ソフトウェアエンジニアリングサバイバルガイド: 廃墟を直す、廃墟を出る、廃墟を壊す、あるいは廃墟に暮らす、廃墟に死す
ソフトウェアエンジニアリングサバイバルガイド: 廃墟を直す、廃墟を出る、廃墟を壊す、あるいは廃墟に暮らす、廃墟に死す
ソフトウェアエンジニアリングサバイバルガイド: 廃墟を直す、廃墟を出る、廃墟を壊す、あるいは廃墟に暮らす、廃墟に死す
What’s Hurl? Hurl is a command line tool that runs HTTP requests defined in a simple plain text format. It can chain requests, capture values and evaluate queries on headers and body response. Hurl is very versatile: it can be used for both fetching data and testing HTTP sessions. Hurl makes it easy to work with HTML content, REST / SOAP / GraphQL APIs, or any other XML / JSON based APIs. # Get ho
Infrastructure as Code の静的テスト戦略 #DevOpsDaysTokyo / DevOpsDays Tokyo 2021
DevOpsDays Tokyo 2021 で使用したスライドです。 Infrastructure as Code を導入してみたはいいけれど、デプロイしてみたらなぜか上手く動かない。そんな経験はありませんか？ 本セッションでは、実際の環境を構築する「前」に、IaC のコード自体に対してテストを行う手法について解説します。 ご存知の通り Infrastructure as Code (IaC) は、インフラをコードで定義することを通し、アプリケーション開発のベストプラクティスをインフラ領域にも輸入しようとする方法論です。IaC の考え方は近年急速に普及し、開発フローの一部として種々の IaC ツールを利用することは半ば常識のような状態にあります。 しかし同時に、IaC は銀の弾丸ではありません。特に組織的な導入を考えようとすると、得てして「なぜか上手くいかない」「余計に運用が辛くなってしま
世界中のITエンジニアが悩まされている原因不明でテストが失敗する「フレイキーテスト」問題。対策の最新動向をJenkins作者の川口氏が解説（後編）。DevOps Days Tokyo 2022
世界中のITエンジニアが悩まされている原因不明でテストが失敗する「フレイキーテスト」問題。対策の最新動向をJenkins作者の川口氏が解説（後編）。DevOps Days Tokyo 2022 世界中のITエンジニアが悩まされている問題の1つに、テストが原因不明で失敗する、いわゆる「フレイキーテスト」があります。 フレイキーテストは、リトライすると成功することもあるし、失敗する原因を調べようとしてもなかなか分かりません。GoogleやFacebookやGitHub、Spotifyといった先進的な企業でさえもフレイキーテストには悩まされています。 このフレイキーテストにどう立ち向かうべきなのか、Jenkinsの作者として知られる川口耕介氏がその最新動向を伝えるセッション「Flaky test対策の最新動向」を、4月21日、22日の2日間行われたイベント「DevOps Days Tokyo 2
RustでAPIを開発してみたら結構辛かった話
はじめに 皆様こんにちは、株式会社プラハのAwataです。 今日は、以前書いたリーダーの振り返り記事で軽く触れていた、RustでのAPI開発についての記事を書いていこうと思います。 結論RustでWebは辛い！という話なんですが、約5か月くらいRustでWeb開発をしたので、今後の参考になるようなことを書いていこうと思います。 ぜひ最後までお付き合いください。 TL;DR RustでWeb開発はまだ早いかもしれない。 RustでDDDはやりやすい。ただしDIがやりにくい場合があるので、そこは要注意。 Rustはモジュールの仕組みが協力なので、モジュラモノリスはやりやすい。 サンプルリポジトリはこちら Rustはやっぱり難しいけど人気の理由も少し分かった気がする そもそもなぜRustでやってみようとなったのか 前例が少ない中、どうしてRustで開発しようと思ったのか気になる方も多いと思います
