Stratégies de test Temporal Python

VérifiéSûr

Approche complète de test des workflows Temporal en Python avec pytest, time-skipping et mocking. Couvre les tests unitaires, d'intégration et de rejeu, ainsi que la configuration locale et l'intégration CI/CD. Utile pour garantir la fiabilité des workflows Temporal et valider le déterminisme.

Spar Skills Guide Bot
TestingIntermédiaire
02/06/2026
Claude Code
#temporal#python-testing#workflows#pytest

Recommandé pour

Synthèse automatique

Fournit des stratégies de test complètes pour les workflows Python Temporal en utilisant pytest, le saut dans le temps et le mocking.

Points forts

  • Couvre les tests unitaires, d'intégration, de rejeu et de bout en bout
  • Le saut dans le temps permet un retour rapide pour les workflows de longue durée
  • Inclut des fixtures pytest et des modèles d'intégration CI/CD
  • Ressources progressives pour des scénarios spécifiques

Limites

  • Suppose une familiarité avec les concepts Temporal
  • Les conseils pour les tests de bout en bout sont minimaux
  • Nécessite une configuration appropriée du serveur Temporal pour les tests d'intégration
Quand l'utiliser

Utilisez-le lors de l'implémentation ou de la maintenance de workflows Python Temporal pour garantir la fiabilité grâce à des tests automatisés.

Quand l'éviter

Ne l'utilisez pas lorsque la tâche ne concerne pas les tests Python Temporal ou lorsqu'un framework de test différent est requis.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité95/100

The skill provides testing strategies and code examples for Temporal workflows, all within standard testing practices. No harmful commands, data exfiltration, or security bypasses are present.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Unit test workflow with time-skipping
Write a pytest unit test for a Temporal Python workflow using WorkflowEnvironment with time-skipping to test a workflow that runs for a month.
Integration test with mocked activities
Create an integration test for a Temporal Python workflow that mocks external activities and verifies signals and queries.
Replay test for determinism validation
Write a replay test to validate determinism of a Temporal Python workflow against production event histories.

name: temporal-python-testing description: "Test Temporal workflows with pytest, time-skipping, and mocking strategies. Covers unit testing, integration testing, replay testing, and local development setup. Use when implementing Temporal wor..." risk: unknown source: rootcastle-rei

Temporal Python Testing Strategies

Comprehensive testing approaches for Temporal workflows using pytest, progressive disclosure resources for specific testing scenarios.

Do not use this skill when

  • The task is unrelated to temporal python testing strategies
  • You need a different domain or tool outside this scope

Instructions

  • Clarify goals, constraints, and required inputs.
  • Apply relevant best practices and validate outcomes.
  • Provide actionable steps and verification.
  • If detailed examples are required, open resources/implementation-playbook.md.

Use this skill when

  • Unit testing workflows - Fast tests with time-skipping
  • Integration testing - Workflows with mocked activities
  • Replay testing - Validate determinism against production histories
  • Local development - Set up Temporal server and pytest
  • CI/CD integration - Automated testing pipelines
  • Coverage strategies - Achieve ≥80% test coverage

Testing Philosophy

Recommended Approach (Source: docs.temporal.io/develop/python/testing-suite):

  • Write majority as integration tests
  • Use pytest with async fixtures
  • Time-skipping enables fast feedback (month-long workflows → seconds)
  • Mock activities to isolate workflow logic
  • Validate determinism with replay testing

Three Test Types:

  1. Unit: Workflows with time-skipping, activities with ActivityEnvironment
  2. Integration: Workers with mocked activities
  3. End-to-end: Full Temporal server with real activities (use sparingly)

Available Resources

This skill provides detailed guidance through progressive disclosure. Load specific resources based on your testing needs:

Unit Testing Resources

File: resources/unit-testing.md When to load: Testing individual workflows or activities in isolation Contains:

  • WorkflowEnvironment with time-skipping
  • ActivityEnvironment for activity testing
  • Fast execution of long-running workflows
  • Manual time advancement patterns
  • pytest fixtures and patterns

Integration Testing Resources

File: resources/integration-testing.md When to load: Testing workflows with mocked external dependencies Contains:

  • Activity mocking strategies
  • Error injection patterns
  • Multi-activity workflow testing
  • Signal and query testing
  • Coverage strategies

Replay Testing Resources

File: resources/replay-testing.md When to load: Validating determinism or deploying workflow changes Contains:

  • Determinism validation
  • Production history replay
  • CI/CD integration patterns
  • Version compatibility testing

Local Development Resources

File: resources/local-setup.md When to load: Setting up development environment Contains:

  • Docker Compose configuration
  • pytest setup and configuration
  • Coverage tool integration
  • Development workflow

Quick Start Guide

Basic Workflow Test

import pytest
from temporalio.testing import WorkflowEnvironment
from temporalio.worker import Worker

@pytest.fixture
async def workflow_env():
    env = await WorkflowEnvironment.start_time_skipping()
    yield env
    await env.shutdown()

@pytest.mark.asyncio
async def test_workflow(workflow_env):
    async with Worker(
        workflow_env.client,
        task_queue="test-queue",
        workflows=[YourWorkflow],
        activities=[your_activity],
    ):
        result = await workflow_env.client.execute_workflow(
            YourWorkflow.run,
            args,
            id="test-wf-id",
            task_queue="test-queue",
        )
        assert result == expected

Basic Activity Test

from temporalio.testing import ActivityEnvironment

async def test_activity():
    env = ActivityEnvironment()
    result = await env.run(your_activity, "test-input")
    assert result == expected_output

Coverage Targets

Recommended Coverage (Source: docs.temporal.io best practices):

  • Workflows: ≥80% logic coverage
  • Activities: ≥80% logic coverage
  • Integration: Critical paths with mocked activities
  • Replay: All workflow versions before deployment

Key Testing Principles

  1. Time-Skipping - Month-long workflows test in seconds
  2. Mock Activities - Isolate workflow logic from external dependencies
  3. Replay Testing - Validate determinism before deployment
  4. High Coverage - ≥80% target for production workflows
  5. Fast Feedback - Unit tests run in milliseconds

How to Use Resources

Load specific resource when needed:

  • "Show me unit testing patterns" → Load resources/unit-testing.md
  • "How do I mock activities?" → Load resources/integration-testing.md
  • "Setup local Temporal server" → Load resources/local-setup.md
  • "Validate determinism" → Load resources/replay-testing.md

Additional References

  • Python SDK Testing: docs.temporal.io/develop/python/testing-suite
  • Testing Patterns: github.com/temporalio/temporal/blob/main/docs/development/testing.md
  • Python Samples: github.com/temporalio/samples-python

🏰 Rei Skills — Curated by Rootcastle Engineering & Innovation | Batuhan Ayrıbaş
Engineering Beyond Boundaries | admin@rootcastle.com

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/download' --output '.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/SKILL.md.part' '.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/temporal-python-testing' && cp -R '.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n' '.claude/skills/temporal-python-testing'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n'

openskills read 'temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/temporal-python-testing-strategies-mmlj2p8n/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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