単体テスト

はじめに こんにちは。ウェルスナビでフルスタックエンジニアの高原です。 前回の記事はKeycloak のカスタマイズについて解説しました。 続きまして、今回は Keycloak のテストについて説明します。 対象の読者 以下のような方を想定しています。 バックエンドエンジニア フロントエンドエンジニア インフラエンジニア DevOps 背景 前回の記事で説明した通り、Keycloak はSPI (Service Provider Interface)を実装することで様々なユースケースに対応できるよう各処理をカスタマイズできます。そして、アプリケーションをデプロイする際には、Keycloak の…

1. テストの種類について 2. WF的（最大公約数的な？）分類 テストレベル 単体テスト コンポーネントテスト 結合テスト 統合テスト システムテスト 受け入れテスト テストタイプ 機能テスト 業務シナリオテスト ジョブ運用テスト 他システム接続テスト 外部接続テスト ユーザビリティテスト セキュリティテスト 運用マニュアルテスト 運用監視テスト 障害耐性テスト 障害回復テスト ロードテスト ストレステスト ロングランテスト 性能テスト 保守性テスト 移行テスト クロスブラウザテスト 無影響確認テスト ブラックボックステスト ホワイトボックス（構造）テスト 3. JSTQB によるテストレベ…

どうも、ドミナゴ（@Dominago50）です。 現在頂いている仕事が忙しくなってきました。 よって、しばらく写真整理は止めて、雑記を休憩時間に書きたいと思います。 DMM英会話のお友達紹介コードは267989084です。入会時にこのコードを入力すると紹介した方、紹介された方双方にプラスレッスンチケット3枚が貰えます。（誰が利用したかこちらには分かりません） まだまだテストが続きそう まだまだテストが続きそう 本日も、朝から現場での作業です。 昨日のテストで仕様がおかしいのではないかという話が上がり、本日も修正＆テストすることになりました。 仕様に基づいてプログラムを作成しているため、そもそも…

テストダブルを整理する テスト専用に用意される偽りの依存の総称をテストダブルと呼ぶ。 テストダブルにはモック、スパイ、スタブ、ダミー、フェイクがある。 これらは、大きく分けるとモックとスタブの2種類に分類できる。 モック テスト対象から依存に向かって行われる外部へのコミュニケーション モック フレームワークを使用している スパイ 手書き スタブ モックの逆。依存からテスト対象に向かって行われる内部へのコミュニケーション スタブ シナリオごとに結果を変えられる ダミー シグネチャを満たすためだけのハードコーディングされる固定値 フェイク 実装が存在しない依存のためのスタブ。Unimplement…

はじめに 変更しやすいコードが書けないのにソフトウェア開発とか舐めているのですか 天使様1ごめんなさい〜、nikkieです 「かわいい」と技術書が夢の合体を果たした、ちょうぜつ本（『ちょうぜつソフトウェア設計入門』）！🤗 読書会と絡めて読み進めており、今回は第6章「テスト駆動開発」を6.4まで読みました。 目次 はじめに 目次 前回のちょうぜつ本！ 6章前半（6.1〜6.4） 単体テストにまつわる考え方 モックってそういうことか！ IMO：Pythonのモックについて思うこと 終わりに P.S.その1 テスト駆動開発を楽しく学ぶ P.S.その2 9/1(金) 第6章「テスト駆動開発」前半のちょ…

この本を読んだので学んだこと記載します。 単体テストの考え方/使い方 | マイナビブックス 読んだ理由 感想 学びになったこと(抜粋) テストケースの質 単体テストにおける古典学派とロンドン学派の違い 単体テストの定義(古典学派) 単体テストの定義(ロンドン学派) 良いテストを構成する4本の柱 ブラックボックステストとホワイトボックステスト 4種類のプロダクションコード 統合テストについて 疑問点 読んだ理由 この本は去年の12月年末くらいにtwitterで流れてきて知りました。単体テストがどのような役割を果たせるのか改めて学べそう、そして、効果的な単体テストを学べそうと思ったので読んでみまし…

はじめに 退屈なことはPythonにやらせよう1、nikkieです。 Pythonのユニットテストフレームワークの1つ、pytest。 pytestはパラメタ化したテストも可能にしてくれるのですが、パラメタ化したテストについて最近知った小さいtipsをアウトプットします！ 目次 はじめに 目次 前提情報 今回の参考文献 動作環境 pytestでパラメタ化したテスト 💡1️⃣ クラスもデコレートできる @pytest.mark.parametrizeの不思議 💡2️⃣ デコレータを複数積める（自動で組合せてくれる！） ノードIDについて ドキュメント「How to parametrize fix…

はじめに 皆さんこんにちは、株式会社ユーザベース SaaS事業の本谷です。今回はタイトルにある通り、Spring Security を使った独自の認可処理の実装方法について概要を紹介しようと思います。 Spring Security は認可に関する標準の実装が提供されており、一般的な認可処理を実現することは簡単です。例えばユーザごとに権限を持たせ、情報へのアクセスを許可または拒否することは多くのコードを書くことなく実現できます。一方、独自の実装をConfigクラスを使って設定することで、自由度の高い認可処理を実現することができ、より複雑な要件に対応できます。 今回、アプリケーションの要件は権限…

