Хорошо ли структурирован мой интеграционный тест и почему он возвращает ошибку импорта? - Цифровое Кемерово

Хорошо ли структурирован мой интеграционный тест и почему он возвращает ошибку импорта? ⇐ Python

Ответить Пред. тема След. тема

1 сообщение • Страница 1 из 1

Anonymous

Хорошо ли структурирован мой интеграционный тест и почему он возвращает ошибку импорта?

Цитата

Сообщение Anonymous » 21 окт 2024, 11:06

Я изучаю макет и пробую его в личном проекте.
Вот структура моего проекта:

Код: Выделить всё

project/
│
├── src/
│   └── My_app/
│       ├── __init__.py
│       ├── application/
│       │   └── main_code.py
│       │   └── __init__.py
│       ├── infrastructure/
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── data_quality.py
│       │   └── s3_utils.py
│       └── settings/
│           ├── __init__.py
│           └── s3_utils.py
│
└── tests/
└── integration_tests/
└── application/
└── test_main_code.py

Цель — написать интеграционный тест для main_code.py
упрощенной версии main_code.py
Цель — написать интеграционный тест для main_code.py
упрощенной версии main_code.py
сильный>

Код: Выделить всё

import My_app.settings.config as stg
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from My_app.infrastructure.data_quality import evaluateDataQuality, generateSchema
from My_app.infrastructure.s3_utils import csvReader, dataframeWriter
from pyspark.sql import SparkSession

def main(argv: List[str]) -> None:
args = getResolvedOptions(
argv,
[
'JOB_NAME',
'S3_BRONZE_BUCKET_NAME',
'S3_PRE_SILVER_BUCKET_NAME',
'S3_BRONZE_PATH',
'S3_PRE_SILVER_PATH',
'S3_DATA_QUALITY_LOGS_BUCKET_NAME',
],
)

s3_bronze_bucket_name = args['S3_BRONZE_BUCKET_NAME']
s3_pre_silver_bucket_name = args['S3_PRE_SILVER_BUCKET_NAME']
s3_bronze_path = args['S3_BRONZE_PATH']
s3_pre_silver_path = args['S3_PRE_SILVER_PATH']
s3_data_quality_logs_bucket_name = args['S3_DATA_QUALITY_LOGS_BUCKET_NAME']

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()  # TODO replace this init with common method (waiting for S3 part)
spark.conf.set('spark.sql.sources.partitionOverwriteMode', 'dynamic')

for table in list(stg.data_schema.keys()):
raw_data = stg.data_schema[table].columns.to_dict()

schema = generateSchema(raw_data)
df = csvReader(spark, s3_bronze_bucket_name, s3_bronze_path, table, schema, '\t')

(quality_df, table_ingestion_status) = evaluateDataQuality(spark, df, table)

dataframeWriter(
quality_df,
s3_data_quality_logs_bucket_name,
'data-quality/',
'logs',
'date',
'append',
)

if __name__ == '__main__':
main(sys.argv)

упрощенная версия data_quality.py

Код: Выделить всё

import My_app.settings.config as stg
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
from awsgluedq.transforms import EvaluateDataQuality
from pyspark.sql import SparkSession, Row
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.dataframe import DataFrame
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType, FloatType, DateType

def typeOf(t: str) -> IntegerType | StringType | FloatType | DateType:
...
return StringType()

def generateSchema(columns_dict: dict) -> StructType:
...
return schema

def evaluateDataQuality(spark: SparkSession, df: DataFrame, table: str) -> (DataFrame, bool):
...
return (
EvaluateDataQuality.apply(...)
.toDF(),
True,
)

упрощенная версия s3_utils.py

Код: Выделить всё

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.dataframe import DataFrame
from pyspark.sql.types import StructType

def csvReader(spark: SparkSession, bucket: str, path: str, table: str, schema: StructType, sep: str) -> DataFrame:
"""Reads a CSV file as a Dataframe from S3 using user parameters for format."""
return (
spark.read.format('csv')
.option('header', 'true')
.option('sep', sep)
.schema(schema)
.load(f's3a://{bucket}/{path}/{table}.csv')
)

def dataframeWriter(
df: DataFrame, bucket: str, path: str, table: str, partition_key: str, mode: str = 'overwrite'
) ->  None:
"""Writes a dataframe in S3 in parquet format using user parameters to define path and partition key."""
df.write.partitionBy(partition_key).mode(mode).parquet(f's3a://{bucket}/{path}/{table}/')

Что я хочу сделать
Написать интеграционный тест для main_code.py, пока:

Имитация функции csvReader и замените ее на local_csvReader.
Издевательство над dataframeWriter функцию и замените ее на local_dataframeWriter.

