概要 Seleniumでページの読み込みが終わらない現象が時々発生し、エラーとなってテスト実行が不安定となるため、リトライを試してみる。 ページの読み込み最大待ち時間の指定する とりあえず、読み込みを待つ最大の時間をセットして、 ページ読み込みが終わらない場合は終了させる。 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome("D:\chromedriver") driver.set_page_load_timeout(10) # 10秒 try: driver.get("https://google.co.jp/") print("The page was loaded in time！") except: print("time out!") #!/usr/bin/python import unittest, time
UITest Xcode 7 から UITest という新しい仕組みが導入され、 今までの UI Automation による自動テストより遥かに簡単に UI に関するテストが 簡単に行うことができるようになった。 そこでこの記事では、UITest におけるテストの設計や導入の際に注意する点を挙げる。 なお実際の UITest の書き方やセットアップ方法などは取り上げない。 別プロセスで動く UITest と問題点 UITest は UnitTest とは違い App Target とは別のプロセスで実行される。 そのため、App Target に含まれているファイルにはアクセスできない。 （もちろん UITest 側でコンパイルすれば使えるが…） なので UITest 側でアプリケーション側に影響を与えるコードは原則 UI に関してのみになる。 そこで問題になるのが、例えばボタンを押して
週刊Railsウォッチ: Ruby 3.2.0 Preview 1リリース、Rails向けDocker環境ジェネレータ、scientist gemほか（20220404前編）｜TechRacho by BPS株式会社
こんにちは、hachi8833です。昨日付けで早くもRuby 3.2.0 Preview 1がリリースされました。WASIベースのWebAssemblyサポートが目玉です。個人的には正規表現のタイムアウト機能が楽しみです。 Ruby 3.2.0 Preview 1 Released https://t.co/a2FQPVBDph — Ruby Programming Language (@rubylangorg) April 3, 2022 週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙏 TechRa
本記事では、mockitoパッケージを使用したユニットテストについて記載する。 モックを使用しない基本的なユニットテストについては、下記記事に記載しております。 基本的なユニットテストについて確認したい方は、こちらぜひご参照ください。 公式のチュートリアル mockitoを使ったユニットテストについて、上記の公式チュートリアルを基に確認していく。 上記のチュートリアルでは、以下のサンプルコードで、mockitoを使用したユニットテストの挙動が確認できる。 チュートリアルのサンプルコード（コメント詳細に追加 Ver） import 'dart:async'; import 'dart:convert'; import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:http/http.dart' as http; // アルバムデータを取得す
Specflowでビヘイビア駆動開発に触れてみた
ソフトウェア開発には、その考え方や特徴によって「○○開発」と名前が付いている開発プロセスがいくつかありますが、今回はビヘイビア駆動開発（BDD）というものに触れる機会があったので、その覚え書きです。 ビヘイビア駆動開発とは？ビヘイビア駆動開発（以下、BDD）とは、ソフトウェアの「振る舞い」に注目した手法です。あらかじめ、開発したいソフトウェアの仕様を「振る舞い」として定義しておき、それを満たすコードを実装するというやり方を取ります。 事前にテストコードを作成する形になるので、テストファーストの開発手法の1つです。 SpecflowでBDDに触れてみる一般的なテスト駆動開発と違い、BDDは自然言語に近い構文でテストを記述していくことが特徴的です。これを実現するためのフレームワークとして、今回はSpecflowというツールを使ってみます。 SpecflowはCucumberというBDDフレーム
ae4d6809912f8171b23f6aa43c6a4e8e627de784 - chromium/src - Git at Google
Enforce 398-day validity for certificates issued on-or-after 2020-09-01 Enforce publicly trusted TLS server certificates have a lifetime of 398 days or less, if they are issued on or after 2020-09-01. Certificates that violate this will be rejected with ERR_CERT_VALIDITY_TOO_LONG and will be treated as misissued. Bug: 1097982 Change-Id: I0fdccd93cc9fd0ee1011b37be7b584a8ce6653d9 Reviewed-on: https:
