使用 moto 和 boto3 上传测试文件

Question

我想对从 aws 导入的文件进行测试。 我使用 moto 模拟 s3，以免弄乱实际数据。然而，现在 aws 似乎是空的，因此我决定在模拟的 s3 上上传一些测试文件。我怎样才能做到这一点？

这是我的设置，
竞赛.py：

@pytest.fixture(scope='function')
def aws_credentials():
    """Mocked AWS Credentials for moto."""
    os.environ['AWS_ACCESS_KEY_ID'] = 'testing'
    os.environ['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] = 'testing'
    os.environ['AWS_SECURITY_TOKEN'] = 'testing'
    os.environ['AWS_SESSION_TOKEN'] = 'testing'


@pytest.fixture(scope='function')
def s3(aws_credentials):
    with mock_s3():
        yield boto3.client('s3', region_name='us-east-1')

测试文件：

class TestLoadRecommendations:

    @pytest.fixture(autouse=True)
    def _setup(self, s3):
        self.bucket = s3.create_bucket(Bucket=settings.SERVER_DATA_S3_BUCKET)
        self.bucket.upload_file("tmp/recommendations-2021-04-13T17_28_06.csv", "tmp/recommendations-2021-04-13T17_28_06.csv")

但是，上传它会引发错误

TypeError: expected string or bytes-like object

，但我确信我使用了错误的命令来上传文件。 有人可以帮忙吗？谢谢！

Answer 1

将文件上传到 S3 有多种方法。您的示例结合了 S3 资源和 S3 客户端方法，这是行不通的。

请参阅以下代码作为示例：

• S3 客户端 - upload_fileobj
• S3 资源 - upload_file
• 存储桶资源 - upload_file

三路通罗马。

import boto3


from moto import mock_s3

BUCKET_NAME = "mybucket"
FILE_NAME = "red.jpg"
FILE_LOCATION = FILE_NAME


@mock_s3
def test_client():
    create_bucket()
    s3 = boto3.client('s3')

    with open(FILE_LOCATION, 'rb') as data:
        s3.upload_fileobj(data, BUCKET_NAME, FILE_NAME)
    verify_upload()


@mock_s3
def test_resource():
    s3_resource, _ = create_bucket()
    s3_resource.meta.client.upload_file(FILE_LOCATION, BUCKET_NAME, FILE_NAME)
    #
    verify_upload()


@mock_s3
def test_bucket_resource():
    _, bucket = create_bucket()
    bucket.upload_file(FILE_LOCATION, FILE_NAME)
    #
    verify_upload()


def verify_upload():
    client = boto3.client("s3")
    resp = client.get_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=FILE_NAME)
    content_length = resp["ResponseMetadata"]["HTTPHeaders"]["content-length"]
    print("Content-Length: {}".format(content_length))


def create_bucket():
    s3 = boto3.resource("s3")
    bucket = s3.create_bucket(Bucket=BUCKET_NAME)
    return s3, bucket

注意：我正在使用装饰器，但这些示例使用 Moto 固定装置时的工作方式完全相同。

Answer 2

如果有人使用 conftest.py 文件来创建测试工件， 这是我的解决方案。

注：

1. 如果您的文件位于 S3 存储桶中的文件夹中，我还展示了如何上传

2. 我的文件夹结构是：根目录下的公共测试文件夹。

3. 摩托版本：moto==4.2.3

       @pytest.fixture(autouse=True)
       def s3_bucket():
           """This fixture creates a local s3 bucket tests"""
           with moto.mock_s3():
               s3 = boto3.resource("s3", region_name=default_location)
               s3_resource = s3.create_bucket(
                   Bucket=os.environ["PRODUCT_IMG_BUCKET_NAME"],
                   CreateBucketConfiguration={"LocationConstraint": default_location},
               )
               s3.meta.client.head_bucket(
                   Bucket=os.environ["PRODUCT_IMG_BUCKET_NAME"]
               )
               my_bucket = s3.Bucket(
                   os.environ["PRODUCT_IMG_BUCKET_NAME"]
               )
   
               test_upload_file_path = str(Path(__file__).parent / "MyFolder" / "1.png")
   
               # upload a file into the bucket.
               s3_resource.meta.client.upload_file(
                   test_upload_file_path,
                   os.environ["PRODUCT_IMG_BUCKET_NAME"],
                   "1.png",
               )
               verify_upload(
                   os.environ["PRODUCT_IMG_BUCKET_NAME"],
                   "1.png",
               )
               yield my_bucket
   
       def verify_upload(bucket_name, file_name):
           client = boto3.client("s3")
           resp = client.get_object(Bucket=bucket_name, Key=file_name)
           content_length = resp["ResponseMetadata"]["HTTPHeaders"]["content-length"]