Python - テストデータの定義はどうするのがいいか考えてみる - ぼっち勉強会
またはPythonでDataProviderを使う方法。 きっかけ テストデータはsetUpで宣言するべき幾つかの理由を読み、これはDataProviderの方が適切ではないかという気がしました。 DataProvider(データプロバイダー)とは 簡単に言えば、「テストデータの集合を返す関数(orメソッド)」のことです。 元記事においては 代用: テストデータを返してくれる関数を宣言する にあたります。 PHPUnit(PHP)やTestNG(Java)には標準で付いている機構です。 (ググったらそんなに情報なかったのだけど、あまり有名/有用な機能じゃないのかな?) JUnitにはないTestNGの“5”つの強力なテスト用機能 コード品質を追求する: JUnit 4 対 TestNG データプロバイダ 参考記事を見て分かる通り、DataProviderはアノテーションを介してテストメソッ
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pytest introduction - Python Testing
Python Testing Python Software Development and Software Testing (posts and podcast) I think of pytest as the run-anything, no boilerplate, no required api, use-this-unless-you-have-a-reason-not-to test framework. This is really where testing gets fun. As with previous intro’s on this site, I’ll run through an overview, then a simple example, then throw pytest at my markdown.py project. I’ll also c
Python で TDD してみる - methaneのブログ
RSpec の入門とその一歩先へ がとてもよい記事だったので、 Python で写経させてもらいました。 https://github.com/methane/pytest-tut Ruby コミュニティと Python コミュニティの考え方の違いも見えて面白いと思います。 環境は Python 3.3 で、実行には py.test コマンドを使いましたが、 py.test の機能は特に使っていないので nose でもなんでも大丈夫です。 ファイルの作成 まずは空の実装とテストを作ります。 message_filter.py class MessageFilter: pass message_filter_test.py 最初のテストを書く py.test は .should といったメソッドを勝手に生やしたりはしません。普通に assert 文を書きましょう。 --- a/messege
pytest で pep8 テストを実行する
Java 見習いのもりもとです。 アリエルのスタート地点 を知ってから、いつもどぎまぎしながら開発しています。 アリエルのスタート地点は、Javaと聞いて、ふっと鼻で笑える地点です。 私にとっては、スタート地点がまだまだ遠そうなのでしばらくは Python の話題でお茶を濁そうと思います。ちょうど良い機会なので Pythonic なテストツール pytest についてチュートリアルのような記事を何回かに分けて書きます。 pytest は、設定より規約 を設計原則とするツールで、xUnit スタイルではない funcarg という関数の引数をフックしてリソースインジェクションを行う仕組みを提供するなど、ユニークなテストツールです。さらに単体テスト、機能テスト、システムテストといった全てのテストフェーズにおいても利用できると、その応用範囲の広さも喧伝しています。ドキュメントも翻訳されているので
テスト用のバイナリデータにbase64でエンコードしたテキストを使う - 偏った言語信者の垂れ流し
画像ファイルを読み込む関数をテストするのに、外部ファイルからデータを読み込むんじゃなくて、テストコードのほうに持たせてみたかったんだ。 ただ、文字列の十六進数の表現でもたせるとやたらデータ量多くなるし、どうしようかなって考えてた。 Pythonだとbase64のエンコード/デコードが簡単だし、いいんじゃないかと思って試してみた。 Pythonのバージョンは2.7.2で試した。PILを使って画像をリサイズしてJPEGのバイナリ列を返す関数をテストしてみる。 resize_image.py # coding: utf-8 from PIL import Image from StringIO import StringIO # テスト用の1*1pxのJPEGデータ JPEG_IMAGE = \ """/9j/4AAQSkZJRgABAQEAZABkAAD/2wBDAP/////////////
データ駆動テストを nose と pytest でやってみた - forest book
pytest で初めてテストを書いてみました。 今度こそ帰るー、py.test を使って初めてテストを書いた、評判通りすごく良い 2012-02-07 19:48:52 via TweetDeck @t2y noseと比べた感想とか聴きたいです。 2012-02-07 19:55:04 via web to @t2y @methane @t2y テストがこけたときまともなレポートをはくのがpy.testのいいところ 2012-02-07 19:56:34 via twicca to @methane nose と比べて、データ駆動テスト *1 *2 の違いが大きかったのでまとめてみます。 準備 以下の素数判定を行うテスト対象関数があるとします。 PRIME = {2: True, 3: True, 4: False, 5: True, 6: False, 7: True} def is_p
python の mock ライブラリを使ってみる
単体テストというのは、本来、あるコンポーネントの依存先に影響されないように、対象をテストします。が、これまでは比較的てきとーで、依存先のテストが通っていれば、依存先を完全に分離せずにやってきました。 これには2つ問題があって、(1) そもそもそれは単体テストではない、(2) 依存先が外部だったらどうするんだ、と。例えば、Twitter からタイムラインをとってくる、とかですね。 def get_user_timeline(user) """タイムラインをとってきて、辞書で返す""" twitter = Twitter() response = twitter.get_timeline(user.id, user.access_token) timeline = [{'text': tweet.text} for tweet in response['tweets']] return tim
requests と mock を使ってみる - Twisted Mind