import boto3 from time import sleep DATABASE = 'test_db' PAGE_SIZE = 1000 class AthenaResult: def __init__(self, client, query_execution_id): self.client = client self.query_execution_id = query_execution_id self.next_token = False def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.next_token is None: raise StopIteration kwargs = { "QueryExecutionId": self.query_execution_id, "MaxResults"
![[Python] boto3でAthenaを使ったコードをMockでテストする - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9a48bf574a9f8a3c3e6b875b89ddc276e715d662/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwYm90bzMlRTMlODElQTdBdGhlbmElRTMlODIlOTIlRTQlQkQlQkYlRTMlODElQTMlRTMlODElOUYlRTMlODIlQjMlRTMlODMlQkMlRTMlODMlODklRTMlODIlOTJNb2NrJUUzJTgxJUE3JUUzJTgzJTg2JUUzJTgyJUI5JUUzJTgzJTg4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz03NWNkOTlkNWU2Mzg5NWMzZTIwODE2YTk5Y2IzYmIyMg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBuYWthbWFzYXRvJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz02MWQ4ZmQ2N2VjMTllY2M5OGFkZmEwMTM2OTY3ZWQzZg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-44OT44O844OT44OD44OI%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D7d89e4fac95a4dabe5308c5be5583b9e)
Flutter Riverpod は状態管理の package です。 Flutter Riverpod は DI としても利用できてテスタビリティを向上させることができます。 DI をするとインスタンスの mocking が可能になり、テスタビリティが向上します。 Flutter では代表的な Mockito という mock package があるので、そちらを利用して 基本的な UnitTest を書くことができます。 また、Http 通信をする 箇所は通信を mock する MockWebServer という package があるので、そちらを利用して UnitTest を書くことができます。 今回は題材として簡単な Github の repository 検索アプリを選びました。 検索キーワードで Github の repository 検索をするシンプルなアプリです。 アーキ
こんにちは。 SPEEDA開発チームの掛川です。 現在、私が参画しているプロジェクトではPythonを使ってサービスの開発を行なっています。 私自身、Pythonを書くのは今回が初めてなのですが、 テストを書く際にハマったことについて記事にしていきたいと思います。 環境といろいろ ・環境 OS Mac OS X 10.14.5 python 3.7.3 ・ライブラリ pytest 5.1.2 pytest-mock 1.11.1 私が今まで参画していたプロジェクトでは、モックライブラリはMockKを使用していた(使用言語はKotlinでした)のですが 「MockitoやMockKと同じように表現したい時にpytestではどうやって書いたらいいの？」 と疑問に思いハマったことの中から今回は以下の2つの内容にフォーカスしていきます。 classメソッドをモックしたい時 引数に応じて返す値を変え
BPF_PROG_TEST_RUNでXDPプログラムの挙動をテストする - yunazuno.log
eBPFには BPF_PROG_TEST_RUN と呼ばれる機能がある。これを活用すると、XDPやtc-bpf(8)向けに実装したパケット処理プログラムの挙動をテストすることができる。 BPF_PROG_TEST_RUN? BPF_PROG_TEST_RUNはbpf syscall経由で使用できる1機能。テストしたいeBPFプログラムとパケットのバイト列を入力として与えると、実行結果の返り値と処理後のパケットバイト列、および処理にかかった時間が出力として得られる。このとき、テスト対象のプログラムは実際にネットワークインタフェースにアタッチされるわけではないので、実行環境に影響を与えることなくテストを遂行できる。 lwn.net libbpfに bpf_prog_test_run() というラッパ関数が用意されているので、実用上はこれを経由して使用するのが便利。 libbpf/bpf.c a
