Все, кто занимался или занимается автотестами под Android, знают, какая это боль.
От объема задач и проблем устаешь так, что и отпуск не помогает. Люди даже увольняются из-за автотестов.

Боль, страдания и мучения неизбежно приводят к появлению чего-то нового и прекрасного. Мы постарались собрать вместе все грабли, на которые нам пришлось наступить, объединили свои усилия с ребятами из «Авито» и HH и создали то, что сделает ваши отношения с автотестами несравнимо лучше и плодотворнее.

Встречайте: Kaspresso — фреймворк для автотестирования, который вы ждали!

Представляю вам перевод моей статьи на Medium.com: часть 1, часть 2. Поскольку первая часть статьи содержит в основном уже изложенное в этом посте, то привожу перевод только второй части.

Худеем и переезжаем в контейнеры

В первой части статьи я рассказал о простых подходах, позволяющих построить масштабируемый кластер Selenium без написания кода. В этой части мы рассмотрим более тонкие вопросы работы с Selenium:

1. Как создать легко масштабируемые рабочие ноды, используя стандартный Selenium Hub
2. Почему можно и нужно запускать большинство браузеров в контейнерах и как это делается
3. Какие open-source инструменты для этого существуют

История развития построения веб-приложений на языке программирования Java с примерами их использования на временном промежутке от появления спецификации сервлетов до сегодняшнего дня.

Всем привет. Это перевод статьи из книги RedHat RHCSA RHCE 7 RedHat Enterprise Linux 7 EX200 and EX300.

От себя: Надеюсь статья будет полезна не только начинающим, но и поможет более опытным администраторам упорядочить свои знания.

Итак, поехали.

Вы под давлением коллег или сокурсников из более успевающих групп решились на отчаянный шаг, способный разделить вашу жизнь на период "до" и "после" (прошли vimtutor), и теперь не знаете что делать с вашими новообретёнными способностями? А может вы всё ещё сидите в какой-нибудь IDE и в ус не дуете зачем вам "эти ваши программистские блокноты" и "какой-то там Vim"? Тогда присаживайтесь поудобнее и налейте себе лимонад, сейчас я вам всё по полочкам разложу.

Добро пожаловать в очередную из серии статей с разбором задачек, которые я задавал на собеседованиях в Google, прежде чем их запретили после утечки. С тех пор я оставил работу инженера-программиста в Google и перешёл на должность менеджера по разработке в Reddit, но у меня всё ещё осталось несколько замечательных тем. К настоящему моменту мы разобрали динамическое программирование, возведение матриц в степень и синонимичность запросов. На этот раз совершенно новый вопрос.

 
Информационная безопасность – одна из дисциплин, набирающих бешеную популярность в последние годы. Между тем, многих пугает порог вхождения, разрозненность знаний или недостаток академической базы. Мы решили помочь всем желающим и организовали цикл бесплатных вебинаров по информационной безопасности. 

В этой статье я расскажу, как мы столкнулись с типовыми ошибками при создании интерактивной карты, а главное — дам вам ссылки на нормальные, актуальные карты субъектов РФ.

Наша задача. Создать интерактивную карту, чтобы при наведении на регион срабатывал обработчик событий и выводил некоторые данные по регионам (например, его название).
На первый взгляд это кажется очень простым, но далее в статье я расскажу, как мы потратили больше 3 дней на исправление, а самое главное — на определение багов.

Довольно часто спрашивают, есть ли аналоги аналитических (оконных) функций в MySQL. Примечание. На момент написания статьи таких аналогов не было, однако статья и ныне представляет собой академический интерес в плане разбора оригинального для MySQL подхода к использованию переменных.

Для замены аналитических функций часто используют запросы с самосоединением, сложные подзапросы и прочее. Большинство таких решений оказываются неэффективными с точки зрения производительности.

Также в MySQL нет рекурсии. Однако с некоторой частью задач, которые обычно решаются аналитическими функциями или рекурсией, можно справиться и средствами MySQL.

Одним из этих средств является уникальный, нехарактерный для прочих СУБД механизм работы с переменными внутри запроса SQL. Мы можем объявить переменную внутри запроса, менять ей значение и подставлять в SELECT для вывода. Причем порядок обработки строк в запросе и, как следствие, порядок присвоения значений переменным можно задать в пользовательской сортировке!

Предупреждение. В статье подразумевается, что обработка выражений в предложении SELECT осуществляется слева направо, однако официального подтверждения такого порядка обработки в документации MySQL нет. Это необходимо иметь в виду при смене версии сервера. Для гарантии последовательности вычисления можно использовать фиктивный оператор CASE или IF.

