コストをかけずにWebサービスを公開するための構成例 - Qiita
はじめに 個人でフロントエンド(react)、バックエンド(node.js)、データベース(postgreSQL)を利用したWebサービスを公開したいと考えていました。 まずはテスト的に無料で外部公開できるサービスがないか調査しましたが、2022年8月に有料化されたHerokuの記事ばかりヒットしてしました。 結果的には無料で使用できる構成があり、実際にテストプログラムを動作させることができましたので構成例として記載しておきます。 ※無料なので比較的厳しい条件も含まれていたりするのでそれぞれのサービスを確認お願いします。 例えばsupabaseは数日間利用がないとインスタンスが一時停止して手動で起動させないといけないなどがあります。 今回試したサービス できるだけ同じサービスに集約したいと考えていましたが、実際にはフロントエンド、バックエンド、データベースはそれぞれ異なるサービスになってし
【考察】テストコードのきれいな書き方 - Qiita
作ったものが想定した動作をしているか。 それを確認するために、テスト（試験）を行います。 検証したいことがちゃんと実現できて確認が取れているのであれば、その品質自体は割と気にされないことが多い印象です。 保守・運用・追加開発 をしていくプロジェクトが多くあると思います。 その作業の中で、改善を取り入れていくこともあると思いますが、その中でも一番後回しにされるのが、テストコードの改善のように思います。 推測ですが、「コストによるメリット・リターンが少なすぎる」ことが理由かな…と（開発者目線ではリターンが大きいのですが、運用者目線ですとリターンが少なく見えてしまう）。 であれば、最初からある程度綺麗なものがどういうものかを考え、作成しておけば良いのではないか・・！ ということで、考察していきたいと思います。 前提 考察をするにあたり、言語化した時の表現や意味のズレが発生しやすい部分もあると思い
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
勤怠処理の自動化は、以下の仕組みによって実現しています。 在宅勤務と出社では勤怠処理が異なるため、基本的にフルリモート前提で在宅勤務の場合に処理を行うよう設定しています。 cronによってシェルスクリプトを起動 シェルスクリプトで在宅勤務の判定を行う 在宅勤務の場合、Pythonのプログラムを起動 Seleniumで勤怠入力 実装 Pythonのプログラムは、仮想環境を作成して実行しています。 仮想環境の作成及びSeleniumの導入 Pythonの仮想環境はvenvを使用して作成します。 仮想環境を作成するためには、以下のコマンドを実行します。 ＜Dir＞には任意のディレクトリ名を指定します。 $ python3 -m venv ＜Dir＞ $ source ＜Dir＞/bin/activate 仮想環境構築後、seleniumをインストールします。 仮想環境が有効な場合はプロンプトの表
テスト管理ツール「Qase」でスプレッドシートによるテスト管理を脱却した件 - Qiita
概要 試験工程をスプレッドシートで管理していたがそろそろ脱却したいと思ったので色々探してみました。 すると、同じことを考えている先駆者さんがいらっしゃったので参考にさせていただきました！ 導入に至った経緯 QA体制が未成熟 3名までなら無料で利用できる テスト計画・テスト結果をエクスポートできる 入力項目が整理されているので試験表の質を一定にできる 自動化したテストケースを管理できる 手動テストと自動テストの結果を併せて一覧できる APIにより自動テストの実行結果を自動的に反映することができる etc これは、中々良いツールなんじゃないか！？ ということで導入してみました 実際の導入方法を説明していきます 事前準備 以下からサインアップしてください サインアップ完了後、ダッシュボードに遷移した状態からスタートとします それぞれの設定方法は以下を参照してください 新しいプロジェクトを作成 プ
機械学習で未来を予測する - scikit-learn の決定木で未来の株価を予測 - Qiita
今回の記事は一応前回の続きなのですが、 scikit-learn による機械学習を利用して、実際に未来を予測する話を書いていきたいと思います。 なにはともあれ、まずは以下の図をみてください。 今回も実験対象のデータとして株価データを利用します。 上の図に挙げたのは弊社 (DTS) の株価であり、本物のデータです。 図にあるように「過去の株価の変化から結果どうなったのか」という情報を、機械学習を利用して計算機に学習させ、それをもとに将来の株価を予測してみます。 決定木アルゴリズム 今回は数ある分類の手法の中から決定木 (デジジョン・ツリー) を利用します。手法の選択理由は以前に書いた記事を参考にしてください。 決定木自体の説明は Wikipedia あたりを読んでいただくと早いかと思います。 また scikit-learn に実装されている決定木についての説明は公式ドキュメントにあります。
JavaScriptで文字列が小文字・大文字・数字を全て含むかどうか判定する方法について - Qiita
タイトルにあるように、文字列が半角英小文字・大文字と半角数字を全て含むかどうかを判定するという機会は少なくありません。特に、文字種の多さがパスワードの強さであるという教義の持ち主である場合に顕著です。もちろん長さは16文字以内です。 さて、この判定は一見単純に見えて一筋縄ではいきません。文字列の条件判定といえば正規表現ですが、「全て含む」という条件をきれいに書くのは少し難しいでしょう。そこで、この記事ではこの条件を判定する諸方法について雑に考察します。 愚直に正規表現を使う方法 正規表現では、「ある文字種をひとつ含む」という条件を書くのは簡単です。例えば半角小文字を含むという文字列は/[a-z]/という正規表現で判定可能です。これを用いれば、正規表現を3回使うことで上述の条件を判定できます。 const ratz = /[a-z]/, rAtZ = /[A-Z]/, r0t9 = /[0-
我が名は神龍……どんなテストもひとつだけ自動化してやろう - Qiita
『我が名は神龍……どんなテストもひとつだけ自動化してやろう』 じゃ、じゃあ！このブラウザテストを自動化してください！ Chromeで https://kids.yahoo.co.jp/ にアクセスして 検索ワードに ねこ と入力して さがすをクリックして 検索結果にネコ - Wikipedia が含まれていることを確認して 検索結果に 買い方 を追加して さがすをクリックして 探しているのは「猫の飼い方」？と表示されることを確認して クリックすると猫の飼い方で再検索されて 検索ボックスを不倫で上書きして さがすをクリックして このページは表示できませんと出ていることを確認 『よかろう……たやすい願いだ』 まずはライブラリのインストールと初期設定をしてやろう…… # [ライブラリのインストール] # CodeceptJSとPuppeteerをインストールします。nodeとnpmが必要ですので
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