【FastAPI】テストケース毎に独立したDBデータを使用する（GitHub Actions付き） - Qiita
ORMと連携した機能のテストを行う際、テストケース(= テスト関数)毎にクリーンなデータベースが欲しい（テストケース間の依存関係が生まれてほしくない）。 この点についていい感じの方法が実現できたためご紹介する。 参考（一部重複内容あり） FastAPIでテスト用のクリーンなDBを作成してpytestでAPIのUnittestを行う 本記事のソースコード：skokado/fastapi-tutorial 環境 Python: 3.8 fastapi==0.68.2 SQLAlchemy==1.4.25 SQLAlchemy-Utils==0.37.8 pytest==6.2.5 factory-boy==3.2.0 アプリケーション準備 ユーザ認証とブログ管理を行う簡単なアプリケーションを用意する。 ※アプリケーション本体のコードは割愛するためリポジトリを参照 ※ディレクトリ構成 . ├──
Github Actionsによる継続的インテグレーションおよび自動デプロイ – WordPressテーマ＆プラグイン – Kunoichi Market
開発者向け Github Actionsによる継続的インテグレーションおよび自動デプロイ 2020年3月4日 1年前 KunoichiからFumiki Takahashi Githubでソースコードを管理している場合、GitHub ActionsというCI/CD（継続的インテグレーション・継続的デプロイ）ツールを利用することができます。このツールを利用してWordPressの公式ディレクトリにデプロイする方法は10upが紹介（英語記事）しています。 しかしながら、受託制作や販売向け（プレミアム）のテーマ・プラグインを開発している場合、プライベートリポジトリでの運用になることが多いでしょう。Travis CIやCircle CI（Kunoichiの関連記事）では、パブリックでないGitHubリポジトリに対する連携は有料プランへの加入が必須となります。また、デプロイ先もプロジェクトごとに異なる
はじめに Python3で競技プログラミングを始めようと思い立って16日が経ちました。Python経験者ではじめて競技プログラミングにチャレンジする人向けに、TIPSや自分がやったことのメモ。 ※さすがに古くなったので書き直しました 環境編 Versionが違うことを片隅に置く Python最新(例3.9) ≠ AtCoderのPython3 ≠ AtCoderのPypy3 この記事を書いた当初はバージョンの差が大きく、競技プログラミングでよく使う構文に差がありました。しかし、2021年現在、強く意識をしなければならないほどの差はありません。執筆時点、AtCoderのPython/Pypyは以下のVersionです。 最もコンパイルエラーが出そうなのは、型アノテーション周りだと思います。3.6頃から本格的に登場しバージョンの差異があるので注意します。普段の業務でPythonを使っている方は
HTTP Client MockツールのHTTPrettyを使って、requestsの処理を拡張したクラスのテストを書こう | DevelopersIO
HTTP Client MockツールのHTTPrettyを使って、requestsの処理を拡張したクラスのテストを書こう サーモン大好き、横山です。 requestsの拡張クラスを作っていて、実際に動かした際のMockResponseを作成するのが難しいなと思ったことは無いですか？私はあります。 今回はそういうときのためのHTTP Client Mockツール、HTTPrettyを紹介します。 前提の環境 今回は仮想環境に下記のコマンドを叩いてパッケージをインストールした環境です。 $ mkdir -p /path/to/httpretty $ cd /path/to/httpretty/ $ python3 -mvenv venv $ . venv/bin/activate (venv)$ pip install requests pytest pytest-cov httpretty
試してみよう まずは Cloud Shell から試すのが一番よいと思います。 Cloud Shell でログイン後、作業用ディレクトリを作成し、cloudbuild.yaml というファイルを作成してください。 mkdir work cd work cat <<EOS > cloudbuild.yaml steps: - name: 'ubuntu' args: [ 'ls', '-l'] EOS 作業用ディレクトリの中で、下記コマンドを実行します。 gcloud builds submit . すると下記のようになります。 % gcloud builds submit . Creating temporary tarball archive of 1 file(s) totalling 49 bytes before compression. Uploading tarball of
エンジニアの佐藤です。こんにちは。今回は「AWS Step Function のユニットテスト」を構想し、実装までに直面した課題と私が考えた解決方法についてお話ししたいと思います。 AWS Step Functionとは 公式ページに書かれてますが、 Step Functions は様々なサービスをつなげて「サーバーレス・ワークフロー」を編成する仕掛けです。 AWS には古来から様々なワークフロー支援サービスがありますが、その中では最も新しいものです。 ことの始まり 筆者はある日、とある業務システムをどうやって実装したものかと考えていました。AWSでやってくれという話でしたので、AWSの各種サービスを比較検討し、最終的にStep Functionsを選択しました。重視したポイントは以下のようなものです。 拡張性が高い。 高可用性設計。 ワークフローの進捗が視覚的に確認できる。 ワークフロー