<? include("abc.php"); include("def.php"); include("conf.php"); include("db.php"); include("some.php"); include("what.php"); Define("NUM", 100); class super_calc extends great_calc { /* * * * コンストラクタ * * * * */ public function super_calc($initial_num){ $this->db = DB::getDb(DSN); $this->initial_num = $initial_num; } /* * * * チェック * * * * */ public add_ok($add_num){ $res = $this->addable($add_num);
PyCon JP 2020での発表スライドです。 --------------------------- (2020/08/30) 誤字を修正しました。 場所: p15 誤: assert_array_close() 正: assert_allclose() --------------------------- (2020/08/31) 誤字を修正しました。pandas.util.testingは動作しますが、pandas1.0以降ではdeprecatedになっており代替としてpandas.testingを使うことが推奨されています。 場所: p17 誤: pandas.util.testing 正: pandas.testing なお、p18のサンプルコードは元々pandas.testingで説明していたため変更はありません。 --------------------------- ト
TypeScriptでテストコードを徹底的に型推論する / TypeScript Meetup 4
2020年6月16日 TypeScript Meetup #4 にて発表した資料です。
[Rust] モジュールのベストプラクティス
Rust のモジュールシステムは私の知る中でもトップクラスによくできた仕組みだと思います。特にリファクタリングによってモジュールを再構成するときのやりやすさは他の言語では経験できないものです。例えばそれなりの規模の Python プロジェクトを回帰バグを導入せずにモジュール構造のリファクタリングするのは不可能に近いですが、 Rust ではそのような不安を覚えたためしがありません。 Rust のモジュールシステムがどういうものかは、 The book にも書かれていますし、すでに大量のガイドが書かれていると思います。しかし、どのように使うべきかについては意外なほど情報が少なく感じます。 ベストプラクティスというのもおこがましいですが、数年使ってきて Rust のモジュールシステムを使う上でスムーズに感じる方法をまとめておきたいと思います。 Rust のモジュールシステム 本稿の主題はモジュー
![[Rust] モジュールのベストプラクティス](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/891eeb61cb537942f816adc8c8b2ea1079e47749/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--9-GnInIk--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BRust%25255D%252520%2525E3%252583%2525A2%2525E3%252582%2525B8%2525E3%252583%2525A5%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252583%2525AB%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252583%252599%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%252588%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525A9%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252586%2525E3%252582%2525A3%2525E3%252582%2525B9%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Amsakuta%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUFUWEFKeG5tZ0ZYQlJsZjJpZVh1QWlwOG9LaFdpT2FSczg2dXRzWlcwN3o9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
