Node.jsの開発を超速化するGitHub連携 三種の神器 - teppeis blog
Node.js Advent Calendar 2013 - Adventar 9日目です。 あまりネタを用意する時間がなかったので、GitHubにNode.jsのリポジトリを置いたりnpmにパッケージを公開したりしたときに便利な定番サービスを3つ紹介します。 Travis CI Coveralls David タイトルは釣りですが、特にTravisとCoverallsは一度体験すると離れられないぐらいほんとにlife changing。コードをpushしたらブランチのビルド結果をプルリクに表示してくれたり、カバレッジ結果をコメントで書き込んでくれるので、それを見ながらコーディングを進めていけます。これが無料なのは意味不明なぐらいの神です*1。 サンプルコードはこちらのプロジェクトで見てください。 Github: https://github.com/teppeis/fixclosure
パラメータの正当性検査とユニットテストのカバレッジ | DevelopersIO
渡辺です。 最近はユニットテストの導入方法などに関するエントリーが多かったので、今回は実用的な小ネタとして、メソッドにおけるパラメータの正当性検査とユニットテストについて紹介したいと思います。 パラメータの正当性検査 はじめにパラメータの正当性検査について復習しましょう。Javaプログラマであれば読んでないことが許されないEffective Java（第2版P.175、ただし絶版）には次のように記述されています。 ほとんどのメソッドとコンストラクタは、パラメータとして渡される値に関して何らかの制約を持っています。たとえば、インデックス値が負であってはいけないとか、オブジェクト参照がnullであってはいけないというのが普通です。このような制約は明確に文書化すべきであり、メソッド本体の初めに検査することで制約を強制すべきです。これは、エラーが発生したらできるだけ速やかにエラーを検出するようにす
Travis CIと連携してカバレッジを測定するCoverallsがCandyCaneに炸裂した件 : candycane development blog
先日告知したCandyCaneの開発会が無事に執り行われました。参加者の皆様にはCandyCaneの特製パーカーと肉たくさんカレーを進呈させていただきました。Hamacoさんの動きっぷりにイベントの盛況さが現れています。 丸一日のTDDは強烈な成果 今回は新しく開発に加わってもらう方を募るという事も兼ねて、ユニットテストを厚くするという作業を中心に丸一日の開発を行いました。よって1日で20以上のプルリクエストをマージしましたが、昨日は何も増えていません。とはいえ実際に稼働するアプリケーションのソースコードにテストを書き、プリリクエストとCIを併用したチーム開発を行うという内容は実にチャレンジでTDD未経験の方にとっても実りある内容になったようです。 Travis CIは最強 コミットがプッシュされる度に自動的にユニットテストを実行して結果をレポートしてくれるTravis CIですがやはり便
Coveralls + Perl - naoyaのはてなダイアリー
Coveralls は Github に置いているソースコードのテストカバレッジを git push の度に調査して報告してくれるクラウドサービス。「カバー率100%を維持したいなら継続的インテグレーション (CI) のレポーティングにテストカバレッジも含めちゃえばいいじゃない」という貴族向けのサービスです。いえ、貴族はフィクションです。 こんな感じでモダンなデザインで色々教えてくれる。各行が何回テストされたかみたいな詳細なレポーティングもある。 Travis CI と同じく Github の README なんかに貼り付けるバッジがあります。というか Travis CI なんかのCIツールと連携して Coveralls にレポートを投げるのが前提になっているようです。 つい最近 プロトタイプ開発用のRailsプラグイン「Chanko」を2.0.0にアップデートしました - クックパッド開
Devel::CoverとJenkins - Articles Advent Calendar 2011 Test
数日前にカバレッジの話がありましたが、そんな事言ってたって自分でカバレッジなんてとらないでしょ？僕はそうそうとらないです。 なのでそんなのJenkinsにやらせればいいんですよ。 自動的にカバレッジを計測しましょう （Jenkinsじゃなくてもそうですが）Devel::Coverでカバレッジを計測するならPERL5OPTで渡すのが一番簡単ですね。 export PERL5OPT="-MDevel::Cover" ちなみにJenkinsでテストしてるときにはなるたけテストに使っているPerlから見えるところに余計な依存ライブラリを置きたくないので、Devel::Coverはそれだけ別の場所にいれてます。こうすればDevel::Coverを使う時以外はDevel::Coverをインストールしてあるディレクトリを有効化しないようにしてます。 cpanm -l/path/to/devel-cove
使われているコードのチェックもできる！Google製のJavaScriptカバレッジツール·ScriptCover MOONGIFT