自分用メモ。 雑な単体テストに使ったり。 v4.2.1.stable

ここ半年で資格試験を3つ受けたのですが、どれも試験の直前に焦って勉強し始めるパターンでした。 最近始めたこのブログも同じで、23時ごろにブログ書かないとな〜という焦りが出てきてそこから書き始める習慣になってます。 完全に、締切依存で行動するのが癖になってるんですよね。 自分としてはこの習性自体が悪いとは思っていないのですが、締切がないと行動できないのは社会人としてバランスが悪い。 なので締切以外の動機でも柔軟に動けるようにバランスを正したいです。 というわけで、折角ブログをやっているのでブログを起点にしたいなと思ってます。 具体的には、22:30までにゆるく書くのが8割、もっと早くや翌日朝に書…

タイトルの通り、PHPカンファレンス小田原に参加してきました。 参加のきっかけや感想を記載します。

ネギ植えました。 天気が良くて掃除と外出系のタスクもすこぶる捗りました。 このブログでは本文の下に「社会人として23時に寝た」「プログラマとしてSQLを勉強した」という形でその日の実績を残しているのですが、「xxxとしてネギを植えた」のxxx当てはまる呼び方が思いつかず、悩んだ末に 趣味農家 としました。 趣味で野菜を育てている人なんて無数にいるはずなのに、しっくりくる呼び方がないのは不便じゃないのかな… ChatGPTに聞いても「菜園家」「ホームガーデナー」などの微妙な回答ばかりで今も少しモヤってます。 趣味農家 ネギ定植 家族 精米 朝と食事後の皿洗い プログラマ デザインパターンを少し読…

リンクアンドモチベーション・データユニットの みく / Ryo Koizumi (@slpwalks) です。 データユニットではLMグループ全体のデータドリブンな意思決定を推進するため、データ分析基盤の提供やデータ分析以外にも、帳票作成やDXツールの提供など、データの流れをなめらかにするための様々な活動を行っています。 よろしければ下記のエントリ (Qiita) もご覧ください。 qiita.com さて、以前 Google Workspace Addon の作成方法 をテックブログでご紹介させて頂きましたが、提供しているアプリにおいて Google Apps Script (以下GAS) …

半分以上が枯れてしまい、もう助からないと思っていた観葉植物。 新しい葉が生えてきました。 自分は生まれつきネガティブで、現状を悪く捉えがちです。 個人的にこの気質は長所だと思っていて、そのおかげで物事を疑ったり、慎重に確認をしてミスを防いだりできるのですが、一方で不安が強すぎて呑まれそうにもなります。 例えるなら自分の中で理性と感情が争っていて、基本的には理性が勝っているものの、たまに拮抗して激しい戦いになるようなイメージかなと。 歳をとって理性が弱くなった時にどうなってしまうのかを考えると更に不安です。 ただでさえ内向的なのに頭の中ばかり吐き出してしまっているので、明日からは外部のことを書い…

はじめに アーキテクトチームの長沼です。 先日は生成AI活用への取組の第一弾としてPoC準備についてご紹介しました。 今回は実際にPoCを行ってみた結果についてご紹介したいと思います。 PoCで使用するツールは、開発における生成AIの草分け的存在でもあるGitHub Copilot、そのビジネス向け製品であるGitHub Copilot Business を採用して実施しました。 PoC対象の概要 JDEPでは特性の異なる様々なアプリケーション（以下APL）を開発運用しています。 今回のPoCでは、その中から以下のAPLを開発するチームに協力をお願いしました。 アプリ名 開発言語 概要 開発フ…

こんにちは。LLM STUDIO 機械学習エンジニアの宮脇（@catshun_）です。 本記事では最近注目を集めている AI ソフトウェアエンジニアに関するプロダクトについてざっくりと紹介します。 社内勉強会に向けたキャッチアップ資料として作成しており、加筆修正する可能性がありますが、本記事を読んだ方の議論のネタ程度になってくれれば幸いです。

初めに Pythonでテストを作成するとき、pytestと呼ばれるモジュールを使用します。本記事はpytestの使い方を簡単にまとめます。

転職して一年経ったので振り返り。もちろん書けないことは書かないので、公開情報（つまりGitHub）を主に参照する。 まず、GitHubのアカウントはそのままのものを使っているので、だいぶContributionsに色が付くようになった。 https://github.com/SakodaShintaro 7月頃に研修が終わってから、平日はそれなりの割合でなんらかのContributionはしているのだろう。 プルリクエストの数としては、各種リポジトリをまとめて計算すると144個 Closedとなっているようだ。諸々考慮すると大雑把に2日~3日に1個くらいか。よく触るリポジトリであるautowa…

概要 eScanは小売事業者が目標とする利益に対して最適な電力ポートフォリオを実現するために必要なリスクヘッジの材料を提示するシステムです。 以前BigQuery + Argo Workflowsを利用した計算処理基盤の構築で紹介した通りeScanのリスク計算の基盤としてBigQueryを使っています。 BigQueryは完全マネージド型のデータハウスであり、eScanで用いるような大規模なデータに対しても高速なクエリ実行が可能です。そのため、スケーラビリティとスピードという観点で恩恵を受けられています。 他方で、GoogleSQL(BigQueryで使われるSQL)はSQLなので、テスタビリ…