Имитация импорта из awsgluedq, чтобы избежать его локальной установки.

Что я сделал:
test_main_code.py

Код: Выделить всё

"""Module that contains unit tests for My_app pre silver job."""

import os
from unittest import TestCase
from unittest.mock import patch, Mock

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType

def local_csvReader(spark: SparkSession, bu: str, pa: str, table: str, schema: StructType, sep: str):
"""Mocked function that replaces real csvReader. this one reads from local rather than S3."""
return (
spark.read.format('csv')
.option('header', 'true')
.option('sep', ';')
.schema(schema)
.load(f'./tests/integration_tests/input_mock/{table}.csv')
)

def local_dataframeWriter(df, bu: str, pa: str, table: str, partition_key: str):
"""Mocked function that replaces real dataframeWriter.  this one writes in local rather than S3."""
output_dir = f'./tests/integration_tests/output_mock/{table}/'
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
df.write.partitionBy(partition_key).mode('overwrite').parquet(output_dir)

class IntegrationTest(TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls):
cls.spark = SparkSession.builder.master('local').appName('TestPerfmarketSilver').getOrCreate()
cls.spark.conf.set('spark.sql.sources.partitionOverwriteMode', 'dynamic')

@patch('My_app.application.main_code.getResolvedOptions')
@patch('My_app.application.main_code.csvReader', side_effect=local_csvReader)
@patch('My_app.application.main_code.dataframeWriter', side_effect=local_dataframeWriter)
def test_main(self, mock_csvreader, mock_datawriter, mocked_get_resolved_options: Mock):
"""Test the main function with local CSV and Parquet output."""
import My_app.application.main_code as main_code

import My_app.settings.config as stg
import tests.integration_tests.settings.config as stg_new

stg.data_schema = stg_new.data_schema_test

expected_results = {'chemins': {'nbRows': 8}}

# Mock the resolved options
mocked_get_resolved_options.return_value = {
'JOB_NAME': 'test_job',
'S3_BRONZE_BUCKET_NAME': 'test_bronze',
'S3_PRE_SILVER_BUCKET_NAME': 'test_pre_silver',
'S3_BRONZE_PATH': './tests/integration_tests/input_mock',
'S3_PRE_SILVER_PATH': './tests/integration_tests/output_mock',
'S3_DATA_QUALITY_LOGS_BUCKET_NAME': 'test_dq',
}

main_code.main([])

for table in stg.data_schema.keys():
# Verify that the output Parquet file is created
output_path = f'./tests/integration_tests/output_mock/{table}/'
self.assertTrue(os.path.exists(output_path))

# Read the written Parquet file and check the data
written_df = self.spark.read.parquet(output_path)
self.assertEqual(written_df.count(), expected_results[table]['nbRows'])  # Check row count
self.assertTrue(
set(
[column_data['bronze_name'] for column_data in stg.data_schema[table]['columns'].to_dict().values()]
)
== set(written_df.columns)
)
# Clean up
os.system(f'rm -rf ./tests/integration_tests/output_mock/{table}/')

Вопросы:
Выполняемый тестовый класс возвращается:

Код: Выделить всё

======================================================================
ERROR: test_main (tests.integration_tests.application.test_main_code.IntegrationTest)
Test the main function with local CSV and Parquet output.
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1248, in _dot_lookup
return getattr(thing, comp)
AttributeError: module 'My_app.application' has no attribute 'main_code'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1376, in patched
with self.decoration_helper(patched,
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/contextlib.py", line 135, in __enter__
return next(self.gen)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1358, in decoration_helper
arg = exit_stack.enter_context(patching)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/contextlib.py", line 492, in enter_context
result = _cm_type.__enter__(cm)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1431, in __enter__
self.target = self.getter()
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1618, in 
getter = lambda:  _importer(target)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1261, in _importer
thing = _dot_lookup(thing, comp, import_path)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1250, in _dot_lookup
__import__(import_path)
File "/Users/me/IdeaProjects/project_root/apps/project/src/My_app/application/main_code.py", line 10, in 
from My_app.infrastructure.data_quality import evaluateDataQuality, generateSchema
File "/Users/me/IdeaProjects/project_root/apps/project/src/My_app/infrastructure/data_quality.py", line 4, in 
from awsgluedq.transforms import EvaluateDataQuality
ModuleNotFoundError: No module named 'awsgluedq'

