Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Утверждения (Assertions) JUnit 5 помогают сравнить ожидаемый результат с фактическим результатом теста. Для простоты все утверждения JUnit Jupiter являются статическими методами в классе org.junit.jupiter.Assertions .

Не успешные  утверждениея будет генерировать исключение AssertionFailedError  или его подкласс.

Оглавление

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Научитесь создавать отчеты о покрытии кода для тестов JUnit с помощью подключаемого модуля JaCoCo Maven.

JUnit - одна из самых популярных сред модульного тестирования в экосистеме Java. Версия JUnit 5 (также известная как Jupiter) содержит множество интересных нововведений, включая поддержку новых функций в Java 8 и выше. Однако многие разработчики по-прежнему предпочитают использовать среду JUnit 4, поскольку некоторые функции, такие как параллельное выполнение в JUnit 5 все еще находятся в экспериментальной фазе.

За исключением нескольких незначительных вещей, JUnit 5 по-прежнему представляет собой важный шаг вперед в эволюции тестовой среды, поскольку он предоставляет расширенные аннотации, которые позволяют тестировать реактивные приложения. 

По моему опыту, JUnit 5 - лучшая версия JUnit. Новая структура также включает расширяемую архитектуру и совершенно новую модель расширений, которая упрощает реализацию пользовательских функций.

В этом руководстве по JUnit мы подробно рассмотрим расширения JUnit 5 - одну из основных функций платформы JUnit 5.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

В JUnit 5, чтобы написать тестовый код, который, как ожидается, вызовет исключение, мы должны использовать Assertions.assertThrows().

В данном примере ожидается, что тестовый код в комментированном блоке вызовет исключение типа ApplicationException.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Аннотация @RepeatedTest используется для написания повторяющихся тестовых шаблонов, которые могут выполняться несколько раз в JUnit. Частоту повторения можно настроить как параметр аннотации @RepeatedTest.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Аннотацию JUnit 5 @Disabled можно использовать для исключения методов тестирования из набора тестов. Эта аннотация может применяться как к классу тестирования, так и к отдельным методам тестирования.

Он принимает только один необязательный параметр, указывающий причину, по которой этот тест отключен.

Java значительно изменилась с годами. Прочтите сравнение версий 8 и 17 и узнайте ответ на вопрос: стоит ли обновляться?

Через несколько месяцев, в марте 2022 года, Java 8 закончится поддержка Oracle Premier Support. Это не означает, что он не будет получать никаких новых обновлений, но усилия Oracle, вложенные в его поддержку, вероятно, будут значительно меньше, чем сейчас.

Это означает, что будет веская причина для перехода на новую версию, тем более, что 14 сентября 2021 года была выпущена Java 17. Это новая версия долгосрочной поддержки, с Oracle Premier Support, которая продлится до сентября 2026 года (как минимум). 

Что дает Java 17? Насколько трудной будет миграция? Стоит ли оно того? 

Я постараюсь ответить на эти вопросы в этой статье.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Аннотация @ParameterizedTest, позволяет выполнить тест несколько раз, но с разными аргументами.

Описаны различные варианты указания источника аргументов, предоставляющего аргументы для каждого вызова, которые будут использоваться в тестовом методе.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Аннотация JUnit 5 @AfterAll является заменой аннотации @AfterClass в JUnit 4. Она используется как метод очистки для тестового класса.

@AfterAll используется для обозначения того, что аннотированный метод должен быть выполнен после всех тестов в текущем тестовом классе.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Аннотация @AfterEach используется для обозначения того, что аннотированный метод должен выполняться после каждого метода, помеченного @Test, @RepeatedTest, @ParameterizedTest, или @TestFactory в текущем классе.

Аннотация JUnit 5 @AfterEach является заменой аннотации @After в JUnit 4.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Аннотация @BeforeEach используется для обозначения того, что аннотированный метод должен выполняться перед каждым методом @Test, @RepeatedTest, @ParameterizedTest, или @TestFactory в текущем классе.