概要 pythonでテストコードを書くときがありますが、（筆者のように）超初心者からすると難しい用語や書き方がたくさん並んでいてハードルが高いです。 テストコードの入口となる最低限（最低限過ぎるかもしれませんが）の書き方を備忘を兼ねて書きます。 pythonでのテストコードを書く時のライブラリの種類 筆者が簡単に調べたところ、2つのライブラリがよく使われているようです。 unittest : python標準ライブラリ。インストールが必要ない。pytestと比較すると、柔軟なテストケースを書きづらい。 pytest : サードパーティ製のライブラリ。インストールの必要がある。柔軟なテストケースが書ける。pythonのテストコードを書く時のデファクトスタンダートになりつつある模様（これが本当かは確認していないですが、そういう記述を見かけることが多かったです）。 筆者個人としては、以下の3つの
dockertest のススメ
追記: 2024-07-20 Testcontainers を使いましょう。 概要 dockertest は go でテストを書く際に docker 経由で指定したコンテナを起動してくれてテストが終わったらコンテナを削除してくれる便利ライブラリです。 モチベーション 時雨堂では TimescaleDB という PostgreSQL に TSDB 拡張を追加した少し変わった RDBMS を利用しています。 TimescaleDB 専用の関数があったりするため、モックなどを使わずにテストを書くのが現実的です。 dockertest ory/dockertest: Write better integration tests! Dockertest helps you boot up ephermal docker images for your Go tests with minimal wo
Intro Chromium にコントリビュートするためには、ソースコードを理解する以外にも、もろもろ必要な周辺知識がある。 ドキュメントはかなり整備されている方ではあるが、そのドキュメントにたどり着くのが難しい場合もある。 レビュアーなどが親切に教えてくれるものをローカルにメモしているが、それも散らばってきたため、ここにまとめることにする。 まずは初期状態で公開するが、どんどん更新していき、長くなっても分割しないで追記を繰り返そうと考えている。 関連サイト 始めて取り組もうとすると、まずどこを見ればわからないところから始まる。 似たようないくつかのサイトがあり、使い分けがされているからだ。 code search https://source.chromium.org/chromium/chromium/src コードをインタラクティブに検索するためのサイト Workspace 風の U
対象 業務レベルでサーバーサイドでJestを書いたことはないけれど、新プロジェクトでは書くことになったみたいな方を想定して記述しています。 Jestについては中々ベストプラクティスが集まりにくいので、経験的にこう書くと「きれいに」・「早く」・「正確に」書けるよというTipsを集めてみました。もし、よろしければお読みください。 前提 TypeScript Node.js Jest DBアクセスありの状態を想定しています 1. it文内では、必ず1回は、expectをつかって検証をする JestのPRをレビューしてるとたまに見受けるのですが、expectを使ってないケースがあります。 // NG it('userを正常に、作成できること', async() => { await createUser({ name: 'Mike' }); }); // OK it('pdfが正常に削除できること
開発イテレーション偏重 - 兼雑記
開発イテレーションを早くすれば、かなりの問題が勝手に解決される、と信じています。なんか最近、他の要素を軽視しすぎていたり、特にイテレーション速度に影響しなさそうなことすらしている気がしていて、信仰とかのレベルかもしれない、という気がしてきたので、ちょっと書いてみようかなと。主に C++ の話です。 仕事とかしてると良い判断力が求められたりしますが、判断というのは結構難しいですよね。アプローチ A と B で悩んだ時に、手が速ければ両方できたりします。開発イテレーションを無限に速くすると、必要とされる判断力はゼロに漸近していきます。やったね。 2手で変更の正当性を高速に確認できるようにする make (かその他のビルドコマンド)てやったらビルドができて、 make check (かその他のテストスクリプト)てやったら遅くないテストが全部走る、という体勢が好きです。試すためにはあっちのディレク
