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
sqlcとdockertestでデータベースを使ったテストを書こう | gihyo.jp
Goにおけるデータベース操作とテスト Goでデータベースを操作する際には、標準パッケージであるdatabase/sql、GORM、entなどの様々な選択肢が存在します。多くのライブラリではGoのコードを定義してSQLを生成しますが、sqlcはSQLをコンパイルしてGoのコードを生成するのが特徴のライブラリです。 このアプローチには、最終的に実行されるSQLが明らかであることやデータベースとやりとりするためのデータ構造を自分で定義する必要がないことといったメリットがあります。また、コンパイル時にSQLを解析し型や引数名の間違いを検出できます。そしてなにより、非常にシンプルです。 本記事では、sqlcの一歩進んだ使い方としてdockertestと組み合わせたテストの書き方について紹介します。dockertestとは、Dockerコンテナを立ち上げてテストを実行するための使いやすいコマンドを提供
機械学習システムとテスト (1/4)
このシリーズでは機械学習システムにおけるテストについて考えていきます。次の図は DevOps のプラクティスにおいてテストが密接に関わっていることをよく表しています。(図はブログポスト Continuous Testing in DevOps… — Dan Ashby をもとに弊社で作成しました) システム開発においてテストは必要不可欠なものであり、開発のすべての工程と密接に関わっています。このため、テストを自動化しておき、開発者の環境や CI/CD パイプラインで常に実行するのは近代的な開発において一般的です。 一方、機械学習システムのテストは非常に困難であったり、場合によっては不可能なこともあります。このことはよく知られており、たとえば最近では2021年12月に開かれたNeurIPS Data-Centric AI Workshopのセッションのひとつである Technical Deb
GoでSQLの複雑なクエリのテストを書いてみた - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部FAANSバックエンドブロックの佐野です。普段はサーバーサイドエンジニアとして、FAANSのバックエンドシステムを開発しています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗で働くショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、コーディネート投稿機能や成果確認機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイトへの連携が可能です。成果確認機能では、投稿されたコーディネート経由のEC売上やコーディネート閲覧数などの成果を可視化しています。 本記事では、成果データの集計処理におけるBigQueryのクエリ実行処理のユニットテストをGoで実装した取り組みと、その際の工夫についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 成果データの集計処理とは 抱え
Playwright
Playwright enables reliable end-to-end testing for modern web apps. Cross-browser. Playwright supports all modern rendering engines including Chromium, WebKit, and Firefox. Cross-platform. Test on Windows, Linux, and macOS, locally or on CI, headless or headed. Cross-language. Use the Playwright API in TypeScript, JavaScript, Python, .NET, Java. Test Mobile Web. Native mobile emulation of Google C
MailSlurperを使って6桁のコードの送信コードのテストをする | フューチャー技術ブログ
以前、認証ミドルウェアのhankoの紹介の中で、hankoがテストで使っているMailSlurperというメールサーバーが面白いという紹介をしました。 https://future-architect.github.io/articles/20220902a/ テストにおいては、モックは使うものの、モックを差し込むレイヤーはソースコードレベルではなくて、インフラレベルで仕掛ける方がいいよ、というのはほぼコンセンサスとなっていると思います。 RDBを使うには、DockerでさっとPostgreSQLを差し込む フロントエンドからのHTTPの外部サービスを使うには、Mock Service WorkerとかCypressのinterceptを使う もちろん、フレームワークでH2とかSQLiteとかのローカルで簡単に使えるDBMSをサポートしているならそれを使うのも手ですが、ともかく、コードレベ
テストケースの具体的な代表値には2以外の一意の素数を使おう - ブロッコリーのブログ
はじめに 本記事は、ソフトウェアテストの小ネタ Advent Calendar 2022の19日目の記事です*1。 本記事では、テストケース*2で具体的な代表値を使うときに気をつけている「2以外の一意の素数を使う」という方針について書きます。なお、この方針は私の個人的経験及び主観に基づいたものです。「必ずしもこのやり方が正しい」と主張したい訳ではないことをご了承ください。 記事では、この方針をさらに「2を使わない」「一意の数を使う」「素数を使う」の3つに分割して説明します。 目次 はじめに 目次 テストケースの具体的な代表値に2を使うのを避ける テストケースの具体的な代表値は一意の数を用いる テストケースの具体的な代表値に素数を用いる 注意：今回の考えはあくまでも代表値の場合の話です おわりに 補足：厳密な素数を選ぶわけではない 1. 「691」という数字が素数であるか判断が難しいため 2
【翻訳記事+α】受け入れ基準の設定時などに役立つプラクティス「実例マッピング(Example Mapping)」 - ブロッコリーのブログ
