フロントエンドテストの育て方DatadogのArchived LogsをSnowflakeで高速に検索する方法（Archive Searchでオワコンにならないことを祈って） / How to search Datadog Archived Logs quickly with Snowflake (hoping Datadog Archive Search doesn’t make this obsolete)
アジャイルテストの世界 - Agile Testing Condensed と実例マッピング - kawaguti’s diary
リサとジャネットの Agile Testing Condensed という短い書籍があるんですけど、これの翻訳をお手伝いしました。権利周りの調整のお手伝いと、翻訳レビューです。 leanpub.com アジャイルテスティングという、日本ではそんなに盛り上がっていない分野がありまして。アジャイル時代にどのように品質を担保するのか、QAやテスターはどのように関わっていくのか、非常に大事なんですけど、なぜか日本ではTDD(テスト駆動開発)やテスト自動化についての注目に比べても、今ひとつ盛り上がっていない感じがします。惜しいことです。 Agile testing is a software testing practice that follows the principles of agile software development. Agile testing involves all me
プログラマーテストの原則 by Kent Beck
チョコレート対バニラTDD対BDD。このテストツール対あのテストツール。テストビフォー対テストアフター対これは動くから俺を信じろ。ある時期から、こうした詳細に関する議論には飽きてしまった。もっと原則について議論したい。 詳細に関する議論はなかなか結論に至らずに、話が行ったり来たりする。チョコレート対バニラ。チョコレート。バニラ。チョコレート。バニラ。 詳細の議論に負けを認めさせられるようなことがあっても、その譲歩は絶対的なものではない。私の状況がチョコレートを勧めているのに、私にバニラを食べさせてくれと言えるだろうか？ これでは埒が明かない。 原則一方、原則は議論を生み出す基盤になる。原則には賛成しても状況が違っているのなら、答えは違ってくるかもしれないが、そこで論争になることはない。原則が、異なる状況における異なる答えを生み出したのである。 詳細で論争するよりも、原則で論争したほうが生産
Adversarial Validationのメモ - u++の備忘録
はじめに 下記の英語記事から要旨を抜粋して、日本語でまとめた。 fastml.com fastml.com Adversarial Validationとは いつ使う？ TrainデータとTestデータの分布が異なる場合 → Trainデータから適切にValidationデータを作成するのが難しい → Kaggleの場合、LocalCVとLBのスコアが一致しないなどの問題が生じる 解決策 1. 「TrainデータかTestデータかを判定する分類器」を作る 2. Trainデータを、Testデータに似ている順にソートする 3. 似ている順に、Trainデータからデータを抽出し、Validationデータとする 応用例 "stochastic adversarial blending" KaggleのHome Credit Default Riskコンペの2nd place solutionに
How to Dockerize your End-to-End acceptance tests
By Dominic Fraser _[Source](https://www.docker.com/what-docker" rel="noopener" target="blank" title=") This article serves as a “how-to” guide for using Selenium Docker images alongside CodeceptJS and an Express server. In it, we will cover: What is E2E acceptance testing? Why use Docker? Loosely coupled testing tools Layers of testing tools Creating a test project E2E Acceptance Testing Acceptanc
「カバレッジが高ければ、品質が高い」と誤解している危険な思想家の皆様へ - Qiita
皆さんは 「カバレッジが高ければ、ソースコードの品質が高い」という誤解 をしていませんか？少なくとも私は今までテストカバレッジ100%を追求していました。「C0/C1カバレッジ100%」がユニットテストの完了条件として含まれているプロジェクトも多いかと思います。 本稿では、「カバレッジが高ければ、ソースコードの品質が高い」という命題がなぜ誤っているのかを論理的に証明し、カバレッジを計測する本当の目的、そして推奨されるカバレッジの目標値について紹介したいと思います。 「カバレッジが高ければ、ソースコードの品質が高い」はなぜ間違っているのか？ カバレッジを計測する本当の目的 バグを潜在させてしまう恐怖のテストケース・アンチパターン カバレッジの目標値は100%にするべきではない カバレッジの目標値は何%にするべきなのか？ （テストカバレッジの種類については『ホワイトボックステストにおけるカバレ
Guide to using attached tests – Maven