みなさん Fuzz testing ってご存じでしょうか。 人間が作る物は必ずといっていいほどバグが存在します。そしてそのコードをテストする人間も必ずバグを見逃します。 想定していなかった境界値テスト等、人間には先入観という物があり、それが邪魔をして簡単にバグを見逃します。昨今、この様な誰も気付かなかったバグの隙間を突く様な脆弱性が沢山見つかっています。 物によっては重大インシデントに発展する物まであります。 こういった人間では想定できない様なバグを見付けてくれるのが Fuzz testing です。Fuzz testing を実施する事で、ソフトウェアは頑丈になり安全にもなりえます。 本日、Go の master ブランチに Fuzz testing の機能が入りました。 [dev.fuzz] Merge remote-tracking branch 'origin/dev.fuzz'
Rustコードのコンパイルが遅いことは誰でも知っています。しかし筆者は、世の中のほとんどのRustコードはコンパイルをもっと速くできると強く感じています。 例えば、つい最近の記事にこのように書かれていました。 一方、Rustでは、プロジェクトやCIサーバーの性能にもよりますが、 CIパイプラインの実行に15～45分かかります。 これは筆者には理解できません。GitHub Actions上にあるrust-analyzerのCIの所要時間は8分です。しかも、これは100万行の依存関係に加え、20万行の独自コードが記述されたとても大規模で複雑なプロジェクトでの話です。 確かに、Rustは根本的な部分で非常にコンパイルが遅いのは間違いありません。Rustはジェネリクスのジレンマにおいて「遅いコンパイラ」を選び、全体的な設計思想としてコンパイル時間よりもランタイムを優先しています（この点に関する優れ
こんにちは。エンタメ領域のDXを推進するブロックチェーンスタートアップ、Gaudiyでフロントエンドエンジニアをしているkodai（@r34b26）です。 Gaudiyでは、以前のtech blogでお伝えしたように、ATDDやフロントエンドのテストに取り組んできました。 techblog.gaudiy.com ですが、正直にいうと、Cucumberを使ったフロントATDDは運用がうまく回っていません。 なぜ失敗したか？ を振り返ってみると、「設計を変える（＝テストを書く）こと」だけに注力してしまい、「コミュニケーションの構造を変えなかったこと」が原因だということに思い当たりました。 そこで今回は、テスト文化を醸成するためのコミュニケーション設計をテーマに、ブログを書いてみたいと思います。 テスト文化を組織に定着させたいけどうまくいっていないチームの方々に、ご参考になったら嬉しいです。 1
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場
golangでテストのためだけにinterfaceを書くのが死ぬほど嫌だったので編み出した技を紹介します。 TL;DR テスト(=mock)のためだけにinterfaceは切りたくない 型エイリアスとビルドタグを組み合わせるとinterfaceがなくてもモックが作れる この手法に必要なモックを自動生成するプログラムを作った interfaceは本当に必要なシーンで使うべき Background 現在モックを使った単体テストは一般的です。 Javaでの例を挙げると、モックしたいコンポーネントについて予めinterfaceを定義しておき、モックではそのインターフェースを実装するのが定石です。 しかしgolangのinterfaceはJavaなどのそれとは若干性質が異なるため、テスト=モックのためだけにinterfaceを書くのはオーバーワーク気味です。 そうテストのためだけにinterface
求人票の作り方: QAリードを実例に5ステップのフレームワークと中間成果物を公開します - MonotaRO Tech Blog
こんにちは、鈴木です。 求人票の作成を経験しました。実際に公開した求人票を実例として、どのように考え、どのようなプロセスで、どのような中間成果物を生み出しながら取り組んだのか。具体的な内容を共有します。 「先に知っておきたかった！」と思うものや、検索しても見つからなかったものなど、多くの知見を得ることができました。 それらを公開することで、これから求人票の作成に関わる人のお役に立てれば幸いです。 QAリード採用はじめました はじまりは兄弟会社の組織図 求人票を書こう! ってどうすれば!? 求人票作成のフレームワーク 1. 現在を書き出す 1.1. 思っていることを書き出す 1.2. 現在使っているモノを書き出す 1.3. 現在おこなっているコトを書き出す 2. 未来を書き出す 2.1. 将来おこなっているコトを書き出す 2.2. 将来使っているモノを書き出す 3. その職種が必要な理由を書
