SeleniumBase: Python Web Automation and E2E Testing
✅ SeleniumBase README 🏰 List of Features 📚 Running Example Tests 🎛️ Command Line Options 🌠 Console Scripts 📊 Dashboard / Reports 🔡 Syntax Formats 🎖️ GUI / Commander 🔴 Recorder Mode 📘 API Reference Python Setup / Install JS Manager / JS Tools Integrations Presentations Demo Pages Pages with CAPTCHAs Additional Help Docs Behave-BDD Integration Languages Other All-in-one Browser Automation F
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開
APIの性能テストにLocustを使ってみた｜SHIFT Group 技術ブログ
はじめにこんにちは。SHIFTのインフラ・アーキテクトの岡田です。 テストツールのLocustを使用してAPIの性能テストを行う機会がありました。そこで得た知見を、よく使用する機能に絞って紹介したいと思います。「Locustを使ってすぐに性能テストを始めたい！」という方の一助になれば幸いです。 Locustって何？Locust（ https://locust.io/ ）はWebアプリケーションやAPIの性能テストを行うための、オープンソースの負荷テストツールです。同様のものとしてはJMeterやk6などが有名ですが、Locustの特徴は何といってもPythonでテストスクリプトを書けることです。 テストスクリプトは普通のPythonプログラムなので、使い慣れたIDEはそのまま使用できます。また、Pythonの豊富なパッケージを使ってテスト結果を処理したり、CI/CDに性能テストを組み込むこ
An Introduction To Python Testing Tools
In this article we provide a good understanding of basic Python testing tools. If you are not currently testing your code, then it is something you will want to learn and start adding to your projects. Many people have probably heard of testing, but you might not know exactly why testing your code is the most exciting thing to do. Still, there is a reason that most companies and teams require thei
手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい
modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや
FastAPI+SQLAlchemyをpytestでテスト
FastAPIでSQLAlchemyを利用するサンプルコードが公式ドキュメントにあります。 サンプルコードのmain.pyの重要な部分を抜粋するとこんな感じです。 app = FastAPI() # Dependency def get_db(): db = SessionLocal() try: yield db finally: db.close() @app.get("/users/", response_model=List[schemas.User]) def read_users(skip: int = 0, limit: int = 100, db: Session = Depends(get_db)): users = crud.get_users(db, skip=skip, limit=limit) return users SessionLocal()で作成したセッシ
pytest fixtureの地味だけど重要な部分について - 株式会社ホクソエムのブログ
こんにちは。ホクソエム支援部サポーターのPython担当、藤岡です。 最近はデータエンジニア見習いとしてBI周りを触っています。 今回はpytestのfixtureについての記事です。 pytest自体が有名で記事もたくさんあるので、今回は地味だけど重要だと個人的に思っている usefixturesとスコープについて取り上げます。 地味とはいえ、pytestの初心者がfixtureを使いこなすためのステップアップに必要な内容だと思います。 ぜひマスターしていただければ幸いです。 1. 前書き 基礎的なことに関してはこの記事にとても簡潔にまとまっているので、こちらをまず読むのがオススメです。とても良い記事です。 pytestは独自の書き方を持ち込んでいるライブラリです。その機能を使いこなすと「綺麗」なコードにはなりますが、反面それは使われている機能を知らない人にとってはこの上なく読みにくいも
PythonのデフォルトのUnitTestsではなくpytestを使うべき7つの理由 - MyEnigma
リンク 目次 目次 はじめに PythonのデフォルトのUnitTestsではなくpytestを使うべき7つの理由 1. クラスを作らずにシンプルな関数でテスト関数を作ることができる。 2. 様々なassert関数を覚えなくて良い 3. テストが失敗した理由がわかりやすい 4. テストの検索と実行が高機能 (auto discovery) 5. 様々なプラグインが公開されており、簡単に機能追加できる 6. UnitTestsで作成されたテストも実行できる 7. テストの実行時間のランキングを簡単に作成してくれる 便利なコマンドライン引数表 PythonのIDEとpytestの連携 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに これまで、自分はPythonのユニットテストには、 PythonのデフォルトのUnitTestsを使っていましたが、 docs.python.org m
Pythonで始める負荷試験
PyCon JP 2020 Online 2020年8月28日(火) https://pycon.jp/2020/
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
Python: pytest-benchmark でベンチマークテストを書く - CUBE SUGAR CONTAINER
最近は Python のテストフレームワークとして pytest がデファクトになりつつある。 今回は、そんな pytest のプラグインの一つである pytest-benchmark を使ってベンチマークテストを書いてみることにする。 ここで、ベンチマークテストというのはプログラムの特定部位のパフォーマンスを計測するためのテストを指す。 ベンチマークテストを使うことで、チューニングの成果を定量的に把握したり、加えた変更によって別の場所で性能がデグレードしていないかを確かめることができる。 なお、チューニングする前のボトルネック探しについては別途プロファイラを使うのが良いと思う。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildV
PythonでSelenium - Qiita
Python3の環境でSeleniumを使ったのでメモとして記しておきます。UbutnuServerで実行したので基本的にheadlessな環境です。 プログラミング全般について言えることですが、英語のドキュメントを読めば大抵解決します。しかし、その時間をとられたくない・大まかに日本語でとらえておきたい方にこの記事は役に立つと思います。メモ書きのようなものなので、全てのことを網羅することはできませんがよく使うと思ったことだけに重点を置いてまとめました。 Ubuntu 16.04LTS Python3.52+Selenium3.12.0+PhatomJS2.1.1 Seleniumは僕達の分身、PhantomJSはブラウザです (Seleniumを使ってPhantomJS,Chrome,Firefoxを操作する) Seleniumの導入
Python で TDD してみる - methaneのブログ
RSpec の入門とその一歩先へ がとてもよい記事だったので、 Python で写経させてもらいました。 https://github.com/methane/pytest-tut Ruby コミュニティと Python コミュニティの考え方の違いも見えて面白いと思います。 環境は Python 3.3 で、実行には py.test コマンドを使いましたが、 py.test の機能は特に使っていないので nose でもなんでも大丈夫です。 ファイルの作成 まずは空の実装とテストを作ります。 message_filter.py class MessageFilter: pass message_filter_test.py 最初のテストを書く py.test は .should といったメソッドを勝手に生やしたりはしません。普通に assert 文を書きましょう。 --- a/messege
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ルーチンワークはPythonにやらせよう Seleniumで勤怠処理を自動化する - Qiita
GitHub - se2p/pynguin: The PYthoN General UnIt Test geNerator is a test-generation tool for Python
GoogleがPython用ファジーテストツールAtherisをオープンソースとして公開