什么时候应该在安装了 Flask 的 Dockerfile 中执行单元测试和集成测试？
When should I execute unit tests and integration tests in a Dockerfile with Flask installed?
我设置了一个新的 Flask Python 服务器，并用我的所有代码创建了一个 Dockerfile。我已经编写了一些单元测试并在本地执行它们。如果我想实现一个CI/CD，我应该什么时候执行它们？
我还需要编写集成测试（测试我是否正确查询数据库，了解端点是否正确公开，等等），我应该什么时候在 CI/CD 中执行它们？
我想在 docker build 期间执行它们，以便将测试的执行放在 Dockerfile 中。正确吗？
单元测试： 在 Docker 之外，在你 运行 你的 docker build 之前。在您的 CI 管道中，在检查源代码并 运行 任何安装步骤（如安装包依赖项）之后。
集成测试： 从 Docker 外部启动；取决于您的设置有多复杂，可以在您的 CI 管道后期或作为您的 CD 管道的一部分。
这假设一个真正的 "unit test" 没有外部依赖；它仅依赖于 application/library 代码，并且在需要数据库之类的地方时，它要么模拟这些依赖项，要么使用诸如嵌入式 SQLite 之类的东西。 （一些框架在这个工作流程中特别糟糕，如果数据库不可用，则根本无法启动应用程序。但是 Rails 在 Python 上不会 运行。）
运行 Docker 文件中的单元测试将持续到午夜，您遇到生产中断，并且您的快速修复将使站点恢复正常，但碰巧破坏了一个晦涩的单元测试，否则您不能等待 5 分钟的循环时间 运行 整个 unit-test 套件。因为在你的单元测试中不应该依赖于 Docker-or-not 环境，所以我只是 运行 它们在 Docker.
之外
通常，您可以建立足够的基础架构，以便能够 运行 您的应用程序 "for real" 使用几个 docker run 命令或一个简单的 Docker Compose 设置。在这种情况下，运行 在 CI 管道结束时进行集成测试是有意义的。对于更复杂的设置（可能涉及 Kubernetes），您可能需要实际部署到测试环境中，如果您有单独的 CI 和 CD 工具，这将变成 "test deploy"、"integration test", "pre-production deploy".
作为一名开发人员，我发现工具 not-in-Docker 比 Docker 中只有 运行 的工具更容易管理。 （我不赞成 "any binary other than /usr/bin/docker is bad" 哲学。）我宁愿只 运行 pytest 或 curl 而不是记住 4 行 docker run 调用做一些特定的任务。
我设置了一个新的 Flask Python 服务器，并用我的所有代码创建了一个 Dockerfile。我已经编写了一些单元测试并在本地执行它们。如果我想实现一个CI/CD，我应该什么时候执行它们？
我还需要编写集成测试（测试我是否正确查询数据库，了解端点是否正确公开，等等），我应该什么时候在 CI/CD 中执行它们？
我想在 docker build 期间执行它们，以便将测试的执行放在 Dockerfile 中。正确吗？
单元测试： 在 Docker 之外，在你 运行 你的 docker build 之前。在您的 CI 管道中，在检查源代码并 运行 任何安装步骤（如安装包依赖项）之后。
集成测试： 从 Docker 外部启动；取决于您的设置有多复杂，可以在您的 CI 管道后期或作为您的 CD 管道的一部分。
这假设一个真正的 "unit test" 没有外部依赖；它仅依赖于 application/library 代码，并且在需要数据库之类的地方时，它要么模拟这些依赖项，要么使用诸如嵌入式 SQLite 之类的东西。 （一些框架在这个工作流程中特别糟糕，如果数据库不可用，则根本无法启动应用程序。但是 Rails 在 Python 上不会 运行。）
运行 Docker 文件中的单元测试将持续到午夜，您遇到生产中断，并且您的快速修复将使站点恢复正常，但碰巧破坏了一个晦涩的单元测试，否则您不能等待 5 分钟的循环时间 运行 整个 unit-test 套件。因为在你的单元测试中不应该依赖于 Docker-or-not 环境，所以我只是 运行 它们在 Docker.
之外通常，您可以建立足够的基础架构，以便能够 运行 您的应用程序 "for real" 使用几个 docker run 命令或一个简单的 Docker Compose 设置。在这种情况下，运行 在 CI 管道结束时进行集成测试是有意义的。对于更复杂的设置（可能涉及 Kubernetes），您可能需要实际部署到测试环境中，如果您有单独的 CI 和 CD 工具，这将变成 "test deploy"、"integration test", "pre-production deploy".
作为一名开发人员，我发现工具 not-in-Docker 比 Docker 中只有 运行 的工具更容易管理。 （我不赞成 "any binary other than /usr/bin/docker is bad" 哲学。）我宁愿只 运行 pytest 或 curl 而不是记住 4 行 docker run 调用做一些特定的任务。