「スタートアップだからテストを書かない」は正しいか - An Epicurean
スタートアップのCTOクラスの人がたまにそういうことを言っているのを聞くことがあります。もしくは「スピード優先だからテストを書かない」等です。 それは真ではなく、言ってしまえば、未熟だからテストを書「け」ない、のではないでしょうか。ただ、スタートアップという言葉に未熟であるという意味が含まれているのであれば「スタートアップだからテストを書かない」という問は真になるかも知れません。スタートアップは得てして未熟なものだし、それでも良いからです。 テストを書かないというジャッジをするのは構いません。でもそれは、スタートアップだからでもスピード優先だからでもない。自分達が未熟だからで、そこには向き合うべきだと考えます。状況のせいにするのではなく、徹底的に自分ごと化する。それがスタートアップに求められる姿勢です。少なくとも技術のトップが自分たちの技術力に向き合わないのはまずいでしょう。 「スタートア
テスト、正常系から書くか異常系から書くか - hitode909の日記
今週は同僚と毎日長時間ペアプロしていた。 おもしろかったのが、同僚のテストの書き進め方で、一番複雑な正常系のテストをちゃんと書いてから、その複雑なテストをもとに、いろんな条件を削っていって異常系のテストを作っていく、というところ。 僕は逆で、入力が空なら何も起きない、とか、一番簡単な異常系のテストを書いて、そこだけ通るのを確認して、よしよし、と進めていって、メソッド本来の動きは最後に確認して終わる。 変な進め方だな〜(主観)と思って眺めていたけど、たしかに正常系のテストが通っていれば、あとはバリデーションまわりのチェックとか、例外となる場合のチェックをすれば終わりで、異常系のテストがすごい速さで書かれていておもしろかった。 …という話をしたら、チームメンバーたちは正常系のテストから書きはじめるという人が多くて、正しくことを確認してから、1個ずつ前提となる条件を外してみて試す、と聞いて、同値
PayPayの1秒あたり1000決済への道のり
パフォーマンス・チューニングに関するブログの第１回目です PayPayは、日本でもっともよく知られているQR決済サービスとなりました。2018年10月5日のローンチ後、2018年12月より実施した100億円あげちゃうキャンペーンは、その後のプロダクトの急成長に合わせたシステムのスケール拡張という長い道のりのスタート地点でもありました。 ここ数ヶ月の新規ユーザーの増え方[1]を見るにつけても、PayPayが驚異的な成長を続けていることは間違いありません。スタートアップ企業はまるで竹のように成長するとはこのことではないでしょうか。（竹は24時間で最大約90cmも伸びるそうです） PayPayの成長速度は？ ユーザー数の伸び 2018年10月に初めてユーザーが増え、キャンペーンや日々メディアで報道されることによるユーザー数の増加もあり、1年後には1500万人を突破しました。2020年5月現在、サ
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
360.life（サンロクマル） | 本音でテストする商品評価サイト
掃除・洗濯・料理など暮らしにまつわるすべてのモノを「使う人目線」で評価。良いも悪いもハッキリお届けします。
Goでテストを書く(テストの実装パターン集) - Qiita
Goでテストを書くお話です。 基本的なところから、応用的なテストの書き方（パターン？）をまとめておくことにしました。 ポイントを先に列挙します: テストのエラーメッセージは丁寧に書こう テーブルテストを活用してパターンを整理しながら網羅しよう ｔ．Runをつかって大きなテストを分割しよう t.Helperをつかってテストエラーの箇所をわかりやすくしよう テスト用のデータは testdata ディレクトリに置こう Setup/Teardownをうまく書いてテストの見通しをよくしよう 等 では、見ていきましょう。 実装 tenntennさんの もっと楽して式の評価器を作る を参考に、シンプルな計算機能を持つ関数(Compute)を書いて、それをテストしてみます（みんなはテストから書こう）。 実装コード: package calc import ( "go/token" "go/types" )
Goのtestを理解する in 2018 #go - My External Storage
2018年夏(Go1.10)時点でGoのテスト方法をまとめる。 この記事は以下のスライド資料の補足記事になる。 Tour of testing in 2018 https://speakerdeck.com/budougumi0617/tour-of-testing-in-2018 TL;DR Goでテストを行なうときの方法をまとめた。 原則標準パッケージ・標準コマンドの説明のみ サンプルリポジトリは以下 https://github.com/budougumi0617/go-testing testing パッケージ https://golang.org/pkg/testing/ まずは基本としてtestingパッケージがある。Goのテストで使うメソッドは基本的にこのpkg配下にある。（HTTP関連のテストで使うhttptestはnet/httppkg配下にある。） Goでテストを書くと
