Spring Batch Tasklet для проверки файлов — требуется обработка исключений ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над приложением Spring Batch и реализовал собственный Partitioner, чтобы разделить обработку на несколько потоков. У меня возникли проблемы с написанием теста JUnit 4 для моего partition метод. Я издевался над своим DataSource и JdbcTemplate, но я не уверен, что я утверждаю правильные условия или правильна ли моя настройка.
Этот код проверяет количество вхождений чего-либо, что может быть чем угодно, от записей до события, на которые ссылается метод dto (объект передачи данных). Вот что делает логика, описанная простыми словами:
Код запрашивает у dto количество вхождений с помощью метода dto.getNumOfOccur().
Если количество вхождений равно нулю (это означает, что вхождений не было), код устанавливает для dto статус «НОВЫЙ», указывая, что все, что проверяется, является новым или не происходило ранее.
Если какое-либо число больше нуля (это означает, что произошло хотя бы одно событие), статус устанавливается на «СУЩЕСТВУЕТ», что указывает на то, что событие не является новым и случалось раньше.
Этот статус устанавливается с помощью метода dto.setNeworexist() с указанием «NEW» или «EXISTS» в качестве
‘’’
import csv

def create_dict_from_csv(file_path):
"""Reads a CSV file and creates a dictionary from columns A and D.
If no corresponding mapping is found, it duplicates the key as the value."""
column_mapping = {} # Dictionary to hold the column mappings

with open(file_path, mode='r', newline='', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.reader(file)
next(reader) # Skip the header row

for row in reader:
if len(row) >= 4: # Ensure there are at least 4 columns
key = row[0] # Column A is the 1st column, index 0
value = row[3] if len(row) > 3 and row[3].strip() != '' else key # Use Column D if available and not empty, otherwise duplicate key
column_mapping[key] = value

return column_mapping

if __name__ == "__main__":
file_path = 'path_to_your_file.csv' # Ensure this is the correct path to your CSV file
column_dict = create_dict_from_csv(file_path)
print(column_dict) # Print the resulting dictionary

‘’’


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/778 ... n-handling