※品質保証のエンジニアである筆者が自省・戒めのために書いた記事になります 品質管理（Quality Control）、品質マネジメントは国内では製造業を中心に発展し、プロダクトの競争力向上に貢献してきました。 JTCと呼ばれる旧来からのメーカーでは、その実績・年功の蓄積に応じて、独立性を保った品質管理・品質保証部門が権威を獲得し、今でもソフトウェア開発に強い影響力を保持するようになっています。筆者は複数のメーカーを転職やコンサルで巡って来ましたが、例えば品質保証部門が承認しないとマイルストーンで開発がブロックされる、プロダクトがリリースできないといった権限を持つ体制が、今なお普遍的に見受けられます。 この品質保証部門が権力を持ち、品質ゲートの門番として振る舞う体制は、今であっても、ある面で恩恵を提供しています。例えば次のようなものです： 法規制対応、標準化対応、その他公的なガバナンス要求へ
このブログエントリでは、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent BeckがTDDの定義を改めて明確化した文章を、許可を得たうえで翻訳し、訳者の考察を沿えています。 きっかけ 2023年の年末、テスト駆動開発（TDD: Test-Driven Development）の考案者Kent Beckは、substackにTDDに関するポストを連投して論戦を繰り広げていました。TDDはその誕生から20年以上が経ち、その間に「意味の希薄化」が発生して議論が噛み合わなくなっていました。意味の希薄化（Semantic Diffusion）とは、新しく作り出された用語が広まる際に本来の意味や定義が弱まって伝わる現象です。 私（和田）はTDDと関わりの深いキャリアを歩んできました。Kent Beckの著書『テスト駆動開発』の翻訳者であることもあり、TDDの正
はじめに この記事は レガシーコード改善ガイド: 保守開発のためのリファクタリング を参考に手を動かしてみて、ある程度自分の中で体系的にまとまった知識のアウトプットです。 この記事で扱う内容 この記事で扱うのは主にレガシーコードで単体テストを書く際のハードルになりがちな 依存関係の排除 に関する手法を紹介します。 この記事を読んだ後に、 『この観点を持っておけば単体テストをスムーズに書いていけそう！』 『今までモック使ってたけど意外とモック使わなくても書けるね！』 となったらいいな、と思います。 ちなみに、今まであんまりテスト書いたことないよーて人は以下の記事など参考にして一度やってみてください。 前提の話： この記事の本旨は「テスト書きにくいプロダクトコードも依存関係を排除すれば楽にテスト書けるよ」なので、それ設計的にアウトでは？リファクタリング耐性低くない？みたいな話は度外視してます。
リファクタリングの鶏卵問題 ソースコードがクソなので綺麗にしたい。 リファクタリングしたい。 しかし、リファクタリングが出来ない。 リファクタリングが出来ないのは、テストが無いからだ。 よし。じゃあテストを書こう。あれ、テストが書けない？ そのようなテストが無く、書き換えられないことによる矛盾や憤りは皆さん何百回と感じてきたと思います。 しかし、この「テストが出来ない」ということを言語化するのは、非常に難しいと思います。それは、「テストが出来ない」には実は2つの視点があります。 本質的にテストが困難なモジュールで、誰がやってもテストが書けない。 本質的にモジュールはテスト可能だが、自分の実力が足りず、自分ではテストが書けない。 1.のようなテスト困難なモジュールは誰がやってもテストは書けないです。しかし、問題は、「テストを書きたい」と思ったとき、「自分がそれほどテストに詳しくない」という場
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる
Python(pytest)でテスト書くならfixture,conftest,parametrizeを理解すると世界が一気に変わる 概要 Pythonのテストライブラリといえばpytestが一般的です。 Python標準のuniitestとは異なり、クラスベースではなく関数ベースでテストコードを記述することが一般的ですが、fixture,conftest,parametrizeを理解すると一気に世界が変わり、テスト体験が圧倒的に向上するため、これらの実装方法を紹介します。 リポジトリ 本記事の説明に使用しているサンプルのテスト実装は、以下のリポジトリです。 想定読者 PythonやGitの基本的な使い方を理解している方を想定しているため、基本的な用語説明は省略しています。 環境 エンジニアの利用率の高いmacOSを前提として説明していますので、その他の環境の方は随時読み替えてください。 開
