【スターターキットNo.1】Scrapy&MariaDB&Django&Dockerでデータ自動収集ボットシステムを構築する - Qiita
背景 世の中にあるWebサービスのデータベースを自動で同期して、本家にはない付加価値をつけることによって、手軽にニーズのあるWebサービスを作ることができます。 例えばECサイトのデータをスクレイピングして自前でデータベースとして持っておき、それに対して本家にはない検索方法を提供して、リンクを貼り、アフィリエイトで稼ぐみたいな軽量なビジネスモデルが個人事業のレベルで可能です。 このようなパターンはいくらでも考えられるのですが、とにかくまずはスクレイピングスクリプトを書いて、自動でデータ収集して、きちんと構造化して、それをなるべく最新の状態に保てるようなボットとインフラが必要になるわけです。今回はどのようなパターンであれ、アイデアを思いついてから、立ち上げまで作業を効率化できるようにサンプルテンプレートを作ってみました。 テンプレートといっても必要な以下のようなミドルウェアやフレームワーク込
awesome-test-automation/python-test-automation.md at master · atinfo/awesome-test-automation
frameworks unittest - is a library to make unit testing distributed with python out of the box. unittest2 - is a backport of the new features added to the unittest testing framework in Python 2.7 and onwards. pytest - is a mature full-featured Python testing tool that helps you write better programs. plugincompat - Test execution and compatibility checks for pytest plugins test-junkie - Highly con
GitHub - augustogoulart/awesome-pytest: A curated list of awesome pytest resources
Plugin List - PyPI projects that match “pytest-*” are considered plugins and are listed automatically. Packages classified as inactive are excluded. This list contains 865 plugins. AFLuent - Automated fault localization tool built as a Pytest plugin. It's triggered when one or more test case fails causing it to generate a ranking of suspicious statements where the cause of the fault could possibly
Python の型チェックが 400 万行に到達するまで
Dropbox は、Python のビッグ ユーザーです。Python は、バックエンド サービスとデスクトップ クライアント アプリの両方で最も広く使用されています（Dropbox は Go、TypeScript、Rust のヘビー ユーザーでもあります）。 Dropbox の Python コードは数百万行にも及ぶ規模となっていますが、その動的型付けによってコードが必要以上に理解しにくくなり、生産性に深刻な影響を与えるようになりました。 これを軽減するため、現在私たちは最も普及している Python スタンドアロン型チェッカー、mypy による静的型チェックにコードを徐々に移行しています（mypy はオープン ソース プロジェクトであり、そのコア チームは Dropbox 内に設立されました）。 Dropbox は、この規模での Python 静的型チェックを導入した最初の企業の一つで
Google Python Style Guide
Google Python Style Guide Table of Contents 1 Background 2 Python Language Rules 2.1 Lint 2.2 Imports 2.3 Packages 2.4 Exceptions 2.5 Mutable Global State 2.6 Nested/Local/Inner Classes and Functions 2.7 Comprehensions & Generator Expressions 2.8 Default Iterators and Operators 2.9 Generators 2.10 Lambda Functions 2.11 Conditional Expressions 2.12 Default Argument Values 2.13 Properties 2.14 True/
Good and Bad Practices of Coding in Python
Duomly Posted on Oct 28, 2019 • Updated on Mar 30, 2020 • Originally published at blog.duomly.com This article was originally published at: https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ Python is a high-level multi-paradigm programming language that emphasizes readability. It’s being developed, maintained, and often used following the rules called The Zen of Python or PEP
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pytest-tricks — pytest-tricks
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pytest_patterns
GitHub - smarie/pytest-patterns: A couple of examples showing how pytest and its plugins can be combined to solve real-world needs.
GitHub - typeddjango/awesome-python-typing: Collection of awesome Python types, stubs, plugins, and tools to work with them.
GitHub - atinfo/awesome-test-automation: A curated list of awesome test automation frameworks, tools, libraries, and software for different programming languages. Sponsored by https://zapple.tech and https://automated-testing.info
Adventures in CI land • Dimitri Merejkowsky
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