Python を使い始めると、ディレクトリの階層で分けてファイルを管理したくなります。 そこで出てくるのが __init__.py ファイル。 これは一体何者なのか。 色々と情報がころがってはいるものの、なかなか納得行くように説明しているものが見当たりません。 Python のドキュメントでも、何を参照すれば正解なのかがわかりにくい1。 ということで、__init__.py についてまとめてみました。(少し長いです) 読み物形式で書いていますので、結論(「__init__.py の役割」)だけ見たい方はスクロールして最後の方を読んでください。 python コードの例は、主に 3.6/3.5 を使用しています2。 「モジュール」と「パッケージ」と「名前空間」 モジュールと階層構造 単一ファイルのモジュール ディレクトリによる階層構造と名前空間 ディレクトリと名前空間のマッピング __ini
「DI使うとインタフェース地獄に陥るらしいから使いたくない」と言っていたA氏がインタフェースを使わずにDIで幸せになるまで - Qiita
「DI使うとインタフェース地獄に陥るらしいから使いたくない」と言っていたA氏がインタフェースを使わずにDIで幸せになるまでC#DIDependencyInjection依存性の注入 DIはインタフェース定義しなくても十分実用的だし、むしろそっちの方が本質だよ、という話をします。C#や.NETを使っていますが、それに限らず普遍的な内容です。 インタフェースと実装に分けるとか無理。DIなど不要！ 中堅社員のA氏は、「DIっていちいち実装とインタフェース分けないとダメなんでしょ？。さすがにやってられんわ」と言って頑なにDIを導入しようとしません。 DIはテスタビリティと併せて語られることが多かった為か、A氏は「注入するクラスは基本的にインタフェース定義しましょう」という記事ばかりを読んでいたのです。 インタフェースと実装を分けるとは、例えば次のような事です。 services.AddScoped
あれこれ 備忘録的な書き殴りな文書です。あしからず。 オシャンティーな技術スタックで、大きな組織でやるのも面白いと思うけど、小さな会社でレガシーなシステムやメンバーと向き合うのも悪く無いよ！ってことを伝えたいのだけど、これが楽しめる人いるかな？私は楽しいよ！ ジョインした時点の状況 開発体制 開発エンジニア（入社半年） インフラエンジニア（５年前後、QA兼ねる） 主力サービスの協力会社 0.5人月程度 会社の屋台骨の 主力事業のSaaSサービスがあるが、業務委託の0.5人月程度の工数の範囲でできる改修を行っていた。 開発エンジニアは新規機能を開発していた。 課題感 一度作られたシステムは、表(UI/UX)も、裏(システム)もレガシーな状況であった。 限られたエンジニアのリソースは、営業視点で、あったら売りやすい機能開発に費やされており、負債返却や、使い心地の改善には充てられていなかった。
はじめに この記事の内容 この記事は上記記事で作成したデータベースに接続するテストの仕組みを運用した際に発生した問題点とそれに対する分析、解決策の案をまとめた記事です。 データベースに接続するテストの詳細な内容は上記記事を参照していただければと思うのですが、作った仕組みの概要としては データベースに接続するJUnitTestをCIで実行するしくみ です。 これによって私が開発しているプロダクトのテストの仕組みの全体像は以下のようになりました。 CIで実行されるJUnitTest（Javaプロセスのみ）の実行基盤 CIで実行されるJUnitTest（データベースにアクセスする）の実行基盤 機能開発時に開発者が作成し協力会社の打鍵者の方に依頼するファンクショナルテスト これは自動E2Eテスト等でカバーできるものも含まれており、そういった仕組みも整備しなければいけないという課題認識があります。
はじめに ※ (2024/03/14 16:33) 「インテグレーションテストの気軽な実行・変更ができない」節にて、データのクリーンアップを teardownで行うよう修正 EC開発-B グループの岡崎と EC開発-A グループの菊川です。2人とも普段は MonotaRO の EC サイトの開発に従事しています。 今回は、昨年11月に開催した、テストとリファクタリングのためのワークショップの中で行ったライブコーディングの準備をするにあたって困ったことについて記載します。 ライブコーディングでは、参加者全員の前で実際のプロダクトのソースコードをリファクタリングする、ということにし、それにあたって研修の運営メンバーでリファクタリングに取り組んでみました。ただ闇雲にリファクタリングするのではなく、研修では参加者に「どのような流れや考え方でリファクタリングをするか」を理解してもらえるように、運営メ