PHPerKaigi 2024発表資料 https://fortee.jp/phperkaigi-2024/proposal/f23f927e-2ac8-498e-a047-6376831cbd07
クイックサマリー：「テストピラミッド」は、自動テストをUI、サービス、ユニット単位に整理することで、開発に自動テストを組み込む方法を示すために作成されました。2012年に定義されて以降、このモデルは次第に使われなくなってきたように思いますが、本当に廃れてしまったのでしょうか。この記事では、最新のテスト戦略を紹介するとともに、今日のソフトウェア開発におけるテストピラミッドの関連性を検討します。 筆者の同僚であるジャン・フィリップ・ピエトルチェクが、かつてコードを書く開発者の責任について、次のように述べました。 none「我々の仕事の成果を最終的に使用する人々は、（中略）我々がただ最善を尽くすだけでなく、実際に機能するものを作ることを期待しているのです。」 — ジャン・フィリップ・ピエトルチェク 彼の言葉は、私たちが書くコードをそれに依存する人々の観点からとらえている点で非常に印象に残りました
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
4年後までにソフトウェアテストの70％を生成AIが作り、コードの品質は向上するようになるとの予測、IDC 調査会社のIDCは、4年後の2028年までに生成AIベースのツールがソフトウェアテストの70%を作成できるようになり、手動テストの必要性が減り、テストのカバレッジが向上することで、ソフトウェアのユーザービリティとコードの品質向上が実現するとの予測を発表しました。 同社によると、生成AIによるテストスクリプトの生成や管理などを含むテスト自動化は日本を除くアジア太平洋地域で特に人気が高まっており、開発者とDevOpsの専門家がこれらの技術を活用することで、ソフトウェア開発全体の自動化をより推進していくことになるとのことです。 また生成AIはレガシーアプリケーションのコードに対するリファクタリングも促進するとしており、2027年までにリファクタリングに関わるコードの変換や開発タスクの50％が
Authors Note: Hey, we messed up in this post by referring to BUSL-1.1 as Open Source. We’re sorry, we are leaving this post as-is to keep the record clear and we’ve followed up in a new post. Since the beginning, the open source community has been a strong partner in Codecov’s growth and success. That’s why we always offered Codecov for free to use on any open source project. And if we’re being to
WEB+DB PRESS休刊に伴い、今回からWeb上で連載を継続させていただくことになりました。今後とも何卒よろしくお願いします。さて、あらためて本連載の最近の連載のテーマを振り返りますと、それは「信頼性の高い実行結果に短い時間で到達する自動テスト群を組み上げ、ソフトウェアの成長を持続可能なものにする」となります。今回はそのなかから「実行結果」に光を当てます。 多くのテスティングフレームワークには実行結果の出力フォーマットを変更するオプションやプラグイン機構があり、自動テストはその実行結果を様々なフォーマットで出力します。それらテストの実行結果は「情報」であり、情報の役割とは意思決定と行動を促すことです。テストの実行結果が促す行動とはデプロイ、マージ、コードの修正などです。今回は、そのようなテスト実行結果出力の種類と目的についてまとめます。 信号機としてのテスト出力 意思決定から行動へつな
こんにちは、UPSIDERで日々モバイルアプリ開発をしているふっくです。 UPSIDERでは今後、よりアプリ開発に注力し決済プラットフォームの中核的な役割を果たすことを目指しています。 今回は、今後の開発・運用を目指して考えたFlutterアプリ向けのアーキテクチャを紹介します。 ネイティブアプリの世界で触れてきた色々なアーキテクチャ・フレームワークを参考に、開発の後半でも順調にスケールさせることができるように、工夫を凝らしました。 本アーキテクチャで作ったサンプルアプリもあるので、ぜひ以下のリンクから見てみてください。 https://github.com/upsidr/flutter_architecture_blueprint デモはこちら https://upsidr.github.io/flutter_architecture_blueprint/ 対象読者 目指すところ 参考に