AWS Lambda（Python） の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
作るもの ヒーローを管理する Lambda Function を書きます。ヒーロー情報は DynamoDB の ヒーローテーブルに格納するものとします。リポジトリは以下。 * Python Lambda SAM + SAM Local Project コーディング作業 すべてはコードを書くところから始めます。いきなりプロジェクトルートにファイルを置いて書き始めるのも良いですが、後々テストやデプロイも行うことになるので少し整理してみます。以下のようにしました。 . ├── buildspec.yml ├── deploy.sh ├── docker-compose.yml ├── environments │ ├── common.sh │ └── sam-local.json ├── integration_test.sh ├── requirements.txt ├── src
『Go言語でTestableなWebアプリケーションを目指して』
はじめまして@shohhei1126です! 2016年1月にリリースされたAmebaFRESH!のサーバサイドを担当しております。 ここ1、2年社内でもGo言語を使うプロジェクトが増えてきているのですが（Go Lang in Cyberagent こちらもどうぞ）AmebaFRESH!でもGo言語をメインに使っています。 今回はGo言語のテストへのアプローチについて考えたいと思います。 テストの書きやすさGoでは言語レベルでテストをサポートしている（https://golang.org/pkg/testing/#pkg-overview）のでテストを書くという敷居は他の言語より低く感じます。実際これまでのプロジェクトの中で一番テストを書いていますし、やっぱりテストがあると安心感ありますね(・∀・) Mock化の難しさテストの取っ掛かりとしての敷居は低いですがデータアクセスまわりのテストを書
RailsでAPI作成とAPIのテストのまとめ - Rails Webook
Photo by Gonzalo Baeza | Flickr - Photo Sharing! RailsでJSONを返すAPIを作成し、また、APIのテスト方法も説明します。 JSONを返すAPIは、RailsのActiveSupportより拡張されたto_jsonメソッドとDMMが開発したjbuilderというGemを使います。 APIのテストにはおなじみのRSpec3を使います。 動作確認 Rails 4.1.7 jbuilder 2.2.6 rspec-rails 3.1.0 factory_girl 4.5.0 目次 1. 前提条件 2. APIの作成 2.1. 1つのコントローラーでHTMLやJSONを返すAPI 2.2. JSONのみを返すAPI 2.3. APIのバージョニング 3. APIのテスト 3.1. テストファイルの準備 3.2. 一覧(index)APIのテス
MinitestとRSpec、FixturesとFactoryGirlの良いところ悪いところをコードを書いて比較してみた - give IT a try
（2022.5.4追記） FactoryGirlはFactoryBotという名前に変更されています（参考）。この記事は昔の名前である「FactoryGirl」を使っています。 はじめに 今年のゴールデンウイークはMinitestとRSpec、FixturesとFactoryGirlについていろいろ研究（？）していました。 具体的にはこんなことをやっていました。 Rails Tutorial 第3版を写経した（第3版ではMinitestとFixturesを使っている） Rails TutorialのテストコードをRSpecとFactoryGirlで書き直した Everyday RailsのテストコードをRSpec + FactoryGirlからMinitest + Fixturesに書き直した The Minitest Cookbookを読んだ 今回のエントリではMinitestとRSpec
Blue Green Deployment