はじめに prismatix 事業部で QA エンジニアをしている長友です。 今回は私の所属するチームの方がテスト改善を行ってくださったので、そのお話です。 経緯 今私のいるチームには、私以外に K さんというメンバーの方がおられます。 これまで私の所属する prismatix 事業部で、いろいろなマイクロサービスの開発に携われてきた方です。エンジニアリング力が高く、テストに関する本も出されている方で、私もその方の本を持っています。ですから話すときはよくテストの話題になります。 その方が、これまで開発チームにいた中で作っていたテストコードによるテストのやり方に課題を感じていたということで、今回その改善をすることになりました。 いろいろ試行錯誤をされて、こうしたらいいのではないかというアイデアが出てきたので、それをどうやって開発チームに実践してもらうかをやってみたことをお話します。 なお、私
この記事は、弁護士ドットコム Advent Calendar 2019 - Qiitaの2日目の記事です。 TL;DR TDDの実践方法を実際にコードを書いて解説します TDDの「レッド・グリーン・リファクタリング」のリズムを学ぼう 何度もテストを実行して、プログラムに対する不安を取り除こう TDDはテスト技法ではなく設計手法 TDD Boot Camp Sendai 9thに参加しました。TDDの伝道師和田さん（@t_wada）を講師に迎え、有志たちで開かれた勉強会でした。 午前中は和田さんによるTDDに関する講演とライブコーディング。午後は参加者同士のペアプロで出題されたお題を実装していく活気あるイベントでした。 イベントを通じてTDDはテストファーストのことだと考えていた自分は目を見開かされました。TDDは単にテストファーストでプログラムを実装することではなく、実装（ソフトウェア）が
Go 1.14 で testing パッケージに新しく t.Cleanup(func()) や b.Cleanup(func()) が導入されました。 最初は今まで defer を使っていたところを置き換えられるくらいしか良いところがないかな〜と思っていましたが、想像以上に柔軟な使い方ができるので今まで使用したパターンを書いておきます。 Cleanup の特徴 テストランナーは panic ハンドラがあるので、Cleanup は panic が起きたとしても常に呼び出されます。例えば、以下のコードではちゃんと called が出力されます。 func Test_main(t *testing.T) { t.Cleanup(func() { fmt.Println("called") }) panic("") } The Go Playground 別 goroutine で panic し
概要 プロダクト開発を行う上で、テストコードは重要な要素であるかと思います。 ユニットテストコードを書くことで、クラス単位の動作保証を行うことが出来ます。また、E2Eテストやインテグレーションテストを書くことで、DBアクセスや外部連携を含めた、プロダクトにおける一気通貫の動作を確認することが可能になります。 作成したテストコードは、CICDと組み合わせて、自動テストとして定期的に実行させます。これにより、既存のソースコードを変更した際の品質を (ある一定レベルにおいてですが) 担保することが出来るようになります。結果として、開発メンバーは積極的なリファクタリングを行えるようになり、健全な開発のライフサイクルが回る・・・という流れになります。 テストコードも、プロダクションコードと同様に、継続的に保守・開発していく必要があり、一定のお作法に則って開発していく必要があります。無秩序で設計が不十
Atomic Design思考でVue.js×Plotly.jsでのグラフComponentを実装した結果 - ABEJA Tech Blog
第0章：はじめに こんにちは。はじめまして。 ABEJAでフロントエンドとバックエンドをフラフラしているエンジニアの齋藤(@z-me)*1です。 本ブログは ABEJA Advent Calendar 2019 の9日目です。 不本意ながらABEJAで開催するフロントエンドのミートアップやカジュアル面談でよく、 ABEJAってAIの会社ってイメージはあるけどUI/UXガッチリやってるイメージがない。 と言われる事が多いので、当ブログ編集長*2が言っている通り*3、ABEJAではプロダクトを開発＆提供しているということをお伝えしたいと思います。 今回はその中でも、あまり外部に広く知られていない、ABEJA Insight for Retailの提供しているDashboardで、どのようにUI/UXに力を入れて開発しているのかや、その開発手法(Atomic Design)やグラフCompone
