API自動テストツールTavernにおけるリクエストパラメータの動的生成｜SHIFT Group 技術ブログ
こんにちは。SHIFTのテスト自動化エンジニアの松岡です。 Tavernは、yamlに期待値を記載するだけで、APIのレスポンスJSONのアサーションを行うことができるテストツールです。 以前の記事ではレスポンスに対するアサーションのカスタマイズ方法をご紹介致しました。 今回は試験対象APIを呼び出す前に、リクエストを動的に生成する(実行時ごとに設定する)方法をご紹介致します。 ここでは外部関数をpythonで定義して、リクエストパラメータ（年月）を実行時ごとに生成する実装を行っていきたいと思います。 ◆ディレクトリ構成※以前の記事でも紹介しましたが、繰り返します。 testFolder ├ helper │ └ testing_utils.py …… 外部関数を記述するpythonです └ test ├ __init__.py …… yamlからpythonを呼ぶために必要なファイル。
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
(修正版) NumPy/pandas使いのためのテスト自動化入門 / PyConJP2020
PyCon JP 2020での発表スライドです。 --------------------------- (2020/08/30) 誤字を修正しました。 場所: p15 誤: assert_array_close() 正: assert_allclose() ---------------…
20 万行超のコードベースをテストせずにリファクタリングリリースした話 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 20 万行を超えるアプリケーションのほとんど全てのソースコードを変更し、テストを行わずに本番リリースしました。 「それってテストいるんですか？」問題 いきなりですが質問です。ソースコードを 1 バイトでも変更したら再テストする必要はあるでしょうか。「絶対に再テストすべき」という方もいれば、「状況によるしケースバイケースかな・・」という方もいらっしゃると思います。 ケースバイケースと考える方は、どのような場合にテストを行わなくて良いと考えるでしょうか。例えば、コメント内の誤字を修正した場合はどうでしょうか。ローカル変数の名前を typo していたので修正した場合、デッドコードを削除した場合はどうでしょうか。 こんなことがありました ある日、Python のソースコードを眺めていると、「# $Id」のような CVS 時代のコメントがありました。いまやソースコードは Gi
結構マジメにVimのテスト環境を整えてみる(Python用) - Qiita
概要 現在に至るまで、UnitTestの実行はvim-quickrunかC-Zで戻ってからターミナル叩いてた。 現状だとVimでテスト駆動開発するのにつらみがある。 テスト用の設定を作り込むときが来たのだ。 ちな実行するのはPythonのUnitTest 現状の問題点 :QuickRun QuickRunはテスト全体実行しかできない。と思う(テストランナーではないからね) 頑張ればできるのかもしれない。 時間のかかるテストとか遅いテストだと全体実行を何度もするのはつらい。一つのメソッドだけとかサクッとやりたい。 ターミナル実行 ターミナルに戻るのはだるい。 ターミナルでクラス単位やメソッド単位のテストを実行するには、パッケージ階層を打たなきゃいけない。つらい。 QuickFixでRedに飛びたいよね。ターミナルのエラー見る→Vim戻る→ターミナルにエラー見に戻るとか愚行だよね。 :make
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く - Qiita
この記事はなんなの 「センター試験程度であれば、数式と文章を愚直にプログラムに落としこむことさえできれば、昨今のツールを用いて、何も閃かずとも機械的に問題を解くことが出来る」ということの主張 科学計算ライブラリ(特にSympy)の布教 将来、働き先がなくなったとき、「私、私こういうことができるんです！！」って言えばどこかが拾ってくれないかなあ、という夢 使用するもの Python (3系) Scipy.org に載っている科学計算ライブラリ全て(タグが足りない！！) 共に、2015年6月現時点での最新版を使用します(特に、Scipyは今年1月に実装された最新版の機能を使用するので注意してください)。 数々のライブラリを一つ一つインストールするのはすごく面倒です。面倒なので、有名どころを固めたパッケージのようなものが複数存在します。 個人的にはいつもAnacondaを使ってまとめてインストー
Pythonデバッガ(pdb)とテスト(pytest)についてのメモ - c-bata web
はじめに 今までテストを書くどころかデバッガを使ったことがなかったのですが、id:Kesinさんの↓の記事を読んで、このままではマズイと思ったので勉強しました。 研究のプログラミングにおける悲劇を無くすためのGitとテスト デバッガ Pythonには標準でpdbというデバッガが付いてるらしい。 pdb — Python デバッガ Pythonのpdbモジュールでデバッグする こちらによると、 使い方はいろいろあるみたいだけど、とりあえず set_trace は便利なのですぐにでも使ってみるべき。pdb.set_trace() でデバッグ用の対話シェルが実行される。 とのこと。他のサイトでもプログラムの気になる所にpdb.set_trace()を埋め込んで使っていました。 import pdb pdb.set_trace() 使い方 PyCon JP 2012 hands-on セッション/
Python 製の負荷試験ツール Locust を試してみた - co3k.org
Web の負荷試験ツールとして代表的なのは Apache JMeter だと思いますが、 Apache JMeter 自体が結構重いのと、テストシナリオの保守が GUI ツールでは結構ツライ (シナリオファイルは XML ですが、とても人間が手を加えられるような代物じゃない) なあということで代替となるものを探していました。 で、心惹かれたのが以下のツールです。 Gatling Tsung Locust Gatling は非常によさそうなんですが、うーん要 JDK か……あとは複数台から負荷を掛けることができないというのもちょっとマイナスですね。まあどっちもどうにかしようと思えばどうにかなるポイントではあるんですけど。 Tsung は Erlang 製で、仕事で Erlang 使う可能性も出てくる気がするのでこれで慣れ親しんでおくのもいいかなーと思ってシナリオファイルを覗いてみたら ド直球
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