Blue Green Deployment Tweet はじめに デジカでは、2015年4月から Blue Green Deployment を実践しています。それについて、良かった点と課題を含めて紹介したいと思います。 Blue Green Deployment とは Blue Green Deployment という言葉は、マーチン・ファウラー氏の同名の記事 (日本語訳) から広まったものだと思います。簡単に言うと、本番用のサーバを２セット用意して、別のサーバで新しいバージョンを動かしてから切り替える形でリリースする手法です。 以下のような利点があります。 graceful restart などの複雑な機能を使わずに、ダウンタイム無しで瞬時に切り替えができる ユーザに公開する前に、本番環境そのもので最終的な動作確認テストができる 万が一、新バージョンに問題があった時、すぐに前のバージョ
[技術ブログvol.21] インフラ視点で、負荷テストについて考えてみる | 技術情報ブログ | マネージドホスティングのディーネット
負荷テストは、インフラ環境をサイジングするうえでの具体的なデータを与えてくれます。この記事では、インフラ事業者視点で負荷テストについての目的、種類、実施方法について考えてみます。 ※面倒な準備は無しで、簡単に負荷テストを実施したい人向けに、WEBインタフェースから負荷テストがおこなえるシステムを作成中です。 インフラ事業者から見た、負荷テストの目的 サイジングの妥当性を証明できる インフラ事業者から見た場合、負荷テストの最大のメリットはサイジングの妥当性を証明できることです。 当社も提案の際に、サイジングに必要な情報を確認していきます。月間の（想定）アクセス数、ピーク時の（想定）アクセス数、平均ページサイズ、リプレイスであれば各サーバのCPUやメモリ、ディスクなどのリソース情報などです。しかしながら、具体的な情報がでてくることは多くありません。そのため、想定しているアクセス数やシステムの内
![[技術ブログvol.21] インフラ視点で、負荷テストについて考えてみる | 技術情報ブログ | マネージドホスティングのディーネット](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c806418293d7604ee4e3fcc3b9b06a22dc6362ad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.denet.ad.jp%2Fimages%2Ftechnical_info.png)
HTMLメールの表示確認サービス「Litmus」を使ってみた | BLOG | シナジーマーケティング株式会社
Litmusは、さまざまなメールクライアント（メーラー、Webメール）とデバイスでHTMLメールの表示確認ができるオンラインサービスです。HTMLメールは、ユーザーの表示環境が多岐に渡るため表示確認がとても大変！「PCなのか、携帯なのか」「メーラーなのか、Webメールなのか」「OutlookなのかThunderbirdなのか」「MacなのかWindowsなのか」…と、その表示環境の多様さは制作者を悩ませる種となっています。 そこで役に立つのが、一度にHTMLメールの表示を確認できるツール「Litmus」です。Litmusのサイトには大手メール配信サービス「MailChimp」やクーポン共同購入サイト「GROUPON」からも信用されています、と書いてありますが、実際の使い勝手はどうでしょうか？簡単に使い方をまとめてみました。 1. テスト用メールアドレスにHTMLメールを送信 ログインすると
カバレッジ(網羅率)分析とは
カバレッジは、所定の網羅条件がテストによってどれだけ実行されたかを割合で表したものです。網羅条件が命令であれば、命令網羅と呼ばれ(またはステートメントカバレッジ、C0とも呼ばれます)、すべての実行可能な命令のうち、テストで実行された命令の割合を意味します。そのほかに、すべての判定条件(if文による分岐など)のうち、テストで実行された判定条件を意味する判定条件網羅(ブランチカバレッジ、C1とも呼ばれます)などがあります。 テストを実施するにあたって、カバレッジ (網羅率)を測定／分析することは、ソフトウェアの品質向上に非常に大きな意味を持ちます。なぜなら、カバレッジ情報からテストそのもの品質を定量的に測ることができるからです。テストのカバレッジを測定する方法は、コードや仕様、要件、設計など、さまざまな側面から計測する方法がありますが、単体テストの段階では、コードベースのカバレッジでテストの品
テストの自動化を考える前に
システムテスト自動化カンファレンス2013（http://kokucheese.com/event/index/118294/）にて発表した内容です。UI変更に強い自動ブラウザテストの作り方についての資料です。
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サーバレス時代の負荷テスト戦略 / Load testing strategy for serverless
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