この記事について 自分の所属するチームに、自動テストを書いたことがないメンバーが加わったとき、ガイドラインとなるようなドキュメントがほしいなと思っていたので、書きました。どうせなら他のチームでも使いたいので、ドメインはぼかして汎用的になるようにして公開します。独自のベストプラクティス的なものですが、これまでのチームではわりとどこもこれに近くうまくいっていたので、汎用的に使えるんじゃないかと想像します。 はじめに 環境 Laravel: 5.8 以上 PHP: 7.0 以上 PHPUnit: 7.0 以上 いちおうバージョンは書きましたが、あまり関係はないです。 基本方針 基本方針は、自分の経験上これがいちばんコストパフォーマンスがいいと思っているガイドラインですが、自分はベンチャーやスタートアップ企業で、スピード重視の文化に身を置くことが多いため、テストは最低限にして、素早くリリースするの
Python 3.3 から __init__.py を省略して良いと思っている人が多いですが、 省略しないでください。 なぜ勘違いが起こったのか Python 3.3 から、 PEP 420 で Implicit namespace package が追加されました。 Namespace package とは普通の package ではありません。 特殊な用途のもので、ほとんどの人にとっては 知る必要すらない ものです。 どうしても知りたければ、上の PEP 420 と packaging guide を読んでください。 __init__.py を省略する弊害 普通の package で Implicit namespace package を乱用すると弊害があります。 import が遅くなる 通常の package とは違うので import が package 内のモジュールを探すの
はじめに こちらの動画でも紹介したのですが、春は新人エンジニアの季節。そして去年や一昨年前の新人たちが２年目から３年目になる季節です。というわけで、そんな彼らが初級者から中級者になるためにオススメの本を紹介したいと思います。 この記事では動画の内容に加えて「どんな本を何故紹介するのか？」という観点も合わせて加筆しています。 ラインナップ 紹介する本は以下のラインナップです。超有名本を含めて 「アーキテクチャ」 「運用」 「コーディング」 「インフラ」 「データベース」 とWebアプリケーションエンジニア必須の6カテゴリから１つずつ選出してみました。 UNIXという考え方―その設計思想と哲学 ITIL はじめの一歩 スッキリわかるITILの基本と業務改善のしくみ リーダブルコード ―― より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック レガシーコード改善ガイド Webエンジニアが知って
CircleCI (Performance Plan) vs. Github Actions 結論: CircleCI を買おう 現在ユビレジでは CI は CircleCI (Performance Plan)と TravisCI を使っていて、 CircleCI: サーバーサイド(いろんな言語がある) Web フロントエンド(Rails アプリのなかで webpack が動いていたり、 create-react-app で作られたペラっとしたものがあったりいろいろある) TravisCI: iOS アプリ というような感じで使い分けている。 Performance Plan なんだから iOS のも Travis から引っ越せばいいんじゃねえの?と思わんでもないのだが、 Travis の annual 課金がまだ残ってる iOS の CI と TravisCI と CircleCI に
はじめに おはようございます、加藤です。Vue.jsのユニットテスト環境作成の方法をまとめました。もし、このブログが公開から時間が経っているなら情報が古い可能性が高いです、ご注意ください。 なぜわざわざこんな事を言うかというと、私がこのブログを書いた理由は簡単に環境作成できるにも関わらず古い情報にぶつかって無駄に時間を溶かしたからです。。。 tl;dr Vue.jsのユニットテストの導入方法 マウンティングオプションは mount と shallowMount どちらを使うべきか 見るべきドキュメント 環境作成までがメインでユニットテストの作成方法についてはどのドキュメントを何の為に読んだかをまとめています。 ブログを書く経緯 最近Vue.jsの基礎を勉強したので自主4連休中に、Techpitで販売されているVue.js/Vuexを使ってTrello風アプリを作成しよう！を買ってサンプルア
