L'attesa del completamento delle API backend rappresenta uno dei colli di bottiglia più frequenti nell'architettura a microservizi. MockForge risolve il problema fornendo API simulate dinamiche e basate su schemi che si comportano come servizi di produzione sotto carico.
Generazione di Mock Basata su Schemi
Invece di fare affidamento su file JSON statici soggetti a disallineamento, MockForge analizza modelli Pydantic o specifiche OpenAPI per generare risposte contestuali. Gestisce vincoli relazionali, casi limite e seed deterministici per pipeline CI/CD riproducibili.
from mockforge import MockEngine, Field
from pydantic import BaseModel
class UserProfile(BaseModel):
user_id: str = Field(provider="uuid4")
email: str = Field(provider="email")
latency_ms: int = Field(provider="random_int", min=20, max=150)
engine = MockEngine()
engine.register_route("/api/v1/users/{id}", model=UserProfile, status_code=200)
engine.start(port=8080)Iniezione di Errori e Latenza per la Resilienza
La vera resilienza di un sistema richiede il collaudo delle modalità di guasto prima del rilascio in produzione. MockForge consente di iniettare in modo dichiarativo latenza di rete, rate limiting e payload corrotti direttamente nelle rotte simulate.
Integrazione CI/CD ed Esecuzione Headless
Esegui MockForge all'interno di container Docker o in micro-ambienti Python durante i test automatizzati. Standardizzando le definizioni di mock tra i team di ingegneria, i test frontend e QA vengono eseguiti in totale isolamento dalle dipendenze upstream.