本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 測試藍圖
<a name="developing-blueprints-testing"></a>

當您開發程式碼時，您應該執行本機測試，以確認工作流程配置是否正確。

本機測試不會產生 AWS Glue 任務、爬蟲程式或觸發程序。相反地，您可以在本機執行配置指令碼，並使用 `to_json()` 和 `validate()` 方法來列印物件並尋找錯誤。這些方法可用於程式庫中定義的全部三個類別。

有兩種方式可以處理 AWS Glue 傳遞給您配置函數的 `user_params` 和 `system_params` 引數。您的測試工作台程式碼可以建立範例藍圖參數值的字典，並將其作為 `user_params` 引數傳遞給配置函數。或者，您也可以移除對 `user_params` 的參考並用硬式編碼字串替換它們。

如果您的程式碼在 `system_params` 引數中使用 `region` 和 `accountId` 屬性，您可以傳入自己的 `system_params` 字典。

**測試藍圖**

1. 在具有程式庫的目錄中啟動 Python 解釋器，或將藍圖檔案和提供的程式庫載入到您偏好的整合開發環境 (IDE)。

1. 確保您的程式碼匯入提供的程式庫。

1. 將程式碼新增到配置函數以在任何實體或 `Workflow` 物件上呼叫 `validate()` 或 `to_json()`。例如，如果您的程式碼建立名為 `mycrawler` 的 `Crawler` 物件，您可以如下所示呼叫 `validate()`。

   ```
   mycrawler.validate()
   ```

   您可以如下所示列印 `mycrawler`：

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

   如果您在物件上呼叫 `to_json`，則不需要同時呼叫 `validate()`，因為 ` to_json()` 會呼叫 `validate()`。

   在工作流程物件上呼叫這些方法非常有用。假設您的指令碼將工作流程物件命名為 `my_workflow`，請如下所示驗證和列印工作流程物件。

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

   如需 `to_json()` 和 `validate()` 的更多相關資訊，請參閱[Class 方法](developing-blueprints-code-classes.md#developing-blueprints-code-methods)。

   您也可以匯入 `pprint`，然後美化顯示工作流程物件，如本節稍後的範例所示。

1. 執行程式碼、修正錯誤，最後移除對 `validate()` 或 `to_json()` 的呼叫。

**Example**  
下列範例顯示如何建構範例藍圖參數的字典，並將其作為 `user_params` 引數傳遞給配置函數 `generate_compaction_workflow`。它也會顯示如何美化顯示產生的工作流程物件。  

```
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)
```