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Data Mocking#

Data Mocking ist das Simulieren oder Fälschen von Daten. Es ist nützlich bei der Entwicklung eines Workflows. Durch das Mocken von Daten können Sie:

  • Vermeiden Sie wiederholte Aufrufe Ihrer Datenquelle. Das spart Zeit und Kosten.
  • Arbeiten Sie während der ersten Entwicklung mit einem kleinen, vorhersagbaren Datensatz.
  • Vermeiden Sie das Risiko, Live-Daten zu überschreiben: In den frühen Phasen des Aufbaus Ihres Workflows müssen Sie Ihre echte Datenquelle nicht verbinden.

Mocking mit echten Daten mithilfe von Data Pinning#

Mithilfe von Data Pinning laden Sie echte Daten in Ihren Workflow und heften diese dann im Ausgabefeld eines Knotens an. Mit diesem Ansatz haben Sie realistische Daten mit nur einem Aufruf Ihrer Datenquelle. Sie können angeheftete Daten bearbeiten.

Verwenden Sie diesen Ansatz, wenn Sie Ihren Workflow so konfigurieren müssen, dass er die exakte Datenstruktur und die von Ihrer Datenquelle bereitgestellten Parameter verarbeitet.

To pin data in a node:

  1. Run the node to load data.
  2. In the OUTPUT view, select Pin data. When data pinning is active, the button is disabled and a "This data is pinned" banner is displayed in the OUTPUT view.

Nodes that output binary data

You can't pin data if the output data includes binary data.

Generieren Sie benutzerdefinierte Daten mithilfe der Code- oder Edit Fields-Knoten#

Sie können einen benutzerdefinierten Datensatz in Ihrem Workflow erstellen, indem Sie entweder den Code-Knoten oder den Edit Fields (Set)-Knoten verwenden.

Im Code-Knoten können Sie einen beliebigen Datensatz erstellen und ihn als Knotenausgabe zurückgeben. Wählen Sie im Edit Fields-Knoten Felder hinzufügen, um Ihre benutzerdefinierten Daten hinzuzufügen.

Der Edit Fields-Knoten ist eine gute Wahl für kleine Tests. Um komplexere Datensätze zu erstellen, verwenden Sie den Code-Knoten.

Ausgeben eines Beispieldatensatzes aus dem Customer Datastore-Knoten#

Der Customer Datastore-Knoten stellt einen gefälschten Datensatz zur Verfügung, mit dem Sie arbeiten können. Fügen Sie den Knoten hinzu und führen Sie ihn aus, um die Daten zu untersuchen.

Verwenden Sie diesen Ansatz, wenn Sie einige Testdaten benötigen, wenn Sie Localmind Automate erkunden, und Sie keinen echten Anwendungsfall haben, mit dem Sie arbeiten können.