# Google Merchant Center - Python連携 テスト手順

この手順は、Google Merchant CenterとPythonで商品情報を自動連携させるスクリプトをテストするためのものです。

## 1. Merchant Center Sandbox環境の活用

1.  **Sandbox環境へのアクセス:**
    - ウェブブラウザで Google Merchant Center Sandbox のURLにアクセスします。（最新の公式ドキュメントでSandbox環境のURLを確認してください）
    - 例: `https://sandbox.merchantcenter.google.com/` (これは例であり、実際のURLと異なる場合があります)

2.  **Sandboxアカウントへのログイン:**
    - GoogleアカウントでSandbox環境にログインします。必要に応じてSandboxアカウントを作成します。

3.  **テストフィードのアップロード (手動またはAPI):**
    - **手動:** Sandbox環境の管理画面から、テスト用の商品フィード（Google Merchant Centerのフィード仕様に準拠したCSV、TSV、XMLなど）をアップロードします。
    - **API (テストスクリプト):** 開発中のPythonスクリプトを使用して、Content API for Shopping のSandboxエンドポイントにテストデータを送信します。

4.  **API連携のテスト (Pythonスクリプト):**
    - 開発したPythonスクリプトを実行し、Sandbox環境のMerchant Centerに対して以下の操作をテストします。
        - 商品データの登録 (insert)
        - 商品データの更新 (update)
        - 商品データの削除 (delete)
        - 在庫情報の更新
        - 価格情報の更新 など

5.  **Sandbox環境でのデータ確認:**
    - Sandbox環境のMerchant Center管理画面で、API経由または手動でアップロードしたテストデータが意図した通りに表示されているか確認します。
    - 商品名、価格、在庫、画像リンクなどの属性が正しく反映されているかを確認します。
    - エラーや警告メッセージがないか確認します。

## 2. ローカルでのテスト環境の構築 (APIリクエストのモック)

1.  **テストデータの準備:**
    - Merchant Centerのフィード仕様に準拠したテスト用の商品データ（JSON形式などを推奨）を作成します。様々なパターン（正常なデータ、無効なデータ、境界値など）を用意します。

2.  **モックライブラリのインストール:**
    - PythonのHTTPリクエストモックライブラリ（例: `responses`) をインストールします。
      ```bash
      pip install responses
      ```

3.  **Pythonスクリプトの修正 (モックの適用):**
    - Pythonスクリプト内で、API呼び出しを行う部分をモックライブラリで置き換えます。
    - 特定のAPIエンドポイントへのリクエストに対して、事前に定義したレスポンスを返すように設定します。
    - 成功レスポンス、エラーレスポンスなど、様々なレスポンスをシミュレートします。

4.  **Pythonスクリプトの実行と検証:**
    - モックを適用したPythonスクリプトを実行し、様々なレスポンスに対するスクリプトの挙動を確認します。
    - ログ出力を確認し、リクエスト内容、処理結果、エラーハンドリングなどが意図した通りに行われているか検証します。

## 3. 単体テストと統合テストの実施 (Pythonテストフレームワーク)

1.  **テストフレームワークのインストール:**
    - Pythonのテストフレームワーク（例: `unittest`, `pytest`) をインストールします。
      ```bash
      pip install pytest
      ```

2.  **テストコードの作成:**
    - スクリプト内の個々の関数やモジュール（データ整形関数、APIリクエスト構築関数、レスポンス処理関数など）に対して、テストコードを作成します。
    - 正常な入力に対する出力の検証、異常な入力に対するエラー処理の検証などを行います。
    - APIクライアントとの連携部分を含む統合テストも作成し、データフロー全体を検証します。
    - `unittest.mock` や `pytest.mark.parametrize` などを活用して、様々なテストケースを効率的に記述します。

3.  **テストの実行:**
    - テストフレームワークのコマンドを実行して、作成したテストコードを実行します。
      ```bash
      pytest
      # または
      python -m unittest discover
      ```

4.  **テスト結果の確認:**
    - テスト結果を確認し、すべてのテストが成功していることを確認します。失敗したテストがあれば、原因を特定し修正します。

## 4. ロギングの確認

- スクリプト実行時に詳細なログが出力されるように設定し、テスト実行中にログを確認します。
- APIリクエストの内容、レスポンスの内容、処理のステップ、エラーメッセージなどが適切に記録されているかを確認します。

## 注意事項

- 本番環境で直接テストを行わないでください。誤って本番データを変更したり、意図しない操作を行ってしまう可能性があります。
- Sandbox環境は本番環境と完全に同一ではありません。一部機能や挙動が異なる場合があることを理解しておいてください。
- テストデータは、本番データに含まれる可能性のある機密情報を含まないように注意してください。
- テスト結果を十分に検証し、スクリプトの信頼性を高めてから本番環境への適用を検討してください。