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 2.114s

FAILED (errors=1)

Хорошо ли структурирован мой тестовый класс? Я импортирую main_code, верно?
Я так не думаю из-за: AttributeError: модуль «My_app.application» не имеет атрибута «main_code»

Как я могу интегрировать технику макетирования для замены модуля awsgluedq другим кодом?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... port-error

Реклама

1729497964

Anonymous

Я изучаю макет и пробую его в личном проекте.
Вот структура моего проекта:
[code]project/
│
├── src/
│   └── My_app/
│       ├── __init__.py
│       ├── application/
│       │   └── main_code.py
│       │   └── __init__.py
│       ├── infrastructure/
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── data_quality.py
│       │   └── s3_utils.py
│       └── settings/
│           ├── __init__.py
│           └── s3_utils.py
│
└── tests/
└── integration_tests/
└── application/
└── test_main_code.py
[/code]
Цель — написать интеграционный тест для main_code.py
[b]упрощенной версии main_code.py
Цель — написать интеграционный тест для main_code.py
упрощенной версии main_code.py
сильный>[/b]
[code]import My_app.settings.config as stg
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from My_app.infrastructure.data_quality import evaluateDataQuality, generateSchema
from My_app.infrastructure.s3_utils import csvReader, dataframeWriter
from pyspark.sql import SparkSession

def main(argv: List[str]) -> None:
args = getResolvedOptions(
argv,
[
'JOB_NAME',
'S3_BRONZE_BUCKET_NAME',
'S3_PRE_SILVER_BUCKET_NAME',
'S3_BRONZE_PATH',
'S3_PRE_SILVER_PATH',
'S3_DATA_QUALITY_LOGS_BUCKET_NAME',
],
)

s3_bronze_bucket_name = args['S3_BRONZE_BUCKET_NAME']
s3_pre_silver_bucket_name = args['S3_PRE_SILVER_BUCKET_NAME']
s3_bronze_path = args['S3_BRONZE_PATH']
s3_pre_silver_path = args['S3_PRE_SILVER_PATH']
s3_data_quality_logs_bucket_name = args['S3_DATA_QUALITY_LOGS_BUCKET_NAME']

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()  # TODO replace this init with common method (waiting for S3 part)
spark.conf.set('spark.sql.sources.partitionOverwriteMode', 'dynamic')

for table in list(stg.data_schema.keys()):
raw_data = stg.data_schema[table].columns.to_dict()

schema = generateSchema(raw_data)
df = csvReader(spark, s3_bronze_bucket_name, s3_bronze_path, table, schema, '\t')

(quality_df, table_ingestion_status) = evaluateDataQuality(spark, df, table)

dataframeWriter(
quality_df,
s3_data_quality_logs_bucket_name,
'data-quality/',
'logs',
'date',
'append',
)

if __name__ == '__main__':
main(sys.argv)
[/code]
[b]упрощенная версия data_quality.py[/b]
[code]import My_app.settings.config as stg
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
from awsgluedq.transforms import EvaluateDataQuality
from pyspark.sql import SparkSession, Row
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.dataframe import DataFrame
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType, FloatType, DateType

def typeOf(t: str) -> IntegerType | StringType | FloatType | DateType:
...
return StringType()

def generateSchema(columns_dict: dict) -> StructType:
...
return schema

def evaluateDataQuality(spark: SparkSession, df: DataFrame, table: str) -> (DataFrame, bool):
...
return (
EvaluateDataQuality.apply(...)
.toDF(),
True,
)
[/code]
[b]упрощенная версия s3_utils.py[/b]
[code]from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.dataframe import DataFrame
from pyspark.sql.types import StructType

def csvReader(spark: SparkSession, bucket: str, path: str, table: str, schema: StructType, sep: str) -> DataFrame:
"""Reads a CSV file as a Dataframe from S3 using user parameters for format."""
return (
spark.read.format('csv')
.option('header', 'true')
.option('sep', sep)
.schema(schema)
.load(f's3a://{bucket}/{path}/{table}.csv')
)

def dataframeWriter(
df: DataFrame, bucket: str, path: str, table: str, partition_key: str, mode: str = 'overwrite'
) ->  None:
"""Writes a dataframe in S3 in parquet format using user parameters to define path and partition key."""
df.write.partitionBy(partition_key).mode(mode).parquet(f's3a://{bucket}/{path}/{table}/')
[/code]
[b]Что я хочу сделать[/b]
Написать интеграционный тест для main_code.py, пока:
[list]
[*]Имитация функции csvReader и замените ее на local_csvReader.
[*]Издевательство над dataframeWriter функцию и замените ее на local_dataframeWriter.
[*]Имитация импорта из awsgluedq, чтобы избежать его локальной установки.