Apache/ Maven/ Guide to using attached tests | Last Published: 2025-07-12 | Get Sources Download You can reuse the tests that you have created for one project in another. For example, suppose foo-core contains test code in the ${project.basedir}/src/test/java. To package up those compiled tests in a JAR and deploy them for general reuse, configure the maven-jar-plugin as follows: <project> <build>
テスト自動化における集中と拡大 - テストウフ
この記事はソフトウェアテスト Advent Calendar 2017 – Qiitaの2日目です。 前の投稿はpineapplecandy – Qiitaさんの独断と偏見で選んだテスト系イベント/Twitterアカウント 2017(若手向け)でした。 お疲れさまです。@yoshikiitoです。 ソフトウェアテストの会社に新卒で入ってから５年ほどテスト自動化業務を行い、色々と経験もたまってきたと思うので、今回はテスト自動化について書こうと思います。 アドベントカレンダー管理者のぱいんさんからの天啓です。 （コンプラ、ノウハウなど言える範囲で）自動化での悩み事と対処した方法 — ぱいん□□ (@pineapplecandy) 2017年11月27日 言える範囲が少ない（？）ので、自動化で「ありがちな」悩み事と、それに対する私の考えを書きます。 本題の前に 自己紹介 伊藤由貴といいます。本名
Excelなテスト仕様書をMarkdown/GitHub/CircleCIに移行した話 - トレタ開発者ブログ
こんにちは、QAエンジニアの井上恵一です。好きな飲み物は一番搾りと韃靼そば茶です。 初回からニッチなネタではありますが、昨年入社した直後に行った、 iPad アプリのテスト仕様書の管理方法を見直したときの話を紹介しようと思います。 見直しのきっかけ トレタは飲食店向けの予約/顧客台帳アプリです。だれでもかんたんに使いこなせるシンプルさを追求してはいますが、製品の進化に伴ってそのテストケース数はすでに数千という単位にまで膨れあがっています。 製品の品質を安定させるためには、テストの内容自体をブラッシュアップすることが重要なのは言うまでもありません。ただ、安定した製品を永続的に提供していくためには、それに加えて、膨大なテストケースを効率よくメンテナンスし続けるためのプロセス作りも欠かせません。 入社のタイミングでトレタのテスト設計を担当することになったので、テストケースの管理方法についてもいち
Scalaのユニットテスト入門 - seratch's weblog in Japanese
何を使うべきか？ 公式サイトのForumにて http://www.scala-lang.org/node/9826 Java における JUnit のようなデファクトスタンダードはないの？ ScalaTest を使うとしてどのスタイルが一般的？(JUnit、BDD、Features、FunSuite・・) ScalaTest、specs(specs2)、ScalaCheck、JUnit、TestNG あたりが選択肢 どれか一つに絞るというより、ScalaTest と ScalaCheck を併用のような使い方もアリ 私は ScalaTest を BDD スタイルで使うことが多い ScalaCheck の入力を自動生成するアプローチは機能テストのようなものに特に向いている 私の環境(Java/Scala が混在する maven プロジェクト)には ScalaTest よりも specs の
RSpecでDynamoDBなどの外部サービス機能のユニットテストを実現する - Qiita
この投稿は Sansan Advent Calendar 2015 の 13 日目の記事です。 みなさんテスト書いてますか？ この時代テスト書いていない人なんて、いないですよね。 いるわけないと思います。 ただ、質問を変えて、 外部サービスに依存するコードのテスト書いてますか？ となると、結構テスト書いてない人多いんじゃないかなと思います。 あるいは書いていても、中途半端なものになっちゃうんじゃないかなと思うんです。 そこに課題感があったので、この記事書くことにしました。 背景 弊社ではAWSサービス群を結構使ってまして、最近はコアな機能の部分に DynamoDB SQS などをガッツリと採用しています。 正直今までも上記サービスは使っていたはいたんですが一部だったということもあり、テストに力を入れてませんでした。 たとえば、DynamoDB周りのテストとかは みたいにこの引数で呼び出され
プログラムの挙動をテストする - sbtでテストを実行しながら開発 | Scala Cookbook
プログラムが正しく動くかどうかを検証するには以下の方法が考えられます： 型が合っているかを確認する (Scalaのコンパイラが検査してくれる) あらゆる入力に対して正しい結果を得るコードであることを証明する (soundness)。 そのコードで必要な結果をすべて計算できる(completeness)の検証。 最後の検証方法を毎回行うのは大変なので(アルゴリズムの論文を書くときには必須ですが)、手軽な方法として コードを動かしてみて結果を確認する このアプローチが経験的にうまくいくことが知られています。 ScalaTestによるテストコードの作成 Scalaでのテストコード作成には ScalaTest Specs2 が有名です。今回は構文が比較的わかりやすいScalaTestについて紹介します。 テストコードの実行 Scalaのプロジェクトの作成の例では、ScalaTestをすぐ使えるよう
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