ScriptCoverはGoogle製のJavaScriptカバレッジテストツールです。任意のWebサイトに対してテストできます。 Googleが開発したJavaScriptのカバレッジツールがScriptCoverです。Google Chrome機能拡張としてインストールすることで任意のWebサイトにおけるJavaScriptカバレッジ率が分かります。 インストールしたところです。パッケージは提供されていないようなので自分でコンパイルしてインストールする必要があります。 任意のWebページを見るとこうやってカバレッジ率が出ます。 クリックすると分析開始です。しばらく待ちます。 完了しました。JavaScriptなので実行状況によってカバレッジ率も変化するようです。 さらに詳細なスクリプト単位でのカバレッジ率も見られます。 See full coverage reportをクリックするとス
Googleが開発、JavaScriptカバレッジツール登場 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
SCRIPTCOVER is a Chrome extension for Javascript coverage analysis. Googleは10月26日(米国時間)、JavaScriptカバレッジツール「ScriptCover」をオープンソースソフトウェアとして公開した。ScriptCoverはChromeエクステンションとして実装されたJavaScriptカバレッジツール。Apacheライセンス2.0のもとで公開されている。 ScriptCoverを使うことで、リアルタイムにWebページを分析することが可能。JavaScript行単位での分析が可能となっている。複雑なコードの解析やデバッグ、試験の実施などに有効とされている。現在のところエクステンション単体では提供されておらず、使用するにはドキュメントに従って自らビルドして開発版を用意する必要がある。利用するツールなども含めてあ
Ruby 1.9.2 + Rails3でテストカバレッジを取るにはSimpleCovが良さそう
Ruby (Rails) でテストカバレッジといえば Rcov ですね。 しかし Rcov は Ruby 1.9.x に非対応なので Ruby 1.9.2 + Rails3 な環境で開発をしている方は SimpleCov を使うと幸せになれます。名前にSimpleと付いていますが高機能で見た目も綺麗です。また simplecov-rcov を併用すれば Rcov のフォーマットで出力することも出来るので、Jenkins などのCIツールとの連携も難しくないはずです。 colszowka/simplecov – GitHub fguillen/simplecov-rcov – GitHub 使い方# Gemfileに下記コードを追加してbundle installします。
Google製。Mac OSX用gcovビューワー·CoverStory MOONGIFT
プログラミングは様々なことを予め想定して組む必要があるが、余計なコードを埋め込むのはバグを含む結果につながりかねない。できるだけ短く、それでいて網羅的に記述されるのが一番だ。不要なコードがまぎれるとそれだけテストのコストも増えてしまう。 ソースコードのカバレッジ率を見られる 実際に使われるコードか否か、それを判断するのに良いのがコードカバレッジツールだ。GoogleではCoverStoryが使われているようだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはCoverStory、C言語やC++、Objective-Cで利用できるコードカバレッジビューワーだ。 CoverStoryはgcovというC/C++向けのコードカバレッジツールが出力するgcovファイルを読み取って表示することができるビューワーアプリケーションだ。Objective-Cであっても使えるようで、対応SDKのリストにはiPho
Cobertura
Cobertura 2.1.1 Cobertura is a free Java tool that calculates the percentage of code accessed by tests. It can be used to identify which parts of your Java program are lacking test coverage. It is based on jcoverage. For more information: Release Notes How to contribute? Execute via Ant Execute via Command Line Execute via Maven License FAQ Roadmap Support
第5回 単体テスト | gihyo.jp
今回は、テスト工程の1つである単体テストにフォーカスを当てます。前回、前々回ではテストケースを作成する技法を見てきましたが、そこで作ったテストケースをどのように実行するかという観点で、単体テストの基本的な進め方と、ツールを用いた単体テストの実行方法について解説していきます。 単体テストとは 単体テストとは、ソフトウェアを構成する最小単位である関数やメソッドに対して品質を確認する作業です。ソースコードレベルでのテストと考えるとわかりやすいでしょう。 一般的なテストにおいては、先入観なくテストするためには、テスト対象を作った人以外がテストをすることが望ましいのですが、単体テストに関しては、作業効率を考慮して、ソースコードを作ったプログラマ自身が実施するのが一般的です。 また、単体テストはツールを用いることで効率よく実施できます。よく使われるツールには、xUnitと呼ばれる単体テスト用のテスティ
EMMA: a free Java code coverage tool
