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Java: AzureCognitiveSearchMemoryStoreTests does not adequately mock Azure Cognitive Search Service REST API

Aberta
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Mantenedores costumam responder em até 1 dia

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
35/100
Tipo de issue
Refatoração
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
azure, java
Domínio
api, testing

Direção de pesquisa

Comece com AzureCognitiveSearchMemoryStoreTests e inspecione como seu HttpPipeline personalizado trata as solicitações para SearchIndexAsyncClient. Rastreie os métodos REST e os endpoints invocados e, em seguida, atualize o tratamento dos testes para que testes individuais possam fornecer respostas específicas do endpoint que correspondam a api-version=2023-07-01-Preview e sejam desserializadas com sucesso.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

java stale

AzureCognitiveSearchMemoryStoreTests works by creating its own HttpPipeline for the SearchIndexAsyncClient. The individual tests can supply their own HttpResponse body, but this is not enough since there may be other REST APIs called from SearchIndexAsyncClient that the unit test does not handle. Additionally, the response bodies do not conform to the current API (api-version=2023-07-01-Preview) so the SearchIndexAsyncClient cannot deserialize the responses.

So, what I think needs to be done is to have broader handling of the requests, allowing the individual test to provide specific responses (as required) for the HTTP method and REST endpoint being invoked.

Was:
AzureCognitiveSearchMemory needs better unit test coverage, including negative tests, i.e., response is something other than HTTP 200.

Linguagem predominante
Java
Estrelas
276
Forks
56
Merge médio
23h 36min
PRs com merge (30d)
3

Preparar o ambiente

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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