Python 测试与可观测性融合

将测试与可观测性结合可以更快定位问题。

核心概念

• 在测试中验证日志、指标与追踪。
• 使用 pytest 插件收集运行信息。
• 通过 contract 测试与监控共享数据。

实战步骤

• 使用 pytest caplog 捕捉日志输出。
• 模拟 OpenTelemetry exporter 验证追踪。
• 结合 Hypothesis 构建属性测试提升覆盖。

进阶建议

• 测试过程中注入故障（chaos testing）。
• 将测试结果发送到 Observability 平台分析。
• 利用 Coverage + tracing 交叉验证死角。

代码示例

def test_log_emitted(caplog):
    caplog.set_level("INFO")
    service.do_work()
    assert "job done" in caplog.text

小结

通过这些方法，{article['title']} 能让 Python 服务在可维护性与可靠性上达到专业水准。