[b]Что я сделал:[/b]
[b]test_main_code.py[/b]
[code]"""Module that contains unit tests for My_app pre silver job."""

import os
from unittest import TestCase
from unittest.mock import patch, Mock

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType

def local_csvReader(spark: SparkSession, bu: str, pa: str, table: str, schema: StructType, sep: str):
"""Mocked function that replaces real csvReader. this one reads from local rather than S3."""
return (
spark.read.format('csv')
.option('header', 'true')
.option('sep', ';')
.schema(schema)
.load(f'./tests/integration_tests/input_mock/{table}.csv')
)

def local_dataframeWriter(df, bu: str, pa: str, table: str, partition_key: str):
"""Mocked function that replaces real dataframeWriter.  this one writes in local rather than S3."""
output_dir = f'./tests/integration_tests/output_mock/{table}/'
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
df.write.partitionBy(partition_key).mode('overwrite').parquet(output_dir)

class IntegrationTest(TestCase):
@classmethod
def setUpClass(cls):
cls.spark = SparkSession.builder.master('local').appName('TestPerfmarketSilver').getOrCreate()
cls.spark.conf.set('spark.sql.sources.partitionOverwriteMode', 'dynamic')

@patch('My_app.application.main_code.getResolvedOptions')
@patch('My_app.application.main_code.csvReader', side_effect=local_csvReader)
@patch('My_app.application.main_code.dataframeWriter', side_effect=local_dataframeWriter)
def test_main(self, mock_csvreader, mock_datawriter, mocked_get_resolved_options: Mock):
"""Test the main function with local CSV and Parquet output."""
import My_app.application.main_code as main_code

import My_app.settings.config as stg
import tests.integration_tests.settings.config as stg_new

stg.data_schema = stg_new.data_schema_test

expected_results = {'chemins': {'nbRows': 8}}

# Mock the resolved options
mocked_get_resolved_options.return_value = {
'JOB_NAME': 'test_job',
'S3_BRONZE_BUCKET_NAME': 'test_bronze',
'S3_PRE_SILVER_BUCKET_NAME': 'test_pre_silver',
'S3_BRONZE_PATH': './tests/integration_tests/input_mock',
'S3_PRE_SILVER_PATH': './tests/integration_tests/output_mock',
'S3_DATA_QUALITY_LOGS_BUCKET_NAME': 'test_dq',
}

main_code.main([])

for table in stg.data_schema.keys():
# Verify that the output Parquet file is created
output_path = f'./tests/integration_tests/output_mock/{table}/'
self.assertTrue(os.path.exists(output_path))

# Read the written Parquet file and check the data
written_df = self.spark.read.parquet(output_path)
self.assertEqual(written_df.count(), expected_results[table]['nbRows'])  # Check row count
self.assertTrue(
set(
[column_data['bronze_name'] for column_data in stg.data_schema[table]['columns'].to_dict().values()]
)
== set(written_df.columns)
)
# Clean up
os.system(f'rm -rf ./tests/integration_tests/output_mock/{table}/')
[/code]
[b]Вопросы:[/b]
Выполняемый тестовый класс возвращается:
[code]======================================================================
ERROR: test_main (tests.integration_tests.application.test_main_code.IntegrationTest)
Test the main function with local CSV and Parquet output.
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1248, in _dot_lookup
return getattr(thing, comp)
AttributeError: module 'My_app.application' has no attribute 'main_code'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1376, in patched
with self.decoration_helper(patched,
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/contextlib.py", line 135, in __enter__
return next(self.gen)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1358, in decoration_helper
arg = exit_stack.enter_context(patching)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/contextlib.py", line 492, in enter_context
result = _cm_type.__enter__(cm)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1431, in __enter__
self.target = self.getter()
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1618, in 
getter = lambda:  _importer(target)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1261, in _importer
thing = _dot_lookup(thing, comp, import_path)
File "/Users/me/.asdf/installs/python/3.10.14/lib/python3.10/unittest/mock.py", line 1250, in _dot_lookup
__import__(import_path)
File "/Users/me/IdeaProjects/project_root/apps/project/src/My_app/application/main_code.py", line 10, in 
from My_app.infrastructure.data_quality import evaluateDataQuality, generateSchema
File "/Users/me/IdeaProjects/project_root/apps/project/src/My_app/infrastructure/data_quality.py", line 4, in 
from awsgluedq.transforms import EvaluateDataQuality
ModuleNotFoundError: No module named 'awsgluedq'

