Manual tester
Занимаясь разработкой мобильных приложений под операционную систему Android уже более 7 лет, я успел поработать в разных частях мира в самых разных компаниях, от небольших стартапов до технологических гигантов и накопил некоторый практический опыт в области автоматизированного тестирования мобильных приложений, которым хотел бы поделиться в цикле статей.
В предыдущей статье был приведен краткий обзор основных понятий и тем, о которых речь пойдет дальше. Предлагаю начать с модульных тестов, более известных, как юнит тесты.
Ранее мы с вами познакомились с пирамидой тестирования и ее основанием. В данной же статье предлагаю перейти к вершине.
На современной ретро-сцене почти не осталось места конкуренции. Некогда непримиримые враги, ZX Spectrum и Commodore 64 стали едва ли не восьмибитными братьями. Фанаты Super Nintendo не прочь написать что-нибудь эдакое под Sega Mega Drive. Мир стремительно меняется, и кажется, что технологии прошлого остаются интересны лишь небольшому кругу энтузиастов.
Увлечение ретро-техникой – это отличный способ расширить кругозор и выйти за рамки традиционных инструментов программирования. Освоить, например, язык ассемблера и приемы оптимизации кода.
Под катом мы собрали несколько примечательных кейсов «применения» ретро-компьютеров и консолей в наши дни. С одной стороны, это попытки «натянуть сову на глобус» и заставить ретро-технику выполнять вполне современные задачи. С другой – это способ по-новому взглянуть на возможности классических систем и попробовать применить их в наши дни.
Управлять можно только тем, что получается измерить и за чем можно наблюдать. Большой шаг в направлении развития всестороннего мониторинга систем произошел вместе с утверждением единого стандарта OpenTelemetry, который объединил единым протоколом отправку операционных метрик, протоколов работы сервисов, а также возможность распределенной трассировки сервисов. Но недостаточно только собрать данные, нужно сделать их обобщение и автоматизировать проверку отклонение от ранее полученных трассировок для обнаружения аномалий. В этом может помочь инструмент Tracetest. В этой статье мы разберемся, как его можно использовать для диагностики отклонений в высоконагруженной системе.
JSON стал де-факто форматом обмена данными в современном мире. Он широко используется в различных приложениях, таких как API, конфигурационные файлы и хранилища данных. При работе с JSON нам часто требуется манипулировать, фильтровать или преобразовывать данные в соответствии с нашими требованиями. JQ - это популярный процессор JSON с командной строкой, который существует уже довольно давно. Однако у него есть свои ограничения - вы можете обнаружить, что постоянно гуглите его синтаксис, боретесь с отсутствием поддержки BigInt и имеете дело с отсутствующими функциями, такими как комментарии JSON и запятые.
Появился FX - неинтерактивная, основанная на JavaScript альтернатива JQ, которая обещает стать переломным моментом. В этой статье блога вы окунетесь в мир FX и узнаете, как его можно использовать для упрощения задач обработки JSON.
Ultron — самый простой фреймворк для разработки UI тестов Android.
В данной статье я познакомлю вас с малоизвестным фреймворком, который позволит вам облегчить android ui тестирование.
Всем привет! Сегодня мы, риск-технологи банка «Открытие» Илья Мясников (@berrim0r) и Гевонд Асадян (@Gevond), расскажем, каким образом осуществляем тестирование моделей оценки кредитного риска перед выводом в прод. В прошлой статье про дублирующий проверочный скрипт мы рассказали о том, как мониторим корректность выведенной в прод модели. Но проверок же много не бывает! Перед выводом модели в прод нужно удостовериться, что выводимый функционал работает корректно.
Как проверить корректность расчета модели? Ну да, верно – скормить ей входные данные со строго определенными параметрами. Звучит не очень сложно, правда? А если факторов более полутора сотен? И часть из них оказывают влияние только при определенном взаимодействии с другими факторами? Такое количество вариантов входных данных вручную придется готовить не один день.
Поэтому мы придумали как упростить для себя подобное тестирование. Для этого решили разработать сервис, который позволяет генерировать все возможные комбинации входных данных для модели на основании одного или нескольких заданных входных векторов.
TL;DR для тех, кому некогда читать™:
Колоночная база данных — это такой тип базы данных, в которой данные группируются (хранятся и извлекаются) не по строкам, а по столбцам.
В традиционной строчной базе данных данные хранятся и извлекаются по строкам, что означает, что все столбцы строки должны храниться вместе. Однако в колоночной базе данных, ориентированной на столбцы, каждый столбец таблицы хранится отдельно, что позволяет более эффективно хранить и извлекать данные.
Одни из самых популярных колоночных баз данных – Apache Cassandra и Apache HBase.
Привет, Хабр! На связи Марк Ерофеев и Никита Потапов из команды Platform V UI Workflow СберТеха. Мы затронем одну из наименее раскрытых тем — тестировании плагинов IDE. Если вы хотя бы раз пытались протестировать плагин, то знаете, что примеров с хорошим покрытием тестами днём с огнём не найти. Плагины либо не тестируются вовсе, либо логика их настолько проста, что хватает элементарной проверки функциональности.
Мы расскажем, как автоматизировали тестирование плагина для IntelliJ IDEA. Статья будет полезна всем, кто ищет информацию на эту специфическую тему или вообще интересуется нетривиальными задачами в области тестирования.
Недавно на Хабре была опубликована статья под провокационным заголовком и призывом к прекращению изобретений велосипедов в API-строении. Поскольку тема мне интересна, то я просто не мог пройти мимо.
