Engineering EducationPrerequisites In this tutorial, one ought to have the following: Basic React and Javascript knowledge. Understanding of npm and how to install from npm Atom or Visual studio code and npm installed...
hypothesis+panderaで始める、データフレームに対するProperty Based Testing - Sansan Tech Blog
技術本部 R&D研究員の前嶋です。梅雨の季節ですが、少しでも快適に過ごせるようにOnのCloud 5 wpを購入しました。水に強くて軽快な履き心地で最高ですね。(追記：この記事の公開作業をしている間に梅雨が終わってしまいました) 今回は、データフレームのテストについての記事です。 データフレームのテストをどう書くか データが中心となるサービスのネックになるのが テストをどう書くか です。というのも、データフレームは行×列の構造になっているため、入力あるいは出力値がデータフレームになるような関数が多いプログラムでは、テストケースを書くのが非常に面倒です。仕様の変更があった場合、それぞれのテスト用の疑似データに修正を加えることを考えると、より簡潔にデータフレームのバリデーションをする方法が欲しいところです。実は、データフレームのテストはProperty Based Testingという考え方と
Playwright for Python: ブラウザ操作を自動化しよう！ - kakakakakku blog
ブラウザ操作を自動化して，E2E (End to End) テストやスクレイピングをするときに使えるライブラリ Playwright を試す．Playwright の特徴としてまず「クロスブラウザ」があり，Chromium / Firefox / WebKit をサポートしている．また「複数言語」という特徴もあり，Node.js / Python / Java / .NET をサポートしている．今回は Playwright for Python を前提にする． playwright.dev Playwright の前に 過去の経験を思い出すと，Capybara + PhantomJS で E2E テストを実装していた（2015-2016年頃でなつかしい！）．また最近だと Puppeteer や Amazon CloudWatch Synthetics を使う機会も増えている．しかし，個人的
pytest＆Docker outside of Docker(DooD)を利用してDBアクセスのテストを副作用なく軽量に実現する
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
"気の利いた"擬似データを生成したい - Qiita
この記事は NSSOL advent carendar 12/23担当分です。よろしくお願いします。 昨日は研修を運営してみて思ったことでした。 研修対応すると、その後も割と忙しくて、振り返りの時間がちゃんと取れなかったりします。 まとまった現場知見・感想が読めるのって、ありがたいなと思いました。 さて、今回のテーマは、「疑似データ生成」です。 背景：実データの取得は大変 擬似データが使えるかも データ分析やシステム開発のために、実データかそれに近いデータが欲しくなることは多々あります。 ただ、顧客情報や営業秘密といった機微な情報が含まれる場合は、データ取得までに高いハードルがあることが多いです。 結果、試してみたいアイディア/製品/分析手法などの適用ができないこともあるかと思います。 解決策の1つとして、擬似データの利用、が挙げられそうです。参考 実データを入力して、データの形式や統計量
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
My Python testing style guide - Thea Flowers
This post is an attempt to catalog some of my practices around testing Python projects. It's not meant to be treated as dogma- I anticipate I'll update this significantly over time. Some terminology A target is a single thing that you are currently testing. It can be a function, a method, or a behavior that's formed by a set of items. A collaborator is any object used by the target subject under t
Packaging a python library - Thoughts on packaging python libraries
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
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Targeted property-based testing — Schemathesis 3.26.2 documentation
Welcome to Schemathesis! — Schemathesis 3.26.2 documentation
pluggy — pluggy 0.1.dev137+g2efd28e documentation
GitHub - edublancas/ml-testing: 🐍 Material for PyData Global 2021 Presentation: Effective Testing for Machine Learning Projects
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