前書き アプリケーション開発において大変重要となるのがテストです。既存のアプリケーションに様々な変更が入る度に、既存の機能に新たなバグを潜めてないか確認するために、多くのエンジニアが苦汁を舐めた経験があることでしょう・・・。(そこでバグが見つかればいいが、忘れたころに発見すると・・・) そんな面倒なテストを自動化するために、最近はテストコード、あるいはテスト自動化が流行ってきていると思います。 ただし、オンプレミスでテストを行っていると、すぐにテスト用のDBなんて用意出来ないです。そのため、開発用で利用しているDBをそのまま使うパターンがままあると思います。 しかし、そうなると次に問題になるのがDBの状態です。様々な開発及びテストによってぐちゃぐちゃになったDB内部のデータを利用すると、その状態に応じて、結果は変わってきます。このような状態になってしまうと、本来確認したい観点を確認すること
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
Packaging a python library 25 May 2014 (updated 30 September 2019) Note This is about packaging libraries, not applications. ⸻ All the advice here is implemented in a project template (with full support for C extensions): cookiecutter-pylibrary (introduction). I think the packaging best practices should be revisited, there are lots of good tools now-days that are either unused or underused. It's g
特にBigQueryのようなカラムナ型ストレージを採用するシステムでは、RDBMSに用意されているユニーク制約や外部参照制約といったレコードに制約を課すことができません。このためテーブルの結合というSQLの簡単な操作でも思わぬ形で整合性を崩す恐れがあります。 また大規模データ処理ではRDBMSでは扱わないような大量のイベントデータを時系列で大量に取り扱う必要があります。このようなイベントデータは、発生源であるアプリケーションのデータウェアハウジングの外部のシステムからの影響を受けやすくなります。加えて、プロダクト開発において、アプリケーションが変化しないということは起こりえないため、データの特性自体も中長期で見た場合に不安定です。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く