Посты с тэгом тестирование


[Перевод] Знакомство с тестированием в Python. Ч.1

Всем доброго!

От нашего стола к вашему... То есть от нашего курса «Разработчик Python», несмотря на стремительно приближающий Новый год, мы подготовили вам интересный перевод о различных методах тестирования в Python.

Это руководство для тех, кто уже написал классное приложение на Python, но еще не писал для
тесты.

Тестирование в Python — обширная тема с кучей тонкостей, но не обязательно все усложнять. В несколько простых шагов можно создать простые тесты для приложения, постепенно наращивая сложность на их основе.

В этом руководстве вы узнаете, как создать базовый тест, выполнить его и найти все баги, до того как это сделают пользователи! Вы узнаете о доступных инструментах для написания и выполнения тестов, проверите производительность приложения и даже посмотрите на проблемы безопасности.



Мой опыт знакомства и работы с Robot Framework

Чуть более года назад я впервые попробовал в работе Robot Framework. За время моего участия в довольно масштабном проекте я испытал на своей шкуре два разных подхода к автоматизации тестирования с помощью этого инструмента: написание тестов на чистом DSL Robot Framework и работу в связке с Python. Если первый путь имеет низкий порог входа, то второй, на мой взгляд, удобнее с точки зрения поддержки крупных проектов. Хотя фундаментальной разницы между подходами нет. Так или иначе, все сводится к поиску библиотек.

Однако об особенностях подходов поговорить стоит.


Читать дальше →



Обзор uniset2-testsuite — небольшого велосипеда для функционального тестирования



Как естественное продолжение работы над libuniset2, возник проект uniset2-testsuite. Это свой небольшой велосипед для функционального тестирования. В итоге он развился до более-менее универсального решения с «плагинами». Написан на python. Если интересно почитать, то прошу… заходите.
Читать дальше →


Проблемы тестирования: почему 100% покрытие кода это плохо



Недавно в нашем блоге мы рассказывали об использовании предметно-ориентированных языков для решения конкретных задач разработки с помощью Python. Сегодня речь пойдет о тестировании — в частности, о том, почему стопроцентное покрытие тестами кода это на самом деле плохо.

Материал подготовлен на основе выступления разработчика Positive Technologies Ивана Цыганова на конференции Moscow Python Conf (слайды, видео). Читать дальше →


Python Meetup 24.04.15: Python-тесты, Rest сервисы на Flask и GUI приложение за 5 минут


Последняя пятница апреля не стала исключением для встречи сообщества любителей языка Python. В этот раз спикеры на Python Meetup поделились следующими темами:
  • Grail: шаги для ваших Python-тестов
  • Rest сервисы на Flask
  • GUI приложение за пять минут

Видео и ссылки на презентации под катом. Приятного просмотра!


Читать дальше →


BDD-разработка на django


Программисты очень по разному относятся к тестированию, и многие не любят писать тесты. Процесс TDD же для новичков не особенно понятен — ведь приходится вместо функционала программы писать вначале тест, который его проверяет, то есть количество работы увеличивается. Однако со временем приходит осознание того, что автоматическое тестирование необходимо. К примеру, возьмем процесс разработки даже несложного проекта на django, пока в проекте пара вьюх и моделек все просто. Когда приложение обрастает функциями, внезапно обнаруживается, что совершать такое тестирование все сложнее — кликов больше, надо вносить какие-то данные и т.д., вот тут-то и на помощь приходит behavior-driven development (BDD).



Я хочу рассказать о BDD на примере создания примитивного приложения — рейтинга сайтов. Идея тривиальна — на странице отображается список сайтов, пользователь гол


Облачные ci: travis-ci и drone.io



Всегда приятно иметь статистику о состоянии технической части (кода) проекта, этим занимается coviolations.io. Но для его использования нужно какое-то ci-решение. Не каждому захочется поднимать jenkins/travis/etc на своём сервере, а будет проще прибегнуть к использованию облачных сервисов. Мы рассмотрим два наиболее популярных: travis-ci и drone.io.

Как «жертву» будем использовать обычный django проект — сам coviolations. Для проектов на ror/nodejs/flask/etc всё будет почти аналогично. Как результат мы получим пачку статистики и графиков.
Читать дальше →


[Из песочницы] Python. Генерация юнит-тестов

Только ленивый ещё не писал о необходимости писать тесты. Но давайте признаемся честно — писать тесты зачастую скучно. Особенно для legacy-кода. Сотни повторяющихся, однообразных строк. Скука. Что с этим можно сделать?


Картинка для привлечения внимания. Красивый питон, да?
Читать дальше →



[Из песочницы] Клиентские тесты на Lettuce + Selenium

Введение


На данный момент самым популярным решением для клиентского тестирования является selenium. Стоит заметить, что вполне заслужено — те возможности, которые предоставляет selenium в связке с webdriver'ом, действительно охватывают почти весь спектр пользовательского взаимодействия с веб-приложениями.

Для небольших проектов замечательно подходит вариант с плагинами для браузеров, функционал которых можно расширить добавлением сторонних компонентов (например, UI-element). Но когда проект становится достаточно большим, а многие его части многократно изменяются и даже полностью перепиливаются, после каждого изменения в структуре страницы или способе подачи данных приходится заменять сразу целые блоки тестов, заглядывая чуть ли не в каждый тест. После такого selenium плагины уже перестают казаться столь удобными. И тут на помощь приходят библиотеки selenium, реализованные для многих языков ассоциируемых с веб-ра


Абсолютное добро: автоматические тесты

Трудно сосчитать, сколько раз автоматическое тестирование выручало те проекты, в которых мне приходилось работать в последнее время. В текущем проекте, в отличие от прошлых, это не просто «полезно» или «неплохо», а «жизненно необходимо» — такова специфика задачи. У нас есть математическая модель, любое изменение которой может улучшить ситуацию в двух случаях и ухудшить — в десятке. Чтобы понять, хороши ли изменения, необходимо перепрогонять большие (несколько тысяч) объемы тестов.

Для себя я выделил 4 жирных плюса автоматических тестов:

  1. Функциональность, покрытая тестами, гарантированно работает,
  2. и это выясняется очень быстро, а попутно можно делать замеры производительности;
  3. Тестовые инженеры избавлены от рутинной работы и могут ловить действительно сложные ошибки;
  4. Достаточно просто смоделировать стресс-тестирование — просто увеличить количество/интенсивность тестов.