E2E 実行ランブック

[!NOTE] 最新の実装状況は 機能実装ステータス (Remaining Functionality) を参照してください。

目的 - リポジトリ内の API コンテナ経由でテストを実行する手順と、よくある失敗の対処法をまとめます。

前提 - Docker / Docker Compose がインストールされ、docker compose up -d でサービスが起動していること。 - API コンテナは evospikenet-api として動作し、ホストの 8000 に公開されている想定です。

主要エンドポイント - GET /test/test-status — 現在のテスト実行状態（例: {"status":"idle","message":"No test running"}） - POST /test/run-tests — バックエンド内で pytest を実行します。クエリ/パラメータで test_type を指定可能（例: unit、integration、all）。

実行例（ホスト上）

# API が稼働していることを確認
curl -sS http://localhost:8000/test/test-status

# バックエンドでユニットテストを実行（同期呼び出し、応答に stdout/stderr が含まれる）
curl -sS -X POST "http://localhost:8000/test/run-tests?test_type=unit" -H "Content-Type: application/json" -o /tmp/e2e_run_output.json -w "\nHTTP_STATUS:%{http_code}\n"

# 結果確認
cat /tmp/e2e_run_output.json

注意点 / トラブルシュート - run-tests は API 内でサブプロセス実行するため、コンテナ側の Python 環境に必要な依存が揃っている必要があります。今回の実行では以下のような問題が確認されました: - ModuleNotFoundError: No module named 'torch._custom_ops' などの torch 関連エラー - ModuleNotFoundError: No module named 'GPUtil', zmq, pkg_resources など依存不足 - テストソースの構文エラー（不正な except/indent 等）

• 対処:
• 軽量に動かす: test_type=unit や特定のファイルだけを実行する（例は下記）。
• コンテナを修正する: evospikenet-api イメージに不足パッケージを追加するか、ホスト側で依存を満たした再ビルドを行う。
  • Dockerfile を編集し、必要な pip パッケージを追加 → docker compose build api → docker compose up -d
• コンテナ内で直接単体テストを実行して原因切り分け:

  docker exec -it evospikenet-api /bin/bash
  source /opt/venv/bin/activate
  cd /home/app/app
  # 例: 単一テストファイルを実行
  /opt/venv/bin/python -m pytest tests/unit/test_stdp_modulation.py -q
  

ログと結果の保存場所 - API は JSON レポート（プラグインがある場合）を /tmp/test_results.json に書くように設定されている場合があります。 - run-tests のレスポンス本体にも stdout / stderr / returncode が含まれます（呼び出し側で保存可能）。

CI と運用の提案 - CI ではフルテストを API 経由で一括実行するのではなく、ジョブ単位で必要なサブセットを実行することを推奨します。フルスイートは依存が重く失敗要因が増えるため、ステージングでのみ実行する方が扱いやすいです。

次のステップ - 必要ならこのドキュメントを README.md にリンクしておきます。変更を反映しますか？