Casos de Teste

Descubra como criar cenários de teste eficazes para diferentes casos de integração.

Um Caso de Teste é uma configuração que inclui um conjunto definido de entradas, condições e resultados esperados usados para verificar se um pipeline de integração específico está funcionando conforme o esperado. Casos de teste são especialmente úteis para melhorar a qualidade das integrações e documentar o comportamento esperado dos seus fluxos.

Eles permitem:

Simular diversas condições de entrada.
Simular respostas de conectores.
Comparar automaticamente os resultados reais com os esperados.

Criando um Caso de Teste

No menu lateral no Canvas, acesse Fluxo.
Clique em Criar novo caso de teste.

Defina as condições

Ao criar um caso de teste, é necessário configurar os elementos que definem o cenário:

Payload

O payload representa os dados de entrada do teste. Ao adicioná-lo, forneça:

JSON: Dados de entrada em formato JSON. Você também pode reutilizar payloads salvos anteriormente no Painel de Execução do pipeline clicando em Carregar para editar.
Nome: Um nome para o payload.
Descrição: Uma breve descrição explicando o contexto ou o propósito do payload.

Respostas Mock

Respostas mock permitem emular as saídas de conectores, útil para validar fluxos em diferentes condições. Ao criar uma resposta, forneça:

Conector: O conector cuja resposta você deseja simular.
JSON: A resposta simulada em formato JSON.
Nome: Um nome para a resposta simulada.
Descrição: Uma breve explicação do cenário representado pela simulação.

Para simular mais conectores, clique em Adicionar mais mocks.

Resultados Esperados

Define o que o fluxo deve retornar após a execução. É usado para comparar com o resultado real.

Forneça:

Operator: O operador de comparação. Atualmente, a única opção disponível é Equals.
JSONPath: Expressão JSONPath apontando para o campo de resultado.
Valor: Valor esperado, em formato JSON.

Documente o teste

Antes de salvar, forneça:

Nome: Nome único para identificar o caso de teste.
Descrição: Breve explicação do caso, incluindo o propósito ou cenário testado.

Salve o teste

Após preencher todas as informações obrigatórias, clique em Salvar.

O caso de teste deve conter pelo menos nome e resultado esperado para ser salvo.

O caso de teste aparecerá no menu lateral, em Fluxo. Clique no ícone de três pontos para:

Editar: Editar configurações do teste.
Remover: Excluir o teste.
Duplicar: Criar uma cópia do teste.
Execução única: Executar o teste.
Abrir execução: Disponível após a execução do teste.

Executando o Caso de Teste

Para executar o caso de teste:

Verifique se o fluxo está conectado a um trigger. Sem isso, o teste não será executado.
No menu lateral, localize o teste e clique nos três pontos.
Selecione Execução única.
A plataforma executará o teste e comparará a saída com o esperado:

Se passar: Um ícone de sucesso verde será exibido.
Se falhar: Um ícone de falha vermelho será exibido.

5. Para ver os detalhes no Painel de Execução, clique em Abrir execução. Mais informações podem ser encontradas na aba Resultados.

Exemplo: Adicionar data de nascimento padrão

Caso de uso: Você quer garantir que uma data de nascimento padrão seja adicionada quando ela estiver ausente no JSON de entrada.
Objetivo: Usar o Transformer (JOLT) V2 para adicionar o campo "dataNascimento": "01/01/1970" quando ele não estiver presente na entrada.

Visão geral do pipeline

Este pipeline usa um único conector:

Transformer (JOLT) V2: Adiciona uma data de nascimento padrão se ela estiver ausente no payload de entrada.

Vamos testar essa transformação usando um caso de teste com uma entrada que não inclui o campo dataNascimento.

Etapa 1: Configurar o Transformer JOLT (V2)

Usaremos a operação default para adicionar um campo quando ele ainda não existir.

Especificação JOLT:

[    
 {
   "operation": "default",
   "spec": {
     "cliente": {
       "dataNascimento": "01/01/1970"
     }
   }
 }
]

Essa especificação verifica se o campo dataNascimento existe dentro de cliente. Caso não exista, ele é adicionado com o valor padrão ”01/01/1970”.