Mellanoxドライバのインストール事前に、RDMAに対応した Mellanox ドライバである OFED をインストールしておく必要があります。 ドライバは公式サイトからダウンロードできます。 # tar -xzvf MLNX_OFED_LINUX-5.6-2.0.9.0-ubuntu22.04-x86_64.tgz # cd MLNX_OFED_LINUX-5.6-2.0.9.0-ubuntu22.04-x86_64 # ./mlnxofedinstall --with-nvmf # /etc/init.d/openibd restart インストール完了後、念のために initramfs を更新しておきます。 しなかった場合、この後に行うカーネルモジュールの読み込みでエラーになる場合があります。 # update-initramfs -u # reboot RoCEv2サポートの確
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
Pythonで標準ライブラリのみを使ってシンプルなジョブキューシステムを作りました。キューはRedisを使わずにインメモリに保存します。 この記事ではQueickの特徴と使い方、ジョブキューシステムについての説明、よく使われているシステムでの実装、Queickのアーキテクチャと実装について説明します。 0. きっかけ 以前Raspberry PiとNFCリーダーとSlackで研究室の入退室管理(打刻)システムを作ったのですが、Raspberry Piのネットが途切れてSlackに打刻されないことが1-2週間に1回ありました。 moriokalab.com そこでジョブキューシステムを導入して非同期にリトライする仕組みを組み込もうと思いいくつか探したのですが、基本的にキューとしてredisを使っているようでした。 Raspberry Piの中にRedis入れて運用するのが嫌でインメモリで閉じ
レッドハットでコンサルタントをしている id:nanodayo です。 赤帽エンジニア Advent Calendar 2019の8日目のエントリーです。 ご存知、Ansible のplaybookはYAML形式で記述しますが、YAMLのAnchor と Aliasも適用できるのでご紹介します。 なお、多用すると複雑なplaybookになり保守しにくくなるので強くはおすすめはしません。 YAMLのAnchorとAlias 同じような記述をたくさん書くときに便利な記法です。 以下のような仮想マシンの変数定義(vars)があり、殆ど同じパラメータを設定するので、共通設定として一箇所で書きたいとします。 (説明用に作った物なのでデータ構造は適当です。) vars: vms: - hostname: "test0.example.com" image: "cirros" flavor: "m1.t
こんにちは稲葉です。最近ソフトウェアテストの学習をしていた事もあり、ソフトウェア開発において、品質保証とバグの早期発見は非常に重要だと感じました。そのためには、効果的なユニットテストが欠かせません。 なので、今回はTypeScriptとVitestを使用した、ユニットテストの実施方法を解説します。 Vitestとは Viteネイティブの超高速ユニットテストフレームワーク。 参考資料：Vitest公式ドキュメント また、Jest互換でTypeScriptやJSXに対するサポートもあります。 ちなみにVite(ヴィート)は、モダンなWebプロジェクトのために、より速く無駄のない開発体験を提供することを目的としたビルドツールです。 詳細につきましては、公式ドキュメントを参照ください。 Vite公式ドキュメント 実行環境の準備 はじめにTypeScriptとViteをインストールします。 yarn
足で動かすUnitTest
この記事は、クラウドワークス Advent Calendar 2021の24日目の記事です。 3行で フットスイッチというインタフェースがある Karabiner-Elements でいろいろ割り当てる 快適 (?) 少し前、雑談でこんな話をした ※ 「川原さんキーボードなに使っているんスカ??」 ぼく 「Happy Hacking Keyboard Professional HYBRID Type-S 英語配列/墨です。配色がかっちょいいし、長年HHKBにはお世話になっているんですよね」 ※ 「でも、あれ、ファンクションキーとかワンタッチでできないのがちょっと面倒じゃないですか?」 ぼく 「足で操作するので問題ありません」 ※ 「え！？どういうことですか」 そういえば、どこのブログでも発信していなかった気がしたので(やったかもしれないけど)、このクラウドワークスAdvent Calend
F# でのfsxベースの開発
自分はF# での開発は、基本的にfsx上でM-Enterしながら開発している。 ちょっと動作を確認、とかじゃなくて、プロジェクトの最初から最後の直前までずっとfsx上からしか実行しない。 ビルドも動作確認目的でしかしない。めんどくさいので最後までProgram.fs書かない事もある。 普通emacsとかでスクリプト言語開発するとみんなこういうスタイルだろうからあまり言及する必要無いか？と思ったが、 jmukとkzysがF# 触ってみてるのを見て、一応簡単に自分がどう開発しているか、と、ちょっとしたワークアラウンド的な事も解説してみようかと思って書いてみる。 fsharp scriptとfsの関係とかもちょっと入門者にはわかりにくいし（自分も良く分かってない）。 前提条件: F# の開発環境 今のところMac Bookで書いてます。 .NET Core SDK VS Code VS Code