はじめに（実例マッピングを紹介するに至った背景） このブログで何回かお伝えしたように、先日『Agile Testing Condensed』の日本語翻訳本を出版しました。 leanpub.com この書籍の中で、実例マッピング（Example Mapping）が紹介されています。 このプラクティスは大変素晴らしいものだと感じているのですが、残念ながら日本ではあまり知られていません。*1また、書籍の中では軽く紹介している状態です。 そこで、プラクティスの詳細の説明をするべきだと感じ、実例マッピングの記事の著者であるMattにも許可をもらい、英文を翻訳する形で紹介します。 なお、原文のページはこちらです。 cucumber.io 2020年11月20日追記：実例マッピングの事例および、どのように会話して実例マッピングを作っていくのかについてスライドにしました。 speakerdeck.com
Goの並列テストでよくあるバグ（tt := tt忘れ）に対する対策 - Qiita
どうもナレッジワークのtenntennです。 本記事は、Gopher塾で扱ったテストの話で、参加者の方から質問が出た並列テストにおけるよくあるバグについての解説とGo 1.20以降で入る対策について書きます。 並列テストとサブテスト Goでは、テスト関数内で(*testing.T).Parallelメソッドを呼び出すとテストを並列に実行できます。テストを並列に実行することでテストを効率よく行い、実行時間の削減が見込めます。 また、*testing.T型には、サブテスト（子テスト）を実行するためのRunメソッドがあり、サブテストを並列に実行できます。Goではテーブル駆動テストがよく用いられため、各テストケースがサブテストとして実行されます。テストの効率化を考えて、各テストケースをParallelメソッドを用いて並列に実行することが多いです。 並列テストでよくあるバグ サブテストを並列に実行す
JavaScriptのメモリリークを検出するフレームワーク「MemLab」、メタがオープンソースで公開
JavaScriptのメモリリークを検出するフレームワーク「MemLab」、メタがオープンソースで公開 メタ（旧Facebook）は、JavaScriptアプリケーションのメモリリークを検出するフレームワーク「MemLab」をオープンソースとして公開したと発表しました。 We’ve open-sourced MemLab. #MemLab is a JavaScript memory testing framework that automates leak detection and makes it easier to root-cause memory leaks. 1/2 https://t.co/vo6Gzv56ud — Engineering at Meta (@fb_engineering) September 12, 2022 Metaが展開しているFacebook、Fac
過度なDRYは読みやすさの敵！？「リーダブルテストコード」という発表をしました #vstat - give IT a try
先日、このブログでもお伝えしましたが、「VeriServe Test Automation Talk No.3」というオンラインイベントで登壇してきました。 veriserve-event.connpass.com 申込者数はなんと1000人を超えていて、大変驚きました。 僕は「リーダブルテストコード」というテーマで発表しました。スライドはこちらです。 Twitterでたくさんシェアされたり、はてなブックマークがたくさん付いたり、こちらもすごい反響でビックリしました。 で、どんな内容だったの？ ひとことで言うなら「テストコードを徹底的にDRYにしようとしちゃダメよ！」というお話です。 このネタは昔からQiitaやTwitterとかでことあるごとに話してきましたが、この勉強会であらためてなぜダメなのか、DRYに書かず、どう書くべきなのか、という話を力説してみました。 優秀なプログラマほど、「
ウェブアプリケーション セキュリティ テスト：ツールおよび基盤
ウェブアプリケーション セキュリティ テストとは何でしょうか？ Webベースの電子メールからオンラインショッピングやバンキングまで、企業は日々、複雑なインストールやアップデートを必要とすることなく、顧客のWebブラウザで直接ビジネスを展開しています。加えて、企業は財務、マーケティング自動化、さらには社内コミュニケーションのための社内用Webアプリケーションを展開していますが、これらのアプリケーションは多くの場合、自社で開発されたものであるか、あるいは特定のニーズに合わせて微調整されたものであることが多くなります。 Webアプリケーションは、企業や顧客に利便性を提供する一方で、その普及率の高さからサイバー犯罪者にとっては狙い目となる攻撃対象となっています。そのため、ウェブアプリケーション セキュリティ テスト、つまりウェブアプリケーションのリスクをスキャンし、テストすることが不可欠です。 2
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GitHub - joke2k/faker: Faker is a Python package that generates fake data for you.
Terraform、生成AIによるモジュールテストの自動生成を搭載、VSCodeでインフラコードの自動エラー検出機能も。HashiConf 2023
The OpenTestFactory project - OpenTestFactory
GitHub - alphaxek/github-actions-locally: Now run your Github workflows locally without pushing to Github with a beautiful UI🔥
Testing Github actions locally
Docker
GitHub - stepci/stepci: Automated API Testing and Quality Assurance
GitHub - ddosify/ddosify: Effortless Kubernetes Monitoring and Performance Testing. Available on CLI, Self-Hosted, and Cloud