Etapa 2: Criar o Caso de Teste

Vamos simular um payload que contém apenas o nome e o CPF, e verificar se o conector Transformer (JOLT) adiciona a data de nascimento padrão.

Payload:

{
 "cliente": {
   "nome": "Cliente Padrão",
   "cpf": "123.456.789-01"
 }
}

Resposta Mock: (Deixe em branco neste exemplo)
Resultado Esperado:
- JSONPath: $.cliente
- Valor:

{
   "nome": "Cliente Padrão",
   "cpf": "123.456.789-01",
   "dataNascimento": "01/01/1970"
}

Validação do resultado

Após a execução do caso de teste, a saída é a seguinte:

{
  "cliente": {
   	"nome": "Cliente Padrão",
   	"cpf": "123.456.789-01",
   	"dataNascimento": "01/01/1970"
  }
}

Isso confirma que o teste foi bem-sucedido:

O Transformer (JOLT) V2 aplicou a operação default conforme o esperado.
Como o campo dataNascimento não estava presente na entrada original, ele foi adicionado com o valor padrão ”01/01/1970”.

Exemplo: Organizar catálogo de produtos

Caso de uso: Você quer reestruturar os dados de produto retornados de um banco de dados em um novo formato.
Objetivo: Agrupar os detalhes do produto dentro de um objeto detalhes e renomear campos para melhor organização.

Visão geral do pipeline

Este pipeline usa os seguintes conectores:

DB V2: Recupera os dados do produto.
Transformer (JOLT) V2: Reorganiza e renomeia os campos usando a operação shift.

Como não temos acesso ao banco de dados real, vamos simular essa resposta com um caso de teste usando uma resposta simulada do conector DB V2.

Etapa 1: Configurar o Transformer JOLT (V2)

Vamos usar a operação shift do JOLT para mapear e reorganizar os campos.

Especificação JOLT:

[
  {
    "operation": "shift",
    "spec": {
      "produto": {
        "id": "idProduto",
        "nome": "detalhes.nome",
        "marca": "detalhes.marca",
        "preço": "detalhes.preço.valor",
        "moeda": "detalhes.preço.moeda",
        "estoque": "detalhes.disponibilidade"
      }
    }
  }
]

Essa especificação renomeia id para idProduto e organiza os demais campos dentro do objeto detalhes.

Etapa 2: Criar o caso de teste

Vamos simular a resposta do banco de dados e validar a transformação.

Payload: (Deixe em branco neste exemplo)
Resposta Mock:
- Conector: DB V2
- Payload JSON:

{
  "produto": {
    "id": "12345",
    "nome": "Smartphone X1",
    "marca": "TechBrand",
    "preço": 699.99,
    "moeda": "BRL",
    "estoque": 25
  }
}

Resultado Esperado:
- JSONPath: $.detalhes
- Valor:

{
    "nome": "Smartphone X1",
    "marca": "TechBrand",
    "preço": {
      "valor": 699.99,
      "moeda": "BRL"
    },
    "disponibilidade": 25
  }

Validação do resultado

Após a execução do caso de teste, a saída é a seguinte:

{
  "idProduto": "12345",
  "detalhes": {
    "nome": "Smartphone X1",
    "marca": "TechBrand",
    "preço": {
      "valor": 699.99,
      "moeda": "BRL"
    },
    "disponibilidade": 25
  }
}

Isso confirma que o teste foi bem-sucedido:

O Transformer (JOLT) V2 aplicou a especificação corretamente para reestruturar os dados de entrada.
Os campos foram renomeados e organizados dentro do objeto detalhes, conforme o planejado.
O campo idProduto permaneceu no nível superior, enquanto os demais atributos foram agrupados logicamente dentro de detalhes.

AnteriorModos de Design e Inspeção PróximoLinter: Validação de construção do canvas

Atualizado há 8 dias

Isto foi útil?