こんにちは、Yutaです。 今回は単体テストの自動化実施方法についてです。 駆け出しエンジニアの皆さんは普段コードを 書いていらっしゃると思いますが、 テストコードもしっかり書いておりますでしょうか。 「うちは手動テストだから関係ないし、、、」 と思ったあなた！笑 今ではテストコードを書けるかということも エンジニアとして重要です。 ですが、確かに既存の手動テストをいきなり自動化させるのは、 なかなか骨が折れますよね、、、笑 なので、今回紹介する方法で、少しずつで構わないので、 単体テストを自動化させていきましょう。 なぜテストコードで自動化させるのか そもそもなぜ自動化させるのか、改めて目的を考えてみましょう。 目的としては、単体テストの自動化により、 開発にリソースを集中させ、人的ミスを撲滅させるためであると私は考えます。 人力によるテストでは、高い負荷がかかるため、何回もテストを実施
BigQuery、皆さん使っていますか？ 私は、業務でBigQueryを使ったデータ構築をしています。 品質担保のため、BigQueryのSQLに対してテストをしたいと考えています。 本記事では、BigQueryだけで完結し、かつ、Mockデータを差し替え可能なユニットテスト手法について、紹介します。 動機 端的に言うと、BigQueryのSQL改修時にデグレが発生していないか確認したいです。 業務でBigQueryのSQLを書いているのですが、それに対するユニットテストがありません。 PythonやJavascriptのような言語でアプリケーション開発する場合、XUnit等のユニットテストフレームワークでユニットテストを書くのは、よくあると思います。 しかし、SQLに対するユニットテストというのは、(私の観測範囲上) あまり聞いたことがありません。 dbt(Data Build Tool
1. はじめに GitHub Actionsを用いて自動テストの実行と結果の集計を行う方法を説明します。 具体的には、ソースコードがGitHubへpushされたタイミングで、pythonで書かれたテストをpytestを使って実行し、GitHub上に下図のサマリを表示します。 今回、GitHub Actionsを初めて使ったので、学習のためにGitHub Actionsの基本についても触れています。 2. GitHub Actionsとは GitHubのCI/CDツール。 push, pull requestなどのGiHub上のアクティビティやスケジュールした時間、外部イベントをトリガーとして、ワークフローを作成できます。 特徴 Linux, macOS, Windowsすべてのコンテナに対応 Node.js, Python, Java, Rubyなど、様々な言語に対応 複数のジョブを並行し
はじめに 何事もまずは標準装備の機能からちゃんと使えるようになろうと思って、PythonのUnittestをちょくちょく触っていたんですが、案件ではpytestを使っています。pytestの書き方にも慣れてきて、毎日読んだり書いたりしていますが、受け身一方で身の回りにあるコード例しか知らない。これはあんまり良くないと思って、ちゃんと自力でディグって使えそうなコマンドとか機能を発掘しようというと思い立ちました。あと、pytest.Parameterizeと仲良くなりたくて。Parameterizeが本題です。 成果物 pytest.Parametarize の基本 ここに関数があります。StringをIntに変換してくれるだけのやつです。世界一作る意味の無い関数の内の１つですね。 def convert_str_into_int(x): return int(x) さて、この関数をテストする
【Python3】unittest使い方まとめ
unittestの基本的な使い方は以上です。 どうですか？かなり簡単でしょう？ これであなたもテストホリックの仲間入りですね!!(死んだ魚の目) ※ここから先は具体的な使い方等をつらつらと書いていきます。ここの内容は前提知識として進めるので、まずはここまでをしっかりと押さえてから読み進めると良いかと思います。 ３．テストケースの分け方 テストコードを書いているとテストケースをどの単位でまとめるかを迷うことは多々あるかと思います。 これは本当に人それぞれだと思うので私の個人的な方針だけ書いておきます。 ①１試験項目につき１つのテスト(test〜の関数)を作成 (subTest()を使用する場合を除く) ②１関数に１つのテストケース(Test〜のクラス)を作成 (たとえテストが一つしかない関数でもテストケースは個別に作るべき) ③同じクラス・モジュールに対するテストケースはなるべくテストスイー
Create UI tests with Espresso Test Recorder | Android Studio | Android Developers
Build AI experiences Build AI-powered Android apps with Gemini APIs and more. Get started Start by creating your first app. Go deeper with our training courses or explore app development on your own.
