# 設計図をテストする
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コードの開発時には、ローカルなテストを実行して、ワークフローのレイアウトに誤りがないことを確認する必要があります。

ローカルテストでは AWS Glue ジョブ、クローラ、トリガーは生成されません。代わりに、レイアウトスクリプトをローカルで実行し、`to_json()` および `validate()` メソッドによりオブジェクトを画面表示し、エラーを発見します。これらのメソッドは、ライブラリで定義されている 3 つのクラスすべてで使用できます。

`user_params` がレイアウト関数に渡す、引数 `system_params` および AWS Glue を処理するには 2 つの方法があります。テストベンチコードでは、サンプル設計図パラメータ値のディクショナリを作成し、それを引数 `user_params` としてレイアウト関数に渡すことができます。または、`user_params` への参照を削除し、その部分をハードコーディングのための文字列に置き換えます。

コードの引数 `system_params` の中で、`region` および `accountId` プロパティを利用している場合には、`system_params` を独自の辞書に含めて渡すことができます。

**設計図をテストするには**

1. Python インタプリタをライブラリのあるディレクトリで起動するか、設計図ファイルならびに提供されたライブラリを、希望の統合開発環境 (IDE) にロードします。

1. コードによって提供されたライブラリがインポートされていることを確認します。

1. 任意のエンティティまたは `Workflow` オブジェクトで `validate()` または `to_json()` 呼び出すためのコードを、レイアウト関数に追加します。例えば、コードが `mycrawler` という名前の `Crawler` オブジェクトを作成する場合には、以下のように `validate()` を呼び出せます。

   ```
   mycrawler.validate()
   ```

   `mycrawler` は以下のように表示できます。

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

   オブジェクトで `to_json` を呼び出す場合、別途 `validate()` を呼び出す必要はありません。`validate()` は ` to_json()` により呼び出されます。

   これにより、ワークフローオブジェクトでのこれらのメソッドの呼び出しが、最も効率的に行えます。スクリプトで、ワークフローオブジェクトに `my_workflow` と名前を付けているのであれば、次のようにワークフローオブジェクトを検証して画面表示します。

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

   `to_json()` と `validate()` の詳細については、「[クラスメソッド](developing-blueprints-code-classes.md#developing-blueprints-code-methods)」を参照してください。

   また、このセクションの後半の例に示すように、`pprint` をインポートし、ワークフローオブジェクトを書式を設定しながら表示することも可能です。

1. コードを実行し、エラーを修正した上で、最後に `validate()` または `to_json()` の呼び出しを削除します。

**Example**  
次の例では、サンプルの設計図パラメータのディクショナリを構築し、それをレイアウト関数 `generate_compaction_workflow` の引数 `user_params` に渡す方法を示しています。また、生成されたワークフローオブジェクトを、書式を指定しながら印刷するための方法も示しています。  

```
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)
```