Until recently, the world of Java development had been plagued by an absurd discrepancy: Java developers had excellent free IDEs, free compilers, free test frameworks but had to rely on code coverage tools that charged an arm and a leg in license fees. As a Java pro, I would like to use the same free coverage tool regardless of whether it is a massive commercial project at work or a small fun proj
漸進方式でJavaコードの品質を大きく向上させる：CodeZine
はじめに 継続的インテグレーションは開発プロセスに欠かせないものであり、最近ではコードカバレッジチェックをビルドオートメーションに組み込もうとする傾向が強まっていますが、開発チームは一体どれくらいのカバレッジ率（ソースコードに対し、どれだけ詳細にテストが行われたかを示す割合）を目標にすればよいのでしょうか。コードカバレッジ重視派の人々の中には、75%という人もあれば、85%という人もあり、100%という人もいます。 私たちがあるプロジェクトでカバレッジ率のベースラインを測定したところ、この開発チームの目標値はそれよりずっと低くせざるを得ないことがわかりました。私は、ジョーゼフ・ヘラーの小説『キャッチ=22』に出てくるキャスカート大佐のように、部隊の兵士の目標出撃回数が達成されそうになるたびに目標回数を引き上げていくようなことはしたくありませんでした。 ヨッサリアンはがっくりとうなだれた。「
Rubyのカバレッジツール·rcov MOONGIFT
システム開発におけるテストの重要性は言うに及ばない。が、大抵時間がなくなってしまって正常系のテストだけで終わってしまうことになる。 そうすると、もちろん異常系の処理になった途端、システムエラーを引き起こす。何をすべきか、それは予期している問題点を全て把握できるかどうかだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはrcov、Ruby向けのソースカバレッジツールだ。 カバレッジツールとは、対象のプログラムソースが処理を一巡する中で通った場所と通っていない場所とを見極めてくれるソフトウェアだ。これを使えば通っていない場所は元々不要か、またはテストしていない場所かのどちらかに分けることができる。 結果はHTML形式でのレポートの他、標準出力でも可能だ。全体のコード量に対するカバレッジ率や、あるポイントを何回通ったかといったことも提示してくれる。 なお、公式サイトではRuby on Railsでも
EclEmmaは，djUnitと同じくカバレッジ計測プラグインです。
株式会社DTS ネットワーク事業本部 プロジェクトマネージャ。Javaを中心にフレームワーク開発や開発プロセス定義など幅広く活躍中。StrutsIDEコミッタ。著書「まるごとEclipse! Vol.1」（発行：インプレスコミュニケーションズ）。 昨今では，ますますテスト工程が重要視されるようになっています。品質の高いソフトウエアを効率的に開発することが，保守・管理コストの低減につながり，最終的なコスト削減を生むからです。 単体テスト工程では，「JUnit」フレームワークがデファクト・スタンダードです。これにより，効率的にテスト・ケース（テスト用のコードを書いたクラス）を作成し，何度でも繰り返し実行できます。単体テストを何度でも繰り返し実行できることは，短期開発で高品質を保つためには欠かせない要素です。 しかし，このようにJUnitフレームワークが品質向上に大きく貢献している半面，カバレッ
OOP in Python: How to Create a Class, Inherit Properties and Methods
Classes in Python allow developers to create reusable components for their code, making it easier to maintain and modify. In this article, we will explore the basics of classes in Python and how to use them effectively in your projects. Basic Principles of Object-Oriented Programming Object-oriented programming (OOP) is a programming paradigm that uses objects and their interactions to design appl
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InfoQ: コードカバレッジには要注意
http://www.codecoveragetools.com/index.php/coverage-process/code-coverage-tools-c.html
Automate Grails App Code Coverage Reporting with TeamCity - Part 3 - DZone
AtlassianのPete Moore氏がClover 2の新たな機能を語る