はじめに 前回の記事（PHPUnit - テストカバレッジをHTMLレポートで出力 / phpdbg + php-code-coverage + PHPUnit）では、UnitTest 実行時の網羅率をビジュアル化する為に、 phpdbg と php-code-coverage を使用して、テストカバレッジを HTMLレポートする方法についてまとめました。 今回は、静的解析に位置づけられるもののうち、コード・メトリクスに関連した情報をイイ感じで出力するツールに関する導入手順を記載します。 想定環境 本記事は以下の環境にて動作確認を行っています。 OS : Windows / macOS 仮想環境 : VirtualBox + Vagrant コンテナ : Docker Container by docker-compose [^1] PHP PHP 7.2.11 composer 1.7.
コードの品質を高めるために、ユニットテスト（単体テスト）を実施することは非常に重要です。 ユニットテストはプログラムを構成する小さな単位の動作検証を目的として実施され、通常は関数やメソッド単位で記述、実施されます。 ユニットテストにはxUnitなどテストフレームワークを利用することが一般的です。本稿ではPythonにおけるテストフレームワークである「unittest」の利用方法をご紹介します。 テスト駆動開発が浸透し、ユニットテストはコードの品質を高めるためにとても重要視されています。 ユニットテストとは何なのかを理解し、Pythonでユニットテストを実施するために、テストフレームワークであるunittestの使い方を解説していきます。 ユニットテスト（単体テスト）とは何か ユニットテスト（単体テスト）とは、ソフトウェア開発においてアプリケーションを構成する個々のユニットやコンポーネントが
Mailtrap を使って受信メール確認を自動テストに組み込む - kakakakakku blog
メール配信プラットフォーム「Mailtrap」を使うと，開発中にメールをテストしたり，実際にメールを配信したり，メール関連の悩みを幅広く解決できる❗️ちょうどメール関連のテスト戦略を設計していて，気になっていた Mailtrap の Email Testing を試してみた✌️ mailtrap.io Mailtrap を本格的に使うなら Business Plan 以上にすると良さそう．1ヶ月に 50,000 件もメールを受信できるし，テストに使える専用メールアドレスも割り当てられる．しかし Free Plan でも1ヶ月に 100 件はメールを受信できるし（Inbox に残せるのは 50 件まで），Mailtrap API も使えるし，検証目的なら十分そう👌 mailtrap.io ＼( 'ω')／ Mailtrap ならメールテストを自動テストにも組み込めるぞ〜 Project と
CentOS7にTesseractをインストール【Tesseract5.0.0-alpha奮戦記】 - ホンモノのエンジニアになりたい
みなさん、こんにちわ。今日も元気にOCRしてますか？ えっ？してない？働き方改革で生産性がホゲフガなこの時代に、してないですって？ だってOCRソフトってお高いんでしょう？持ち合わせがございませんもの。ですって？ HAHAHA、なるほどなるほど、大丈夫！ そう、Tesseractがあればね。 OCRなんてそんな古臭いプロダクトで遊んでる暇はない！ですって？ AIやRPAじゃないとカッコ付かないし、予算も下りないんだよ！ですって？ HAHAHA、なるほどなるほど、大丈夫。 そう、Tesseractがあればね。 Tesseractは現在Googleが開発してるオープンソースのOCRエンジンです。タダで使えます。そのうえ最近のバージョンではいま流行りの機械学習の仕組みが入っています。更にこのソフトウェアの得意な作業はいわゆるRPAに通じるところがあります。 偉い人は「当社もAIとRPAの導入に着
LIFULL Advent Calendar 1日目の記事です。今年もよろしくお願いします。 世間一般の流れと同じく、株式会社LIFULLでも機械学習サービスを中心にPythonを採用することが多くなってきました。ただ、どうしても「リリースしてみないとそもそも機械学習モデルが妥当なのか分からない」ため、本当に最低限のテストだけで運用を始めることも多く、そのせいで分析寄りのメンバーに必要以上に属人化して負担をかけてしまっているように思います。 今回は後輩や同僚のエンジニア or データサイエンティスト向けに、「pytestを使ってメンテナンス性よくPythonを使ってこうぜ！」って布教するための記事です。 今回の記事に使ったライブラリのバージョンはこちらです。もしバージョンが違う場合、挙動が違う場合があるので必要に応じて調べてください。 $ python -V Python 3.6.5 $
(※ qiitaに書いた記事の、削る前バージョンです) 【Python】並び順を無視してリストを比較するテスト(DeepDiff) - Qiita 結論: deepdiffを使う pytest unittest 前書き 参考リンク 環境 文字列のリスト: sortをつかう. 辞書のリスト: keyを指定してソートする. 辞書のリスト: assertCountEqualを使う. valueにリストをもつ辞書のリスト: DeepDiffを使う 結論 まとめ 結論: deepdiffを使う 実現したい条件は以下の二つ. 辞書を要素として持つリストがあり、「同じリスト」かを比べたい. ただし並び順は異なっていても良いこととする。 辞書のあるvalue(下例ではspells)もリストとなっている。 こちらの要素も並び順は異なっていても良いこととする。 >>> dict_in_list1 [ {'na
PythonのテンプレートエンジンJinja2を使ってみた - BookStore’s Code ...
