API GatewayのテストをBoto3で行ってみた（AWS SDK for Python） - NRIネットコムBlog
本記事は 基盤デザインウィーク 4日目の記事です。 🌈 3日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 5日目 💻 はじめに pytest・Boto3・API Gatewayについて pytestとは Boto3とは API Gatewayとは やってみた API GatewayでMock作成 作成したMockのテストをBoto3で実施 リソースパスのテスト レスポンス内容のテスト おわりに はじめに はじめまして。基デザウィーク4日目を担当します、入社1年目の深瀬です。昨年8月に基盤デザイン事業部へ配属となり、インフラエンジニアの道を進むことになりました。最初は「インフラ!?うっ…頭が痛い。。」と思っていましたが、いざ配属されるとなんとなく思い描いていたのとは違い、今のところ楽しくインフラエンジニアライフを過ごせています。 本記事では、Amazon API Gateway（以下API Gateway）の
testcontainers-python: pytest 実行時に使い捨て可能な LocalStack を起動する - kakakakakku blog
Testcontainers を使うと，テストコードを実行するときに必要になるデータベース・キャッシュ・キューなどの依存関係をコード上で管理できて，実行後にはコンテナを自動的に消してくれるという使い捨て可能な仕組みを簡単に作れる❗️Testcontainers のサイトに載っている「Test dependencies as code」という表現はピッタリだと思う👌 testcontainers.com Testcontainers は Java / Go / .NET / Rust など多くの言語をサポートしているけど，今回は Python 用の testcontainers-python を試してみた．検証に使ったコードを紹介しつつ，簡単にまとめておく✍ また Testcontainers Cloud もあったりする🌩 testcontainers.com 前提 今回は以下の前提で試
Python3.9系でSelenium4を使ったスクレイピングアプリをlambdaで動かそうと試みたが、その結果は・・・ - Qiita
Python3.9系でSelenium4を使ったスクレイピングアプリをlambdaで動かそうと試みたが、その結果は・・・cloud9lambdachromedriverselenium4Python3.9 はじめに 定期的な情報収集をしたかったため、スクレイピングのアプリを作ったのだが、今回はクラウド上（AWS の lambda）への移植を試みた。 結局 Selenium の起動が上手くいかず完成できていないのだが、これまでの備忘としてメモを残しておく。 使ったサービス & 主要ソフト s3 lambda （lambda layer も利用） Cloud9 （lambda layer に登録するための、パッケージやドライバーの取得に使用） pytho3.9系 seleium 4.16.0 メモ内容 ⓪ まずは前提 今回は Selenium を使うアプリだったので、ブラウザ挙動を確認する必要
pytest で E2E テスト
pytest で E2E テストが本当に便利です。 実際どう使っているかを紹介しておきます。 なぜ Python でテストなのか 自分が Python に慣れている 自分にとって pytest を超えるテストランナーが今のところない SpaceX がテストを Python で書いてて、じゃぁ Python でいいかとなった https://old.reddit.com/r/spacex/comments/gxb7j1/we_are_the_spacex_software_team_ask_us_anything/ft0bz35/ We use C & C++ for flight software, HTML, JavaScript & CSS for displays and python for testing. Rye のおかげで Python の環境構築が苦にならなくなった htt
hypothesis+panderaで始める、データフレームに対するProperty Based Testing - Sansan Tech Blog
技術本部 R&D研究員の前嶋です。梅雨の季節ですが、少しでも快適に過ごせるようにOnのCloud 5 wpを購入しました。水に強くて軽快な履き心地で最高ですね。(追記：この記事の公開作業をしている間に梅雨が終わってしまいました) 今回は、データフレームのテストについての記事です。 データフレームのテストをどう書くか データが中心となるサービスのネックになるのが テストをどう書くか です。というのも、データフレームは行×列の構造になっているため、入力あるいは出力値がデータフレームになるような関数が多いプログラムでは、テストケースを書くのが非常に面倒です。仕様の変更があった場合、それぞれのテスト用の疑似データに修正を加えることを考えると、より簡潔にデータフレームのバリデーションをする方法が欲しいところです。実は、データフレームのテストはProperty Based Testingという考え方と
"気の利いた"擬似データを生成したい - Qiita
この記事は NSSOL advent carendar 12/23担当分です。よろしくお願いします。 昨日は研修を運営してみて思ったことでした。 研修対応すると、その後も割と忙しくて、振り返りの時間がちゃんと取れなかったりします。 まとまった現場知見・感想が読めるのって、ありがたいなと思いました。 さて、今回のテーマは、「疑似データ生成」です。 背景：実データの取得は大変 擬似データが使えるかも データ分析やシステム開発のために、実データかそれに近いデータが欲しくなることは多々あります。 ただ、顧客情報や営業秘密といった機微な情報が含まれる場合は、データ取得までに高いハードルがあることが多いです。 結果、試してみたいアイディア/製品/分析手法などの適用ができないこともあるかと思います。 解決策の1つとして、擬似データの利用、が挙げられそうです。参考 実データを入力して、データの形式や統計量
REST API用のファジングツール “RESTler” で始めるお手軽ファジング | IIJ Engineers Blog
IIJイノベーションインスティテュートの四谷です。普段はWeb API開発の生産性向上についての調査や開発を行っています。 今日はREST APIのテスト効率を改善するツール「RESTler」を紹介します。 RESTlerについて RESTlerはMicrosoft Researchが開発し、OSSとして公開しているREST API用のファジングツール（ファザー）です。 ファジングはネットワークプロトコルの実装等、もう少し下位レイヤーでの活用が主で、APIに対して実行できるファザーは数少ないのですが、その1つがRESTlerです。Microsoftでは実際にRESTlerを使用して、AzureやOffice365のバグを検出したそうです。 特長 RESTlerの最大の特長は、OpenAPIドキュメントとして記述されたAPI仕様さえあれば、自動的にテストケースが生成され、ファジングを実行でき
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
Building a Python monorepo for fast, reliable development
