You run tests more than once It makes sense to automate anything you repeat 10+ times. Taurus improves experience of JMeter, Selenium and others.
Taurus
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【2025】Pythonのコード一覧！機械学習×Pythonのコツも解説 | DX/AI研究所
AI機械学習を用いた経営問題の解決や、3D CAD/CAMソフトウェア、IoTを通じた製造業向けの「設計から製造」までの効率化など、幅広い業種へ多数のコンサルティングの経験を持つ。手塚治虫AIプロジェクトの「TEZUKA2020」にてプロジェクトマネジメントを担当した他、製造業の画像AI、道路インフラの異常検知AI、建築関係の見積もりAI等、様々な企業様向けのコンサルティングを実施。株式会社VOSTの立ち上げメンバーで、最新の技術を複合的に融合し、わかりやすく伝えることをモットーに活動している。 今回は、機械学習でよく使うPythonのプログラムコードをアルゴリズム別に紹介していきます。 そして、機械学習といえばScikit-Learn。Scikit-Learnでよく使うコードを紹介します。最後におまけとして、PandasやNumpyでよく使うプログラムコードも紹介します。 これらのプログ
タスクランナーをmakeからcargo-makeへ移行
[tasks.BUILD] description = "Build hoge" script = [''' #!/usr/bin/env bash echo "build ${@}..." '''] [tasks.TEST] description = "Test hoge" script = [''' #!/usr/bin/env python3 print("test ...") '''] dependencies = ["BUILD"] $ makers TEST -- --option-a --option-b [cargo-make] INFO - makers 0.20.0 [cargo-make] INFO - Using Build File: Makefile.toml [cargo-make] INFO - Task: TEST [cargo-make] INFO -
Python: ユニットテストを書いてみよう - CUBE SUGAR CONTAINER
ソフトウェアエンジニアにとって、不具合に対抗する最も一般的な方法は自動化されたテストを書くこと。 テストでは、書いたプログラムが誤った振る舞いをしないか確認する。 一口に自動テストといっても、扱うレイヤーによって色々なものがある。 今回は、その中でも最もプリミティブなテストであるユニットテストについて扱う。 ユニットテストでは、関数やクラス、メソッドといった単位の振る舞いについてテストを書いていく。 Python には標準ライブラリとして unittest というパッケージが用意されている。 これは、文字通り Python でユニットテストを書くためのパッケージとなっている。 このエントリでは、最初に unittest パッケージを使ってユニットテストを書く方法について紹介する。 その上で、さらに効率的にテストを記述するためにサードパーティ製のライブラリである pytest を使っていく。
畳込みニューラルネットワークの基本技術を比較する ーResnetを題材にー - Qiita
今更ながら、畳込みニューラルネット（CNN）の基本技術を比較します。 やりたいことは、どの技術が一番効果があるのか数値化します。 以下の流れでやっていきます。 （基本のCNN） → （Resnetの各技術を追加していく） → （+最先端技術） 基本のCNNに、Resnetに出てくる技術を追加しながら、分類精度の上昇幅を比較します。 コードはkerasで書いています。 Resnetとは 2015年に登場したモデルで、層を飛ばす仕組みを作ることで、深い層を作っても 学習可能なモデルとなりました。ディープラーニング業界では、斬新なアイデアで 革命を起こしました。 詳しくは以下の記事をご覧下さい。 https://qiita.com/koshian2/items/343a55d59d8fdc112661 データのダウンロード 使うデータはCIFAR-10です。これは、32×32サイズの画像が入った
結構マジメにVimのテスト環境を整えてみる(Python用) - Qiita
概要 現在に至るまで、UnitTestの実行はvim-quickrunかC-Zで戻ってからターミナル叩いてた。 現状だとVimでテスト駆動開発するのにつらみがある。 テスト用の設定を作り込むときが来たのだ。 ちな実行するのはPythonのUnitTest 現状の問題点 :QuickRun QuickRunはテスト全体実行しかできない。と思う(テストランナーではないからね) 頑張ればできるのかもしれない。 時間のかかるテストとか遅いテストだと全体実行を何度もするのはつらい。一つのメソッドだけとかサクッとやりたい。 ターミナル実行 ターミナルに戻るのはだるい。 ターミナルでクラス単位やメソッド単位のテストを実行するには、パッケージ階層を打たなきゃいけない。つらい。 QuickFixでRedに飛びたいよね。ターミナルのエラー見る→Vim戻る→ターミナルにエラー見に戻るとか愚行だよね。 :make
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
PythonでWebAppの開発に必要なN個のこと
元ネタ あるプログラミング言語で実際にWebAppを開発できるようになるまで、何が必要だろうか。言語仕様の習得は終えているとしよう。おそらく、最低限以下のような知識が必要だと思われる。とりあえずPythonについて知っていることを書いた。 パッケージマネージャ まずライブラリの管理。モジュールをインストールし、可能であればバージョンを固定し、適切にロードする機能が必要だ。 Pythonの場合は pip というPyPIクライアントでライブラリをインストールする。ライブラリパスの設定は virtualenv で行う。 アプリケーションサーバー Webサーバへのインターフェイスとしては、WSGIという仕様がある。WSGIに準拠したツールキットとしてWebObやWerkzuegなどがあり、サーバーには標準ライブラリのwsgirefやwaitress、gunicornなどがある。 本番環境ではgun
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GitHub - se2p/pynguin: The PYthoN General UnIt Test geNerator is a test-generation tool for Python