SafeTest は Playwright と Jest/Vitest を組み合わせた UI テストライブラリです。特定のライブラリに依存せず、React, Vue, Angular, Svelte などのフレームワークに対応しています。SafeTest は単体テストと Playwright を使った E2E テストの手法を組み合わせることで、それぞれの手法が抱える欠点を補うことを目指しています。 SafeTest は Playwright と Jest/Vitest を組み合わせた UI テストライブラリです。特定のライブラリに依存せず、React, Vue, Angular, Svelte などのフレームワークに対応しています。 従来のフロントエンドのテストの手法は Testing Library を使った単体テストと Cypress や Playwright を使った E2E テスト
「Linuxカーネル2.6解読室」（以降、旧カーネル解読室）出版後、Linuxには多くの機能が追加され、エンタープライズ領域をはじめとする様々な場所で使われるようになりました。 それに伴いコードが肥大かつ複雑化し、多くのエンジニアにとって解読不能なブラックボックスとなっています。 世界中のトップエンジニア達の傑作であるLinuxカーネルにメスを入れ、ブラックボックスをこじ開けて、時に好奇心の赴くままにカーネルの世界を解読する「新Linuxカーネル解読室」プロジェクト。 はじめに WQとは 旧WQ workqueue_struct構造体 workqueueの作成から実行まで 旧WQにおける課題 増えすぎたワーカースレッドとその弊害 Concurrency Managed Workqueue 概要 Concurrency Managementとは Concurrency Managementの
JestとVitestのisolateについて
現状 Vitest が Jest など他のテスティングフレームワークに比べて遅くなる場合があることがわかっています。 (確実に遅くなるとはいえない。が、私自身もテストの速度が遅くなったことを経験しています。) また Vitest を実行する場合、poolOptions.threads.singleThread: trueにすると速くなるということもわかっています。 (1.0.0以前は--single-thred、0.29.0以前は--no-threads) 公式 Docs にも最大３倍速くなることが記載されています。 WARNING Even though this option will force tests to run one after another, this option is different from Jest's --runInBand. Vitest uses w
I did this in 2020 and then again in 2021, but I’m in the mood to look around again. Let’s look through Are We GUI Yet? and see what’s up these days. The task today is to have a text label and an input field that can change the text in the label. In React, for example, this is basically free: const Demo = () => { let [state, setState] = useState("Hello, world!"); return ( <div> <p>{state}</p> <inp
はじめに とある案件で一部処理をマルチスレッドを使って実装したが、マルチスレッドとマルチプロセスの違いもよく分かってないし、なんで処理が速くなるのかもなんとなくでしか理解してなかったので色々調べてみる。 マルチスレッドとマルチスレッド とりあえず以下の図から シングルスレッド(逐次処理)とマルチスレッド(並行処理)とマルチプロセス(並列処理)での処理の違いはこんな感じです。 そもそも PythonにはGIL(グローバルインタプリタロック)という仕組みがあり、複数スレッド下でもロックを持つ単一スレッドでしかバイトコードが実行できず、その他のスレッドは待機状態になる。 そのため複数のスレッドが同時に動作出来ないようになっており、Pythonにおけるマルチスレッド処理は基本的に複数の CPU コアを効率よく使って計算をすることが出来ない。 一方、マルチプロセスの場合はプロセスそれぞれにGILが存
こんにちは、モリカトロンでプログラマおじさんをやってる岡島です。 Python でプログラムを書いていると高速に実行したくなることが多々あると思います。 でも、「とにかく実行速度を最速に！」みたいな人は最初から Python なんて使わないですよね。 ということでプログラムの最適化にあんまり興味のない人が、出来るだけ手間をかけず、そこそこ効果が得られる方法を紹介していこうと思います。 並列処理で高速に処理する Python 標準の並列処理モジュール 処理を並列実行してみる 速度比較 マルチスレッドでの処理がなぜ遅いのか？ GIL についてもっと詳しく マルチスレッドに価値はないのか？ 実測して確認 マルチプロセスのデメリット プロセスの生成はスレッドよりもオーバヘッドが大きい 速度比較 子プロセスに渡すデータに Pickle 化できないオブジェクトがあってはいけない 結局、どうすればいいの
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新しい UI テストの手法を提供するテストライブラリ SafeTest
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python マルチスレッド マルチプロセス - Qiita
Python のプログラムを並列処理で高速化する - Morikatron Engineer Blog