Aqua: The IDE for test automationEnjoy a more productive testing experience with Aqua, a JetBrains IDE for test automation.
手軽に負荷テストができるツール「Taurus」がスゴい
modules: jmeter: version: 5.4.1 # ここに書いてあるバージョンを勝手にダウンロードしてくれる properties: log_level.JMeter: WARN log_level.JMeter.threads: WARN system-properties: org.apache.commons.logging.simplelog.log.org.apache.http: WARN 既存ツールのラッパーとして動作 デフォルトでは内部的にJmeterが実行されますが、以下のようなツールで作成されたスクリプトを流用することが可能です。 JMeter Gatling Locust Selenium Vegeta つまり、さきほどはYAMLでシナリオが記述可能とは言いましたが、もちろん既存のスクリプトを流用できるってことです。 いままで作り上げてきたスクリプトや
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A picture’s worth a 1000 tests. Unit testing asserts can be difficult to use. Approval tests simplify this by taking a snapshot of the results, and confirming that they have not changed. In normal unit testing, you say assertEquals(5, person.getAge()). Approvals allow you to do this when the thing that you want to assert is no longer a primitive but a complex object. For example, you can say, Appr
Python で MagicMock を使う - akiyoko blog
MagicMock は mock.Mock のサブクラスで、薄いラッパーです。 >>> from mock import Mock, MagicMock >>> issubclass(MagicMock, Mock) True >>> list(set(dir(MagicMock)) - set(dir(Mock))) ['_mock_set_magics'] MagicMock を使えば、クラスだろうがオブジェクトだろうがメソッドだろうが関数だろうが、何でもモックオブジェクトで置き換えて、その振る舞いを自由にシュミレートすることができます。 まず、一番シンプルにモックを使う方法は、直接 MagicMock オブジェクトを代入するやり方です。 models.py（置換対象クラス） import random class User(object): def __init__(self, na
nose introduction - Python Testing
Python Testing Python Software Development and Software Testing (posts and podcast) This post has several examples, and covers fixtures, test discovery, asserts, running options, and running unittests and doctests. Nose’s tagline is “nose extends unittest to make testing easier”. It’s is a fairly well known python unit test framework, and can run doctests, unittests, and “no boilerplate” tests. It
noseで気軽にテストを書く(+geventの場合) - Qiita
unittest.TestCaseを継承した以下のようなファイルtest_hoge.pyを作成します。 ここでは値が期待する値と同じかどうかを調べるeq_と, 値が真であるかどうかを調べるok_をnose.toolsからインポートして使っています。 テストフレームワークによくある仕組みとして、テストの前後に初期化/リソース解放などの処理を行うためのsetUp, tearDownが提供されていますので、試しにprint文を入れてみます。 from unittest import TestCase from nose.tools import ok_, eq_ from hoge import sum, is_even class HogeTestCase(TestCase): def setUp(self): print 'before test' def tearDown(self): p
unittest — Unit testing framework
unittest — Unit testing framework¶ Source code: Lib/unittest/__init__.py (If you are already familiar with the basic concepts of testing, you might want to skip to the list of assert methods.) The unittest unit testing framework was originally inspired by JUnit and has a similar flavor as major unit testing frameworks in other languages. It supports test automation, sharing of setup and shutdown c
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
pytest: helps you write better programs - pytest documentation
pytest: helps you write better programs¶ The pytest framework makes it easy to write small, readable tests, and can scale to support complex functional testing for applications and libraries. pytest requires: Python 3.8+ or PyPy3. PyPI package name: pytest A quick example¶ $ pytest =========================== test session starts ============================ platform linux -- Python 3.x.y, pytest-8
doctest — Test interactive Python examples
doctest — Test interactive Python examples¶ Source code: Lib/doctest.py The doctest module searches for pieces of text that look like interactive Python sessions, and then executes those sessions to verify that they work exactly as shown. There are several common ways to use doctest: To check that a module’s docstrings are up-to-date by verifying that all interactive examples still work as documen
pytest 使い方まとめ | DevelopersIO
西田@大阪です pythonのテストフレームワークであるpytestの主だった使い方をまとめてみました 今回の記事で利用したバージョンは以下です Python: 3.6.5 pytest: 3.8.0 freezegun: 0.3.10 テスト対象 ファイルはtestから始まるファイルが対象になります test_sample.py メソッドはtestから始まる関数が対象になります def test_something(): # ~~~ 複数のテストをまとめたいときはclassを使いグルーピングしたいテストをそのクラスのメソッドとして記述します class TestGroup(object): def test_something_1(): # ~~~ def test_something_2(): # ~~~ assertion assert キワードのあとに bool 値を返す式を書きま
pytestに入門してみたメモ - Qiita
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- def test_1(): a = 1 b = 2 assert a == b def test_2(): a = 1 b = 2 assert a != b スクリプトのtestで始まる名前の関数が自動的にテスト対象になります。 各関数の中で、成立すべき式（Trueになるべき式）をassert文で記述します。 そして、引数にスクリプトファイル名を指定してpytestコマンドを実行します。引数を省略すると、カレントディレクトリにあるtest_*.pyという名前のスクリプトが自動的にテスト対象になります。 $ pytest test_app.py ======================================= test session starts ======================
コードのテスト — The Hitchhiker's Guide to Python
コードのテスト¶ コードをテストすることは非常に重要です。 テストコードを書くことに慣れ、このコードを並行して実行することは、現在、良い習慣と考えられています。この方法は賢明に使用され、コードの意図をより正確に定義し、より分離されたアーキテクチャを持つのに役立ちます。 いくつかの一般的なテストのルール: テストユニットは1つの機能のほんの少しに集中し、それが正しいことを証明する必要があります。 各試験ユニットは完全に独立していなければなりません。各テストは、呼び出される順番に関係なく、単独で実行できなければならず、テストスイート内でも実行できなければなりません。このルールの意味は、各テストに新しいデータセットがロードされていなければならず、後で何らかのクリーンアップを行わなければならない可能性があるということです。これは通常 setUp() と tearDown() メソッドで処理されます
製品の改良を仮説検定する - Qiita
統計分析における仮説検定と確率分布の重要性についてはすでに数度にわたって解説してきた通りですが、ここであらためて帰無仮説と対立仮説についてもう一度振り返ってみましょう。 製品の改良についてのシナリオ D 社では科学計算機用の演算装置を開発しています。このたび研究開発チームは既存のバージョンを改良して性能を向上した新しいプロトタイプを作成しました。同社の品質管理チームはさっそくソフトウェアのベンチマークを測定し、本当に改良がされているか 50 個のサンプルを抽出してテストすることにしました。 品質管理チームによると、もともとの旧製品の性能スコアは平均して 1294 、標準偏差は 34.5 であり、サンプルとしてテストした新製品の性能スコアは平均して 1311 、標準偏差は 28.3 とのことでした。 帰無仮説と対立仮説 話だけを聞くと性能スコアが向上していますから確かに製品が改良されたように
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Robot Framework
GitHub - matplotlib/pytest-mpl: A pytest plugin to facilitate image comparison for Matplotlib figures
Python Mock and MagicMock. While I’m looking for a way to test my… | by Ryan Ermita | Ryan's Dev Notes | Medium
How to mark test functions with attributes — pytest documentation
API Reference — pytest documentation
test — Regression tests package for Python