execute o código, corrija erros e, finalmente, remova quaisquer chamadas para `validate()` ou `to_json()`.

**Example**  
O exemplo a seguir mostra como construir um dicionário de parâmetros de blueprint de exemplo e transmiti-lo como o argumento `user_params` para a função de layout `generate_compaction_workflow`. Ele também mostra como formatar o estilo do objeto de fluxo de trabalho gerado.  

```
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)
```