2016年4月24日のブックマーク (7件)

  • Eclipseで使える静的テストツール - @IT

    Eclipseプラグインで提供されるテストツールが充実してきた。連載では、システム開発の現場に有効なテストツールを紹介し、統合開発ツールにEclipseを選択する開発におけるテストの効率化、ソフトウェア品質の向上のヒントを提供する。(編集部) 静的解析ツールは、プログラムに対して、機械的にチェックを行うことにより、文法スタイルの誤りやパターン化されたバグを検出します。今回はCheckstyle、PMD、FindBugsプラグインを紹介します。 静的解析ツールの特長 皆さんは過去に、自分が書いたソースコードに潜在的な問題がないか、複数のプログラマーが参加する形式でレビューをしてもらった経験をお持ちでしょうか? 実施した長時間のレビューにもかかわらず、ほとんどの指摘がコーディング規約違反や、文法スタイルに関する誤りについてだったことはないでしょうか。 コードレビューは、仕様が正しく実装さ

    Eclipseで使える静的テストツール - @IT
    green_abc
    green_abc 2016/04/24
  • Javaユーザに贈るJenkins 25のTips

    2015 新春 JJUG 特別企画 Jenkins まつりにて発表した資料です。 #Jenkinsja #jjug #JenkinsRead less

    Javaユーザに贈るJenkins 25のTips
    green_abc
    green_abc 2016/04/24
  • Interactive Reading Community (Ver.6)

    Interactive Reading Community (Ver.6)
    green_abc
    green_abc 2016/04/24
  • ユニットテストの網羅性の扱いについて - 千里霧中

    テストの網羅性については様々なものがある。基的な網羅性の観点としては、構造ベース、仕様ベース、外部の標準や指標ベースなどが挙げられる。 そして観点ごとに、様々な網羅性の指標がある。ユニットテストの場合だと、例えば以下がある。 コードの構造網羅 コードの構造を網羅する。ここでいうコードの構造としては、制御フロー、データーフロー、例外フローなどがある。具体的な指標としては、コードカバレッジが有名。コードの構造網羅では、コードカバレッジなどを基準にして、基準以上の網羅性を確保できるようにテストを設計する。 なお、構造網羅というと、一般的な定義ではコード以外の構造も扱われるが、このブログでは便宜上「構造網羅をコードの構造を網羅すること」という定義に絞り込んで説明する。 仕様網羅 コードの仕様を網羅する。コードの仕様には、対象(対象の粒度はテストレベルに依存する。例えば関数やクラス、モジュールを単

    ユニットテストの網羅性の扱いについて - 千里霧中
    green_abc
    green_abc 2016/04/24
    “仕様網羅が有効になる。関数やクラスの仕様を満たしているか網羅的に検証することによって、機能的な保障が可能になる上、構造網羅で見逃しがちな未実装バグや冗長な実装を検出できる。”
  • 『直交表とPairwise法(All-Pair法)の比較 HAYST法とPictMaster』

    ソフトウェアの組み合わせテスト技法の1つであるペアワイズ法(Pairwise法)(またはオールペア法(All-pairs法)ともいう)と直交表を採用した組み合わせテストケース生成ツール PictMasterの使い方をはじめ、テスト全般のトピックスを掲載していきます。 これまで直交表とPairwise法(All-Pair法)の比較を何回か行なってきましたが、ここで総まとめを行ないたいと思います。 直交表ベースのテストケース作成は、2水準系直交表を利用するHAYST法によるものとします。HAYST法では専用のツールを使ってテストケースを生成することになっていますが、ここでは手作業でテストケースを作成する場合を取り上げます。HAYST法の専用ツールの開発には莫大な費用がかかるため、専用ツールを開発できる企業はごく限られ、直交表ベースでのテストケース作成はほとんどの場合、手作業によるものと考えられ

    『直交表とPairwise法(All-Pair法)の比較 HAYST法とPictMaster』
    green_abc
    green_abc 2016/04/24
  • ペアワイズ法でSpockのテストデータを生成する - uehaj's blog

    (関連記事:http://uehaj.hatenablog.com/entry/2015/10/18/155107 ) JCUnitというすばらしいJUnitの拡張があります。 JCUnit ブログ JCUnit JCUnitではペアワイズ法もしくはオールペア法という手法でテストデータを生成します。ペアワイズ法というのは、試験対象コードに対するパラメタのバリエーションテストをする際に、より少ないテストデータの件数で、効率良くバグを発見できるというテストデータの選択技法だそうです。(オールペア法の記事) 折角の自動テストならば、テストデータも自動生成してしまおうと。しかし単純に総当たりだと、指数的にケース数が増えて手に負えなくなるので、統計学に基づいて、優れているとされている方法でデータを選択し実用的には十分なようにしよう、ということです。 JCUnitはJUnit4のRunner(@Run

    ペアワイズ法でSpockのテストデータを生成する - uehaj's blog
    green_abc
    green_abc 2016/04/24
    “指数的”
  • 第2回 PICTの基本的な使い方 | gihyo.jp

    表1で、パラメータの欄はパラメータの数と各パラメータが含む値の数を表します。たとえば34というパラメータの欄は、3つの値を含むパラメータが4つあることを意味します。表中のAETGとTestCoverは有償のツールです。 この表の結果によると、PICTはほぼ平均的な数の組み合わせを生成することがわかります。ここで注意してもらいたいことがあります。この表で示されているPICTの組み合わせ数は、最適な初期条件を指定した場合であるということです。 PICTはデフォルトで固有の初期条件を使用して生成を行います。この初期条件の違いにより、生成される組み合わせ数が若干違ってきます。たとえばパラメータが34の場合、デフォルトで生成される組み合わせは13です。またパラメータが313の場合、デフォルトで生成される組み合わせは20です。 初期条件の変更は、/rまたは/r:オプションで行うことができます。筆者が確

    第2回 PICTの基本的な使い方 | gihyo.jp
    green_abc
    green_abc 2016/04/24