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如何在Spark中进行测试驱动开发：第4章 - 深入属性基础测试
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本教程指导如何在本地环境中使用Spark进行测试驱动开发，通过Faker库生成合成测试数据框，确保大规模数据的测试覆盖。测试可通过pytest运行，并可标记慢速测试以优化反馈循环。下一章将讨论提高测试可重复性的方法。
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关键要点
- 本教程指导如何在本地环境中使用Spark进行测试驱动开发。
- 使用Faker库生成合成测试数据框，以确保大规模数据的测试覆盖。
- 测试可以通过pytest运行，并可标记慢速测试以优化反馈循环。
- 生成合成数据的第二种方法是基于数据模式生成，使用Faker库。
- 需要创建两个新的fixture：persons_synthetic和employments_synthetic。
- 测试函数test_transfo_w_synthetic_data验证数据处理的正确性。
- 可以通过pytest标记慢速测试，以便在执行时过滤。
- 下一章将讨论提高测试可重复性的方法。
❓
延伸问答
如何在本地环境中使用Spark进行测试驱动开发？
可以通过使用Faker库生成合成测试数据框，并使用pytest运行测试来实现。
Faker库在测试中有什么作用？
Faker库用于生成合成数据，以确保大规模数据的测试覆盖。
如何标记慢速测试以优化反馈循环？
可以使用pytest的标记功能，将测试标记为慢速测试，以便在执行时过滤。
如何创建合成数据的fixture？
需要在tests/conftest.py中创建persons_synthetic和employments_synthetic两个fixture。
测试函数test_transfo_w_synthetic_data的作用是什么？
该测试函数验证数据处理的正确性，确保输出数据框不为空且列名正确。
下一章将讨论什么内容？
下一章将讨论提高测试可重复性的方法。
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