Suman Karumuri | Pinterest technical lead, Visibility & Ruth Grace Wong | Pinterest engineer, Core Site Reliability More than 200 million people discover and do what they love on Pinterest every month. We rely on several hundred Python services and tools to power these experiences. The code for these services lives in 100+ Git repositories (except for our Python frontend monolith). Overtime, we fo
Python Clickユニットテスト・レシピ集 - CLIではじめるテスト駆動開発（その１） - JX通信社エンジニアブログ
「JX通信社Advent Calendar 2019」20日目の記事です。 こんにちは。2019年9月からJX通信社のエンジニアとなった鈴木（泰）です。好きな食べ物はオムライスです。 本日は、Python Clickユニットテスト・レシピ集 - CLIではじめるテスト駆動開発（その１）と題して、CLIのユニットテストのスニペットを書いてみたいと思います！ "その１"とした理由は、アドカレに間に合わな（小声）・・・じゃなかった・・・この記事だけで全ての備忘録を列挙すると長くなりすぎてしまい、記事が読み難くなると判断したからです。 今後も引き続き少しづつ備忘録を紹介していければと思います。 はじめに 私はCLIをよく書きます。その理由は、バックエンドシステムの運用業務に携わっていることにあります。運用業務では様々な場面でCLIを作成します。私の場合、運用業務における手作業を自動化するため、バッ
AWS Glueをローカル環境で実行してみた | DevelopersIO
環境変数を設定します。MavenとSparkのパスは個人の環境に合わせて変更してください。 echo 'export PATH=$HOME/.apache-maven-3.6.2/bin:$PATH' >> ~/.bash_profile echo 'export SPARK_HOME=$HOME/.spark-2.2.1-bin-hadoop2.7' >> ~/.bash_profile echo 'export JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.8`' >> ~/.bash_profile Pythonでローカル開発 AWS Glue Pythonライブラリを取得 GitHubからAWS Glue Pythonライブラリをダウンロードします。以降の作業はAWS Glue Pythonライブラリのルートディレクトリで行います。 https://
[python] まだmockで消耗してるの？mockを理解するための3つのポイント
隣の席の人がテスト強化週間とか抜かしていたので自分もちゃんと理解するために なるべくわかりやすく まとめてみようと思います。 この記事は 2015 tech-yuruyuru アドベントカレンダー - 15日目の記事です。 2015 tech-yuruyuru アドベントカレンダー (2015/12/01 00:00〜)# 2015 #tech-yuruyuru アドベントカレンダー #tech-yuruyuru のアドベントカレンダーです。 テーマは特に決まっていません。好きなことを書いてください。 * 参加したい日の参加枠に参加登録してください * 2 日以上参加したい場合は、フィードで宣言してください ## カレンダー 1. @pjxiao: VPC のプライベートサブネットについて解説 2. @pjxiao: mDNS を使いローカルマシン内の仮想環境に接続する 3. @pjxia
![[python] まだmockで消耗してるの？mockを理解するための3つのポイント](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db125f1ff393117337f2ecbc80cf0fdd7dfa6f80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnote.crohaco.net%2Fmedia%2Fpython.png)
Understanding the Python Mock Object Library – Real Python
Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Improve Your Tests With the Python Mock Object Library When you’re writing robust code, tests are essential for verifying that your application logic is correct, reliable, and efficient. However, the value of your tests depends on how well th
Python: ユニットテストを書いてみよう - CUBE SUGAR CONTAINER
ソフトウェアエンジニアにとって、不具合に対抗する最も一般的な方法は自動化されたテストを書くこと。 テストでは、書いたプログラムが誤った振る舞いをしないか確認する。 一口に自動テストといっても、扱うレイヤーによって色々なものがある。 今回は、その中でも最もプリミティブなテストであるユニットテストについて扱う。 ユニットテストでは、関数やクラス、メソッドといった単位の振る舞いについてテストを書いていく。 Python には標準ライブラリとして unittest というパッケージが用意されている。 これは、文字通り Python でユニットテストを書くためのパッケージとなっている。 このエントリでは、最初に unittest パッケージを使ってユニットテストを書く方法について紹介する。 その上で、さらに効率的にテストを記述するためにサードパーティ製のライブラリである pytest を使っていく。
Djangoのテストの書き方とCircleCIを活用した継続的インテグレーション
今回の内容 前回はDjango 2.0での変更点を取り上げ、モデルの定義、Django REST frameworkの導入ついて解説しました。前回までのコードは以下から取得できます。 massa142/modern-django at volume2 第3回となる今回は、まず前回実装したViewに対するテストを取り上げます。Djangoの標準的なテストから始めて、サードパーティを利用したより実践的なテストの書き方を紹介します。その次に、実装したテストをCircleCIでの継続的インテグレーションに組み込みます。 テストの作成 前回Django REST frameworkのModelViewSetを用いて実装したkanban/board/views.pyの品質を担保するために、テストを書いてみましょう。 python manage.py startappを実行した際にtests.pyという
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LT「データまえしょりすとのためのpytest入門」@みんなのPython勉強会#46
How I'm testing in 2020
Adopt-a-pytest
[Pycon Kyushu 2019] Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定![[Pycon Kyushu 2019] Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/150dcd9526d363713bb2961f988d5de70515cbc7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F781a2cfacc7e4cdf8da4ec7cb8452e43%2Fslide_0.jpg%3F12600091)
GitHub - facebookincubator/ptr: Python Test Runner.