Аннотация JUnit 5 @BeforeEach является одним из методов жизненного цикла и заменяет аннотацию @Before в JUnit 4.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Аннотация JUnit 5 @BeforeAll обозначает метод, который является методом жизненного цикла. @BeforeAllэто замена @BeforeClassаннотации в JUnit 4.

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

В JUnit 5 жизненный цикл теста управляется четырьмя основными аннотациями, то есть @BeforeAll, @BeforeEach, @AfterEach и @AfterAll. Вместе с тем, каждый тестовый метод должен быть помечен аннотацией @Test из пакета org.junit.jupiter.api.

В этом туториале по JUnit 5 рассказывается о том, как JUnit адаптировал стиль кодирования Java 8 и некоторые другие функции. Узнайте, чем JUnit 5 отличается от JUnit 4.

JUnit 5 - наиболее широко используемая среда тестирования для приложений Java. JUnit долгое время отлично справлялся со своей задачей.

Между тем, JDK 8 привнес в java интересные функции и, в первую очередь, лямбда-выражения. JUnit 5 был нацелен на адаптацию стиля программирования Java 8; вот почему Java 8 является минимально необходимой версией для создания и выполнения тестов в JUnit 5 (хотя можно запускать тесты, написанные с помощью JUnit 3 или JUnit 4 для обратной совместимости).

Это продолжение туториала по JUnit 5. Введение опубликовано здесь.

Рассмотрим как создавать HTML-отчет для результатов выполнения тестов JUnit. В этом примере я создаю HTML-отчет для проекта JUnit-Examples, представленного на Github.

Все мы, разработчики, знакомы с отладчиками и используем их ежедневно - они важная часть процесса программирования. 

Но давайте будем честными. Обычно мы используем только опцию точки останова. При большом желании мы можем использовать условную точку останова.

Но знаете что, отладчик IntelliJ IDEA имеет множество мощных и передовых функций, которые полезны для более эффективной и простой отладки. 

Чтобы помочь вам, мы составили список советов и приемов от наших разработчиков в Lightrun. Мы надеемся, что эти советы помогут вам быстрее находить и устранять ошибки.

Каждый раз, когда мы вносим изменение в схему нашей базы данных, мы также должны вносить изменения в код, который использует эту схему базы данных.

Когда мы добавляем новый столбец в базу данных, нам нужно изменить код, чтобы использовать этот новый столбец.

Когда мы удаляем столбец из базы данных, нам нужно изменить код, чтобы этот столбец больше не использовался.

В этом руководстве мы обсудим, как мы можем координировать изменения кода с изменениями базы данных и развертывать их в нашей производственной среде без простоев. 

Мы шаг за шагом рассмотрим пример сценария использования и воспользуемся флагами функций, помогающими нам выполнить изменения.

При работе с большой кодовой базой довольно естественно не помнить каждую подсистему или вариант реализации. Особенно если вы новичок в кодовой базе, или вы сосредоточились на определенной области кодовой базы.

Большинство людей начнут с использования «git blame» (или соответствующей функциональности в своей среде IDE/редакторе). Но в большинстве нетривиальных проектов вы обычно заканчиваете коммитом рефакторинга, переименованием или тривиальным исправлением проекта, например переключением на другую библиотеку assertion. При первом взгляде, мы видим только самые последние изменения, но не самые важные.

Нам нужно аккуратно удалить слой за слоем песок и грязь, которые были нанесены на реальные изменения, чтобы выявить их.

Многие, если не все, проекты в области науки о данных требуют некоторого внешнего интерфейса для визуализации данных, чтобы отображать результаты для анализа данных людьми. Python, кажется, может похвастаться самыми мощными библиотеками, но не теряйте надежды, если вы разработчик Java (или если вы также владеете другим языком). 

В этом посте я опишу, как вы можете сделать что-то полезное с помощью интерфейса визуализации данных, не написав ни единой строчки кода, лишь следуя пошаговому процессу.

Ранее я описал различные методы ускорения ваших Maven сборок. 

Сегодня я хотел бы расширить их область применения и сделать то же самое для сборок Maven внутри Docker.