Jinja2はPythonのDjangoウェブフレームワークに強く影響を受けて開発された、テンプレートエンジンらしいです。テキストベースのファイルであればなんでも出力することができるのでHTMLに加え、CSVやXMLもレンダリングすることができますね。やろうと思えばできますが、JSONやYAMLももちろんレンダリングできます。 Jinja2 公式サイト https://jinja.palletsprojects.com/en/2.11.x/ 環境 以下の環境で試しに使ってみます。 bash-3.2$ python --version Python 3.8.6 bash-3.2$ pip list Package Version ---------- ------- Jinja2 2.11.2 MarkupSafe 1.1.1 pip 20.2.3 setuptools 50.3.0 サンプ
Introduction · Enzyme
Enzyme Enzyme is a JavaScript Testing utility for React that makes it easier to test your React Components' output. You can also manipulate, traverse, and in some ways simulate runtime given the output. Enzyme's API is meant to be intuitive and flexible by mimicking jQuery's API for DOM manipulation and traversal. Upgrading from Enzyme 2.x or React < 16 Are you here to check whether or not Enzyme
Changelog
Changelog¶ Python next¶ Release date: XXXX-XX-XX Security¶ gh-118486: os.mkdir() on Windows now accepts mode of 0o700 to restrict the new directory to the current user. This fixes CVE-2024-4030 affecting tempfile.mkdtemp() in scenarios where the base temporary directory is more permissive than the default. gh-116741: Update bundled libexpat to 2.6.2 gh-117233: Detect BLAKE2, SHA3, Shake, & truncat
株式会社ホクソエムのブログ
監修させていただいている評価指標入門なんですが、株式会社ホクソエムの代表取締役CEOである私、牧山幸史（以下、コージー牧山）、はじめてこの企画を聞いた時は「その特徴は単に評価指標をまとめた辞書やないかい！そういう”売れそうだから書く”みたいな商業的なマインドが学術界の価値を貶め云々」と思ったのですが、上梓された高柳さん（タカヤナギ=サン）の壮大なるお話を聞いているうちに「これはひょっとして数理モデリングとしても奥深い世界が広がっているの？面白いかも！」と思い監修社として名乗りを上げた次第です。 一方、本書の内容と皆様の期待値がややズレているのではないか？と不安には思っておりまして、これは監修社として一肌脱いでおかなければいかんなと、自然界に存在する第５の力「期待値調整力」を見せなければならないなと思い筆を取った次第です。 以下、私、コージー牧山の視点で「書いてあること・書いてないこと・書き
Have you ever wondered how the Linux kernel is tested? How to maintain the quality of an open source project with millions of lines of code developed by thousands of programmers worldwide? It is not an easy task. But that doesn’t mean it is not possible! A new Linux kernel version is released approximately every 3 months (10 to 12 weeks). In this period, 2 weeks are reserved for the “merge window”
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Seleniumでページ読み込みのリトライを試す - Qiita
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[Python] boto3でAthenaを使ったコードをMockでテストする - Qiita
Flutter RiverpodでDIをしてテスタビリティを向上させる | ZUMA Lab
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AtCoderをPythonで始めるときの環境構築といくつかのTIPS - Qiita
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NVMeとConnectX-4で始めるNVMe over RDMA (RoCEv2)入門
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How is the Linux kernel tested?