テストを書くときに、外部の HTTP API を叩く処理が組み込まれている場合は、何かしらモックが必要です。 どう書くのがスマートなのか良くわからないので色々試してみる 準備するモノ python 2.7.x mock simplejson requests nose covarage テストのデファクト あまりまとまってるのがないので、まとめておきます。 テストランナーは nose または py.test nose はプラグインがステキ py.test はなにやら色々嬉しい事があるらしい モック/スタブは mock テストは unittest (unittest2) カヴァレッジは covarage ? これは良くわからず、基本 Jenkins に食べさせらるタイプで出力できればおｋ この辺が今のところデファクトでしょうか、ご意見お待ちしております。 mock patch を使うと綺麗に
nose でテスト実行時のカバレッジを取得する。 - kuma8の雑記帳
はじめに nose の組み込みプラグインを利用するとテストで実行された時のカバレッジを取得できます。 テスト実行時のカバレッジを取得できるので、テストでカバーできていない範囲など確認できます。 カバレッジを取得する nose と python-coverage がインストールされている必要があります。 nosetests コマンド実行時に、 --with-coverage オプションを付けることでカバレッジを取得できます。 --cover-tests を付与すると実行されたテスト用コードのカバレッジを取得できます。 インストール手順 $ easy_install -ZU nose $ easy_install -ZU coveragenose からのカバレッジ取得し、HTMLに変換する。 $ cd myproject $ nosetests -v --with-coverage tests
pyhack5 DocTestで覚えるTDDのリズム
Python Hack-a-thon 5 ハンズオン 中級コース¶ DocTestで覚えるTDDのリズム¶ 担当: 清水川 このハンズオンでは、以下の内容について体験していきます。 PythonのDocTestを使ってみよう TDDをDocTestでやってみよう 環境¶ WindowsでもMacでもUnix系でも。 Pytohn2.6～3.x ただしこの資料は2.6しか動作保証しません Test Driven Development について¶ Test Driven Development = TDD, 日本語で言うと テスト駆動開発 です。 TDDはその名の通り、テストで開発を駆動する手法で、簡単に言うと以下の ステップで実装を進めていきます。 テストコードを書く テストを実行する（実装前なのでエラーになる = RED） テストコードを通す実装をする（fake it） テストを実行する
Windmillのインストールと基本的な使い方 (北海道IT検証センター 有限責任事業組合)
WindmillはオープンソースのWebアプリケーション用機能テストツールです。このソフトウェアは、OSAFにQAエンジニアとして在籍していたMikeal RogersさんがCosmoのWebインターフェースをテストする目的で作ったものです。Mikealさんはその後Mozilla Corporationに移りましたが、Windmillの開発は個人プロジェクトとして継続されています。 Windmill最大の特徴はJavaScriptで実装された自動レコード機能付きのIDEで、Webブラウザに依存せずにテストケースの作成、編集、実行等の管理が可能になっています。また IDE には Firebug Lite が組込まれており、HTML要素の調査やデバッグが容易にできるようになっています。
Most Dangerous Prescription Medications and Medical Devices of 2016 - Something About Orange
According to the CDC, opioids (typically prescription pain relievers and heroin) are the main driver of overdose deaths. Opioids were involved in 28,647 deaths in 2014, an increase of nearly 4x since the year 2000. Heroin accounted for 10,574 deaths in 2014. How many of the total deaths in 2014 were prescription drug deaths? More than 14,000 So what are the most dangerous prescription drugs today
Python用テストフレームワークnose (1) :: 幕の内 - CMS - コンテンツマネジメントシステム
nose はテストケース作成の手間、テスト実行のわずらわしさを軽減することを狙いにしたテストフレームワークで、同種のソフトとしては py.test が知られています。 nose とはなにか 今回は Python 用テストフレームワーク nose(http://code.google.com/p/python-nose/) の紹介をしたいと思います。 同種のソフトとしては py.test が知られており、実際、nose は py.test から大きな影響を受けています。 nose のインストールそれでは早速 nose をインストールしてみましょう。 easy_install を使うと、非常に簡単にインストールできます $ easy_install nose easy_install がインストールされていない場合は次の URL からインストールしてください http://peak.t
nose でテスト事前、事後処理する - Djangoへの片思い日記
ナウでヤングな Pythonista はテストは nose を使うみたいなのです。 良くわかりませんがそういうものです。 事前処理と事後処理 DB の初期化とかテストの事前処理や事後処理はないと困っちゃいますが、 nose ではこんな風に書きます。 def setup_func(): # ... def teardown_func(): # ... @with_setup(setup_func, teardown_func) def test(): # ... デコレータ以外にも色々やり方はあります。 http://somethingaboutorange.com/mrl/projects/nose/0.9.3/ pit と併用して使う 外部の API と連携してるテストなどをやりたい時に いつも使ってる pit の環境汚したく無いなぁなんて時は プロファイルを切り変えられるので それを呼
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Test Driven Development in Python
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