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 2.114s

FAILED (errors=1)
[/code]

[*]Хорошо ли структурирован мой тестовый класс? Я импортирую main_code, верно?
Я так не думаю из-за: AttributeError: модуль «My_app.application» не имеет атрибута «main_code»

Как я могу интегрировать технику макетирования для замены модуля awsgluedq другим кодом?

[/list] 

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/79102700/is-my-integration-test-well-structured-and-why-is-it-returning-import-error[/url]

Ответить Пред. тема След. тема

1 сообщение • Страница 1 из 1

Быстрый ответ

Заголовок:

Имя пользователя:

Изменение регистра текста:

Смайлики

Ещё смайлики…

К этому ответу прикреплено по крайней мере одно вложение.

Если вы не хотите добавлять вложения, оставьте поля пустыми. Можно прикреплять файлы, перетаскивая их в окно сообщения.

Максимально разрешённый размер вложения: 15 МБ.

Имя файла:

Комментарий к файлу:

Имя файла	Комментарий к файлу	Размер	Статус

Похожие темы

Ответы

Просмотры

Последнее сообщение

Хорошо ли структурирован мой интеграционный тест и почему он возвращает ошибку импорта?

Последнее сообщение Anonymous « 21 окт 2024, 13:15
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 21 окт 2024, 13:15 » в форуме Python

Я изучаю макет и пробую его в личном проекте.
Вот структура моего проекта:
project/
│
├── src/
│ └── My_app/
│ ├── __init__.py
│ ├── application/
│ │ └── main_code.py
│ │ └── __init__.py
│ ├── infrastructure/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├──...

0 Ответы

7 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
21 окт 2024, 13:15
Хорошо ли структурирован мой интеграционный тест и почему он возвращает ошибку импорта?

Последнее сообщение Anonymous « 22 окт 2024, 13:28
Добавлено в форуме Python

Anonymous » 22 окт 2024, 13:28 » в форуме Python

Я изучаю макет и пробую его в личном проекте.
Вот структура моего проекта:
project/
│
├── src/
│ └── My_app/
│ ├── __init__.py
│ ├── application/
│ │ └── main_code.py
│ │ └── __init__.py
│ ├── infrastructure/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├──...

0 Ответы

9 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
22 окт 2024, 13:28
Codeception: приемочный тест выполняется как первый тест в группе тестов, где тест API определяется как первый тест в гр

Последнее сообщение Anonymous « 03 июл 2024, 16:27
Добавлено в форуме Php

Anonymous » 03 июл 2024, 16:27 » в форуме Php

Я использую платформу Codeception и среду IDE Netbeans для автоматизации тестирования с использованием PHP.
Я хотел бы запустить 2 теста один за другим в группе, где сначала будет запущен тест API, а после успешного запуска теста API следующим...

0 Ответы

91 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
03 июл 2024, 16:27
Интеграционный тест работает для FromBody, но не для FromForm

Последнее сообщение Anonymous « 01 мар 2024, 06:23
Добавлено в форуме C#

Anonymous » 01 мар 2024, 06:23 » в форуме C#

.Net 6. Написание интеграционных тестов для приложения C# API с использованием WebApplicationFactory

Можно протестировать метод POST с помощью FromBody следующим образом:

var DTO = //заполняем Dto вар полезная нагрузка =...

0 Ответы

121 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
01 мар 2024, 06:23
Интеграционный тест с использованием тестовых контейнеров в .NET 6 и xunit, зависшего на тесте

Последнее сообщение Anonymous « 12 апр 2024, 08:15
Добавлено в форуме C#

Anonymous » 12 апр 2024, 08:15 » в форуме C#

Я пытаюсь запустить тест xunit с использованием тестовых контейнеров для проекта API dotnet 6. Экземпляр контейнера запущен, и я могу протестировать конечную точку в браузере и получить ответ, но проект xunit застрял на первом тесте без каких-либо...

0 Ответы

103 Просмотры

Последнее сообщение Anonymous
12 апр 2024, 08:15

Вернуться в «Python»

Programmiererforum