Testinfraで始めるインフラストラクチャの自動テスト【Ansible×Testinfra】 - 協栄情報ブログ
Salt、Ansible、Puppet、Chefなどの管理ツールによって、インフラ構築の自動化が進んでいます。同じ構成のサーバを何百台と一気に構築できるのがIaCツールの強みですよね。 しかし、本当に同じ構成になっているかはどのように確認していますでしょうか。一台一台に接続し、コマンドをたたくのは現実的ではありません。 今回の記事では、IaCツールによって構成されたサーバの状態をテストする"Testinfra"についてハンズオンをまじえて紹介いたします。 Testinfraを使ってみよう ■Testinfraとは？特徴は？ TestinfraはPython製のテストフレームワークで、インフラストラクチャの状態をテスト駆動開発（TDD）の原則に従って検証するために使用されます。pipを使用してtestinfraをインストールし、テストファイルを用意するだけで実行可能です。 pythonでテス
Python testing in Visual Studio Code
The Python extension builds on the built-in testing features in VS Code and provides test discovery, test coverage, and running and debugging tests for Python's built-in unittest framework and pytest. Configure tests When the Python extension is installed and a Python file is open within the editor, a test beaker icon displays on the VS Code Activity Bar representing the Test Explorer view. Openin
PythonでTest::TCP的なことをするライブラリをPyPIに上げました | Nekoya press
PerlでいうところのTest::TCP相当のことをPythonでやるライブラリをPyPIに上げました。ようやくPyPIデビューです。 https://github.com/nekoya/python-tcptest https://pypi.python.org/pypi/tcptest Test::TCPはPerlでテスト時に一時的にサーバを起動したりする処理の基盤となるライブラリです。同等のことをPythonでやるのに適当なものが見当たらなかったので自分で書いたという経緯です。 社内では以前からこの仕組みを使ってテストを書いていたのですが、自社のconfig系のライブラリとの結合を排除して、再構成したものになります。今回こうして公開するにあたって、関数名をオリジナルのPerl版に近付けたり、TestServerの実装を全面的に見直したりしました。 tcptestパッケージにはTest
detox
Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Meta License: MIT License (MIT) Author: holger krekel Classifiers Development Status 4 - Beta Framework tox Intended Audience Developers License OSI Approved :: MIT License Operating System MacOS :: MacOS X Microsoft :: Windows POSIX Programming Language Python Python :: 2.7 Python :: 3.4 Python :: 3.5 Python ::
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
mock.patch をデコレータ、コンテクストマネージャとして使う
patch はコンテクストマネージャでもあるので、with を使った書き方ができます。with でつくられたブロックの中でだけ、モックが機能するようになります。 >>> from mock import patch >>> with patch('random.random') as m: ... import random ... random.random() # もうモックになっている。戻り値は Mock オブジェクト ... m.return_value = 0.5 ... random.random() # 戻り値は 0.5 ... <mock.Mock object at 0x423ed0> 0.5 >>> random.random() # モノホンの random 関数 0.84432022018162511 with ブロックの中に入った時点で、random.random
PyFes テスティングハンズオン — Testing Hands on 0.0 documentation
$ pip install nose $ pip install mock $ pip install coverage $ pip install tox
tox
tox - automation project¶ tox aims to automate and standardize testing in Python. It is part of a larger vision of easing the packaging, testing and release process of Python software (alongside pytest and devpi). tox is a generic virtual environment management and test command line tool you can use for: checking your package builds and installs correctly under different environments (such as diff
Pythonでのテストツールtox入門 - Keep on moving
libuvのPython実装であるpyuvのPython3対応しているときに、Python2.6/2.7/3.0/3.1/3.2で個別にテストする必要がありました。 各バージョンのPythonを入れるのも割と大変だし、各バージョンごとに確認するのも非常に手間です。 lazyな私にはこんなのやってられません。がおー。めんどくせー。 というわけでいろいろテストツールをいろいろ探していたら、79.pyで @aodag さんにtoxを教えていただきました。 早速使ってみたので、軽くメモを残しておきます。 ドキュメント ↓を読めば大体わかるはず。 Welcome to the tox automation project — tox 1.4.2-1 documentation ざっくり説明すると Pythonライブラリを複数バージョンでテストするツールです。 CI(Jenkinsなど)で使うことも想
Fudge Documentation — Fudge v1.0.3 documentation
Fudge Documentation¶ Fudge is a Python module for using fake objects (mocks and stubs) to test real ones. In readable Python code, you declare what methods are available on your fake and how they should be called. Then you inject that into your application and start testing. This declarative approach means you don’t have to record and playback actions and you don’t have to inspect your fakes after
mock
Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Source Meta License: BSD License Author: Testing Cabal Requires: Python >=3.6 Provides-Extra: docs , test , build Classifiers Development Status 5 - Production/Stable Environment Console Intended Audience Developers License OSI Approved :: BSD License Operating System OS Independent Programming Language Python P
How to stress test your app using Funkload — part 1
Technical blog on the Python programming language, in a pure Frenglish style. Main topics are Python and Mozilla – This blog does not engage my employer EDIT: Part 2 is now published (distributed tests and monitoring) Funkload is a functional and stress test tool that can be used on your web applications. It’s my favorite stress tool for these reasons: stress tests are implemented as PyUnit tests,
nose でテスト実行時のカバレッジを取得する。 - kuma8の雑記帳
はじめに nose の組み込みプラグインを利用するとテストで実行された時のカバレッジを取得できます。 テスト実行時のカバレッジを取得できるので、テストでカバーできていない範囲など確認できます。 カバレッジを取得する nose と python-coverage がインストールされている必要があります。 nosetests コマンド実行時に、 --with-coverage オプションを付けることでカバレッジを取得できます。 --cover-tests を付与すると実行されたテスト用コードのカバレッジを取得できます。 インストール手順 $ easy_install -ZU nose $ easy_install -ZU coveragenose からのカバレッジ取得し、HTMLに変換する。 $ cd myproject $ nosetests -v --with-coverage tests
PythonでUnitTestとCodeCoverageをやってみる（２） - HDEラボ
$ python coverage-2.80/coverage.py -e $ python coverage-2.80/coverage.py -x testSuiteCalc.py test0Tasu5 (__main__.testCalc) ... ok test0Hiku5 (__main__.testCalc) ... ok test10Kakeru2 (__main__.testCalc) ... ok test10Waru2 (__main__.testCalc) ... ok ---------------------------------------------------------------------- Ran 4 tests in 0.002s OK $ python coverage-2.80/coverage.py -r -m Calc.py Name S
coverageを使う - 西尾泰和のはてなダイアリー
http://pypi.python.org/pypi/coverage/2.6/ $ coverage run prettyprint.py $ coverage htmlまあ僕は面倒なので $ coverage run prettyprint.py && coverage htmlとやるのだけど。これをやるとこんなふうになる カバレッジで覆われてないところのテストを書く。あー、でも最後のraise NotImplementedErrorとかは、うっかりミスをしたときにすぐ気づくように付けてあるもんであって普通は到達しないんだよな。わざと到達させるのも馬鹿らしい。 http://nedbatchelder.com/code/coverage/excluding.html http://nedbatchelder.com/code/coverage/config.html#config お
Coverage.py — Coverage.py 7.4.4 documentation
Coverage.py Coverage.py is a tool for measuring code coverage of Python programs. It monitors your program, noting which parts of the code have been executed, then analyzes the source to identify code that could have been executed but was not. Coverage measurement is typically used to gauge the effectiveness of tests. It can show which parts of your code are being exercised by tests, and which ar
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