• ggplot2: как легко совместить несколько графиков в одном, часть 3
    0
  • Отслеживание хода выполнения в R
    0
    Да, просто вывод на экран все равно будет быстрее всего, полагаю.
  • Тестирование и теория графов: инсталлятор
    0
    12 тестов обеспечат по одному проходу одного цикла за тест. Как мне кажется, для этой задачи можно, скажем так, совместить в один тест проходы более чем по одному циклу, что и делает последний тест. Почему так сделала — здесь, по-моему, важно именно сохранять состояния, эту проверку и реализовывает последний тест, остальные — добавляют покрытие путей, т.е. в этом примере — возможность отменить операцию на каждом шаге.

    Не знаю, насколько понятно объяснила, к тому же, это мое понимание, которое может не совпадать с правильным. :)
  • Тестирование и теория графов: инсталлятор
    0
    Все переходы на отмену делала из Changed-состояний. Исключение — Setup Type, там разруливала двумя ветками на два выбора, но для перехода на отмену это неважно.
  • Тестирование и теория графов: инсталлятор
    0
    Спасибо, добавила.
  • Тестирование и теория графов: инсталлятор
    0
    В контексте этой статьи — можно автоматизировать поиск путей в графе по заданному типу покрытия, полагаю (на счет конкретных инструментов, решающих эту задачу, не подскажу, но думаю, можно обойтись произвольным языком программирования: реализаций разных алгоритмов поиска чего бы то ни было в графе, должно быть, масса). А имея пути, можно автоматизировать прохождение по визарду по каждому из них. Поскольку речь о десктоп-приложении, то, полагаю, понадобится что-то вроде TestComplete.
  • Тестирование областей определения или нечто большее, чем анализ граничных значений
    0
    Слабое vs. сильное: в слабом формируют минимальное количество тестов, содержащих каждый параметр хотя бы один раз, в сильном тесты должны содержать все возможные комбинации параметров, т.е. это исчерпывающее множество тестов. Их количество может быть достаточно большим: произведение количества возможных значений каждого из параметров. Т.е. при добавлении еще одного значения в какой-то параметр количество слабых тестов увеличивается на 1, а сильных — на произведение количества возможных значений всех остальных параметров.

    Нормальное vs. надежное: в нормальном комбинировании в тестах не участвуют невалидные значения, в надежном — участвуют. :)

    Как выбирать, что из этого Вам необходимо:
    1. Только happy flows, дымовое тестирование: слабое нормальное.
    2. Все happy flows: сильное нормальное.
    3. Для каждого параметра применили классы эквивалентности и выбрали конкретные значения, на которых будут тестировать. Набор тестов, который содержит каждое из значений хотя бы один раз: слабое надежное. При проектировании PICT обычно добавляю условие про не больше одного негативного в тесте. Это может несколько увеличить набор, но зато при прохождении убережет от выяснения, что же за значение вызвало ошибку, если таковая находится.
    4. Для каждого параметра применили классы эквивалентности и выбрали конкретные значения, на которых будут тестировать, или значения параметров заданы жестко и немногочисленны. Исчерпывающее тестирование — сильное и надежное комбинирование.

    Надеюсь, не запутала. :)
  • Покрытие графов в тестировании ПО, часть 1
    +1
    Граф — абстракция, которая может применяться в разных случаях. В контексте тестирования я применяю для проверок состояний и переходов, например, для сущности. В контексте программирования, вероятно, пригодится для покрытия тестами графа потока управления. Но я в первую очередь тестировщик, который немного увлекается статистикой и R, а не программист. :)
  • Тестирование областей определения или нечто большее, чем анализ граничных значений
    0
    PICT. Для моих не таких уж многочисленных нужд хватает.
  • Визуализация статических и динамических сетей на R, часть 2
    0
    Спасибо, исправила.
    Да, вдохновляюсь Coursera, в процессе прохождения data science specialization. Там тоже один из курсов посвящен визуализации (и не только).
  • Анализ тональности высказываний в Twitter: реализация с примером на R
    0
    Не нашла, к сожалению, хотя тоже задалась этим вопросом. Но где-то они, полагаю, есть, раз уж существуют проекты типа такого.