# Casos de Teste 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** 1. No menu lateral no Canvas, acesse **Fluxo**. 2. Clique em **Criar novo caso de teste**.
{% stepper %} {% step %} ### 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](https://docs.digibee.com/documentation/developer-guide/pt-br/development-cycle/build-overview/execution-panel#coluna-payload) 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** O resultado esperado define a saída que o fluxo deve produzir após a execução. Ele é usado para validar a execução ao comparar o resultado real com o resultado esperado, por meio de condições e operadores configuráveis.
Comece informando os seguintes dados: * **Nome:** Um identificador único para a asserção. * **Descrição:** Uma breve explicação do que está sendo validado. Em seguida, adicione uma ou mais condições. Para adicionar uma condição, clique em **Adicionar condição** e configure os seguintes campos: * **JSONPath:** A expressão JSONPath que aponta para o campo do resultado a ser avaliado. * **Operador:** O operador de comparação usado para validar o resultado. As opções disponíveis são: * **Igual a, Diferente de:** Verifica se o valor retornado é igual ou diferente do valor esperado. * **Maior que, Maior ou igual a:** Verifica se o valor retornado é maior ou maior ou igual ao valor esperado. * **Menor que, Menor ou igual a:** Verifica se o valor retornado é menor ou menor ou igual ao valor esperado. * **É Verdadeiro, É Falso:** Valida se o valor retornado é um booleano definido como `true` ou `false`. * **É Nulo, Não É Nulo:** Valida se o valor retornado é `null` ou está definido. * **Está em, Não está em:** Valida se o valor retornado pertence ou não a um conjunto definido de valores. * **Está Vazio, Não Está Vazio:** Verifica se o valor retornado está vazio ou contém ao menos um valor, elemento ou propriedade. * **Contém, Não Contém:** Verifica se o valor retornado contém ou não o conteúdo esperado. * **Valor:** O valor esperado a ser comparado. Pode ser um Valor Simples ou um Objeto JSON. Use o seletor do campo para alternar entre os formatos. {% hint style="info" %} Alguns operadores realizam verificações de estado e não exigem um valor para comparação, como **É Verdadeiro**, **É Falso**, **É Nulo**, **Não É Nulo**, **Está Vazio** e **Não Está Vazio**. {% endhint %} É possível combinar várias condições usando os seguintes operadores lógicos: * `AND` * `OR` {% endstep %} {% step %} ### 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. * **Grupo:** Um grupo para organizar o caso de teste. Clique em **Crie seu primeiro grupo** para começar a agrupar seus casos de teste ou selecione um grupo existente para atribuir o caso {% endstep %} {% step %} ### Salve o teste Após preencher todas as informações obrigatórias, clique em Salvar. {% hint style="info" %} O caso de teste deve conter pelo menos nome e resultado esperado para ser salvo. {% endhint %} 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. {% endstep %} {% endstepper %} ## **Executando o Caso de Teste** Para executar o caso de teste: 1. Verifique se o fluxo está conectado a um trigger. Sem isso, o teste não será executado. 2. No menu lateral, localize o teste e clique nos três pontos. 3. Selecione **Execução única**. 4. 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**. Você também pode expandir a seção **Mensagens** no painel lateral esquerdo para analisar a saída de cada conector individualmente.
## **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**](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/tools/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:** ```json [ { "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:** ```json { "cliente": { "nome": "Cliente Padrão", "cpf": "123.456.789-01" } } ``` * **Resposta Mock:** *(Deixe em branco neste exemplo)* * **Resultado Esperado:** * **JSONPath:** `$.cliente` * **Valor:** ```json { "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: ```json { "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: 1. [**DB V2**](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/structured-data/db-v2): Recupera os dados do produto. 2. [**Transformer (JOLT) V2**](https://app.gitbook.com/s/SKBJ6ZiEWBU93x170HH4/connectors/tools/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:** ```json [ { "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:** ```json { "produto": { "id": "12345", "nome": "Smartphone X1", "marca": "TechBrand", "preço": 699.99, "moeda": "BRL", "estoque": 25 } } ``` * **Resultado Esperado:** * **JSONPath:** `$.detalhes` * **Valor:** ```json { "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: ```json { "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`.