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# Test di uno schema
<a name="developing-blueprints-testing"></a>

Durante lo sviluppo del codice, è necessario eseguire test locali per verificare che il layout del flusso di lavoro sia corretto.

Il test locale non genera processi, crawler o attivazioni AWS Glue. Invece, esegui lo script di layout localmente e utilizzi i metodi `to_json()` e `validate()` per stampare gli oggetti e trovare gli errori. Questi metodi sono disponibili in tutte e tre le classi definite nelle librerie. 

Sono disponibili due modi per gestire gli argomenti `user_params` e `system_params` cheAWS Glue passa alla funzione di layout. Il codice test-bench può creare un dizionario di valori di esempio dei parametri del piano e passarli alla funzione di layout come argomento `user_params`. In alternativa, puoi rimuovere i riferimenti a `user_params` e sostituirli con stringhe hardcoded.

Se il tuo codice utilizza proprietà `region` e `accountId` nell'argomento `system_params`, puoi passare nel tuo dizionario per `system_params`.

**Per testare un piano**

1. Avvia un interprete Python in una directory con le librerie o carica i file del piano e le librerie fornite nel tuo ambiente di sviluppo integrato (IDE) preferito.

1. Assicurati che il tuo codice importi le librerie fornite.

1. Aggiungi codice alla tua funzione di layout per chiamare `validate()` o `to_json()` su qualsiasi entità o sull'oggetto `Workflow`. Ad esempio, se il codice crea un oggetto `Crawler` denominato `mycrawler`, è possibile chiamare `validate()` come segue.

   ```
   mycrawler.validate()
   ```

   Puoi stampare `mycrawler` come segue:

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

   Se chiami `to_json` su un oggetto, non è necessario chiamare anche `validate()`, perché ` to_json()` chiama `validate()`. 

   È molto utile chiamare questi metodi sull'oggetto flusso di lavoro. Supponendo che lo script denomini l'oggetto flusso di lavoro `my_workflow`, convalida e stampa l'oggetto flusso di lavoro come segue.

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

   Per ulteriori informazioni su `to_json()` e `validate()`, consulta [Metodi di classe](developing-blueprints-code-classes.md#developing-blueprints-code-methods).

   Puoi anche importare `pprint` e stampare con precisione l'oggetto flusso di lavoro, come illustrato nell'esempio più avanti in questa sezione.

1. Esegui il codice, correggi gli errori e infine rimuovi tutte le chiamate a `validate()` o `to_json()`.

**Example**  
L'esempio seguente mostra come costruire un dizionario di parametri di esempio del piano e passarli come argomento `user_params` alla funzione di layout `generate_compaction_workflow`. Viene inoltre illustrato come stampare con precisione l'oggetto flusso di lavoro generato.  

```
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)
```