GitHub - stackframe-projects/pgmock: In-memory Postgres for unit/E2E tests
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Hypothesisとは何か、プロパティベーステストとは何か Hypothesisは、Python向けのプロパティベーステストのライブラリである。 プロパティベーステストは、生成された多数の入力データに対してプロパティ(性質)が満たされるかどうかをテストする手法である。 HaskellのQuickCheckライブラリが初出で、現在は各プログラミング言語に移植されている。 従来のユニットテストは、ある程度固定したテストデータを指定してテストを行っていた。 その際、境界値分析などで妥当なパラメータを決定していた。 しかし、境界値分析が必ず通用するとは限らないし、人間が行う以上、ミスも発生する。 プロパティベーステストはデータを固定する代わりにそのデータが満たすプロパティを指定してテストを行う。 実際のテストケースはHypothesisがプロパティを満たすパラメータを決めて生成してくれる。 人力
単体テストの考え方/使い方 まとめ
著者は古典学派のスタイルを好んでいて、本書では古典学派の定義を採用している テスト対象の焦点をクラスに当てるのは間違っていて、1単位の振る舞いに焦点を当てなければいけない。 また、ロンドン学派のスタイルだと単体テストがテスト対象の内部的なコードと密接に結びつく傾向があるため、賛同できない。 3章 単体テストの構造的解析 AAAパターンという単体テストの構造を用いることで、全てのテストケースに対して簡潔で統一された構造を持たせることができる。また、この構造に慣れることで読みやすさが向上し、保守コストを下げることにつながる。 準備フェーズ(Arrange)フェーズ...ケースの事前条件を満たすように、テスト対象システムとその依存の状態を設定するフェーズ 実行(Act)フェーズ...テスト対象の振る舞いを実行するフェーズ 確認(Assert)フェーズ...実行した結果が想定した結果であることを確
はじめに この記事は、アルサーガパートナーズ アドベントカレンダー2023、番外編の記事です。 「25日間のリレー」を成功に導いた素敵な記事たちがカレンダーに集まっていますので、よろしければ下記のリンクからご覧ください！ この記事について 実務における最初の壁: DI 未経験からエンジニアとして実務に携わるようになると、誰しも「独学でやっていた時とは違うな」と感じることがたくさんあると思います。 私のサーバーサイドエンジニアとしてのキャリアはLaravelによる開発からスタートしたのですが、そんな私にとっての最初の「自己学習と実務の違い」の1つは、DI(Dependency Injection, 依存性注入) の概念が実装に利用されていること、でした。 すでに実装されている先輩方のコードを読めば「どう書けばいいか」はある程度すぐに把握できたものの、概念の理解を進めようとしても抽象的で難解な
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
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品質保証部門の陳腐化。そして陳腐化した品質保証は品質を悪化させる - 千里霧中
【翻訳】テスト駆動開発の定義 - t-wadaのブログ
たった２つのステップを意識するだけで書けない単体テストがほぼなくなる - Qiita
自動テストはなぜうまくいかないか？乗り越えるためには何が必要か？ - Qiita
privateメソッドのテストって書かない方がいいんだっけ？
テストピラミッド万歳 | POSTD
4年後までにソフトウェアテストの70％を生成AIが作り、コードの品質は向上するようになるとの予測、IDC
Codecov is now open source - Codecov
第9回 自動テストの実行結果 ～意思決定と行動を促す情報としての役割～ | gihyo.jp
UPSIDERのこれからを担うFlutterアプリのアーキテクチャ - UPSIDER Techblog
Hypothesisとpytestを使ってDjangoのユニットテストを書く - 何かを書き留める何か
DIと単体テストと私: 緩やかな依存関係がもたらすメリット
【Flutter】mockitoを使用したユニットテストについて学ぶ