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら ユニットテストツール「pytest」 Atsushi Odagiri氏（以下、Odagiri）：では次にpytestです。pytestもけっこう有名になってきたツールです。flake8とかmypyは静的チェックのツールなので、あいつらは実行させない、つまりコードの内容として「何か危ないぞ」とか「型違うよ」というのをチェックしてくれるツールです。pytestは結局のところユニットテストツールなので、テストで
GitHub Copilotを使ってちょっと楽にUnitTestを書けるようになった - STORES Product Blog
こんにちは！ 引っ越しのために本棚をひっくり返していたら、エンジニアなりたての頃の勉強ノートが出てきました。 今となっては全く役に立たないノートなのに、なんとなく捨てられない とと です。 毎日頭が沸騰するんじゃないかと思うくらい頭をフル回転させて、人生で一番カロリーを使っていたのか、あのときほど減量に成功した日はいまだかつてありません。 （プログライミングダイエットと呼んでいます ※効果には個人差があります） Unitテスト書いてますか？GitHub Copilot使ってますか？ さて、わたしは普段、STORES 決済 アプリ/SDK を開発するチームでiOSエンジニアをしています。 この2つのプロジェクトの現在のUnitテストのカバレッジは以下の通りとなっています。 アプリ: 33.15% SDK: 27.98% 結構頑張っている方だと思うのですが、どうでしょうか？ STORES 決済
SQS を使った Python の非同期ワーカーは ndkale しかない - kawasin73のブログ
誰一人見捨てない!!! どうも、かわしんです。Celery は見捨てるんです。 この記事は Pythonその2 Advent Calendar 2019 の 15 日目の記事です。 やや強めのタイトルですが、AWS SQS を使った非同期ワーカーでまともな実装は ndkale しかないという内容です。Celery は論外です。 github.com 前半はディスってばっかりなので、ndkale のことだけを知りたい場合は途中の「大本命 ndkale」から読んでください 前提としての欲しい機能 まず、諸々をディスる前に非同期ワーカーとして欲しい機能をあげておきます。 正しく SQS を使って信頼性のあるタスク実行をする 即時再実行をする 複数のキューを使い分ける。また同じタスクでも動的に利用するキューを切り替えたい Dead Letter Queue も使えると嬉しい まず Celery を
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Hurl - Run and Test HTTP Requests
Poku
PHPの改善 !== PHPのバージョンアップ | PR TIMES 開発者ブログ
(修正版) NumPy/pandas使いのためのテスト自動化入門 / PyConJP2020
【超初心者向け】Pythonのテストの書き方（pytest, unittest） - Qiita
Chromium にコントリビュートするための周辺知識 | blog.jxck.io
JestのTips集10選。サーバーサイドでNode.jsのJestを書いたことない人向け
Big Sky :: Go に Fuzz testing が入った。
Rustのビルドを高速化する方法 | POSTD
テスト文化はなぜ作れないのか？ - Gaudiy Tech Blog
テストのためだけに`interface`を書きたくないでござる — KaoriYa
Python の __init__.py とは何なのか - Qiita
開発責任者として、事業会社にジョインして半年の振り返り
データベースに接続するテストの仕組みを整備して、運用して、反省したこと - Qiita
効率的にリファクタリングを進めるための下準備教えます - MonotaRO Tech Blog
Unit Test の改善に取り組んでみました | DevelopersIO
テスト駆動開発（TDD）とは何か。コードで実践方法を解説します - パンダのプログラミングブログ
Go の t.Cleanup がとてもべんり - blog.syfm
技術的負債とならないテストコードを書くために考えること - Qiita
Laravel 製アプリケーションに対する自動テストでなにをどうテストすればいいか - Qiita
__init__.py を省略してはいけない - Qiita
Hello Worldのその先へ - 若手エンジニアにお勧めの本6選
CircleCI (Performance Plan) vs. Github Actions - Diary
Vue.jsのユニットテスト環境作成方法と見るべきドキュメント | DevelopersIO
Python開発を円滑に進めるためのツール設定 Part.2