Аналог рекурсии

Рассмотрим простой пример, который генерирует последовательность Фибоначчи (в последовательности Фибоначчи каждый член равен сумме двух предыдущих, а первые 2 равны единице):

Всем привет! Мы запустили новый набор на курс «Алгоритмы для разработчиков» и сегодня хотим поделиться интересным переводом, подготовленным для студентов данного курса.



В деревьях поиска, таких как двоичное дерево поиска, AVL дерево, красно-чёрное дерево и т.п. каждый узел содержит только одно значение (ключ) и максимум двое потомков. Однако есть особый тип дерева поиска, который называется B-дерево (произносится как Би-дерево). В нем узел содержит более одного значения (ключа) и более двух потомков. B-дерево было разработано в 1972 году Байером и МакКрейтом и называлось Сбалансированное по высоте дерево поиска порядка m (Height Balanced m-way Search Tree). Свое современное название B-дерево получило позже.

Наверняка все знакомы с таким понятием как test-driven development(TDD). Наряду с ним также существует такое понятие, как data-driven testing(DDT, не в обиду Шевчуку) — техника написания тестов, при которой данные для тестов хранятся отдельно от самих тестов. Они могут храниться в базе данных, файле, генерироваться во время исполнения теста. Это очень удобно, так как один и тот же функционал тестируется на различных наборах данных, при этом добавление, удаление или изменение этих данных максимально упрощено.

В предыдущей статье я рассмотрел возможности JUnit-а. Там примерами такого рода подхода могут служить запускалки Parameterized и Theories, в обоих случаях один тест-класс может содержать только один такой параметризированный тест(в случае Parameterized несколько, но все они будут использовать одни и те же данные).

В этой статье я заострю внимание на тестовом фреймворке TestNG. Многие уже слышали это название, и перейдя на него, вряд ли желают вернуться к JUnit-у(хотя это только предположение).

В этой статье будет рассмотрена возможность использования аннотации @FindBy для поиска элементов на странице, а так же создание своих классов для работы с элементами и контейнерами вроде форм, таблиц и т.д.

18 мая 2018 года в Digital October состоится DevConf 2018. И мы решили пересказать некоторые интересные доклады с прошлогодней конференции. Там был доклад с несколько холиварным заголовком: "О чём молчит политрук: к дискуссии о переходе Uber с PostgreSQL на MySQL". В нем разработчик MySQL Алексей Копытов рассмотрел различия InnoDb и PostgreSQL на самом низком уровне, включая организацию данных, памяти и репликаций. Предлагаем вашему вниманию краткий пересказ доклада.

История вопроса

Uber перешел с MySQL на Postgres в 2013 году и причины, которые они перечисляют, были во-первых: PostGIS — это геоинформационное расширение для PostgreSQL и хайп. То есть, у PostgreSQL есть некий ореол серьезный, солидная СУБД, совершенный, без недостатков. По крайней мере, если сравнивать с MySQL. Они мало что знали о PostgreSQL, но повелись на весь этот хайп и перешли, а через 3 года пришлось переезжать обратно. И основные причины, если просуммировать их доклад — это плохие эксплуатационные характеристики при эксплуатации в production.

Продолжение.
Предыдущие части: 1-3, 4-6

7. Связь один-ко-многим.

Я уже показал вам как данные из разных таблиц могут быть связаны при помощи связи по внешнему ключу. Вы видели как заказы связываются с клиентами путем помещения customer_id в качестве внешнего ключа в таблице заказов.

Другой пример связи один-ко-многим – это связь, которая существует между матерью и ее детьми. Мать может иметь множество детей, но каждый ребенок может иметь только одну мать.

(Технически лучше говорить о женщине и ее детях вместо матери и ее детях потому, что, в контексте связи один-ко-многим, мать может иметь 0, 1 или множество потомков, но мать с 0 детей не может считаться матерью. Но давайте закроем на это глаза, хорошо?)

Когда одна запись в таблице А может быть связана с 0, 1 или множеством записей в таблице B, вы имеете дело со связью один-ко-многим. В реляционной модели данных связь один-ко-многим использует две таблицы.


Схематическое представление связи один-ко-многим. Запись в таблице А имеет 0, 1 или множество ассоциированных ей записей в таблице B.

Здравствуй Хабрахабр!

В этой статье речь пойдет о задачах на рекурсию и о том как их решать.

Кратко о рекурсии

Рекурсия достаточно распространённое явление, которое встречается не только в областях науки, но и в повседневной жизни. Например, эффект Дросте, треугольник Серпинского и т. д. Один из вариантов увидеть рекурсию – это навести Web-камеру на экран монитора компьютера, естественно, предварительно её включив. Таким образом, камера будет записывать изображение экрана компьютера, и выводить его же на этот экран, получится что-то вроде замкнутого цикла. В итоге мы будем наблюдать нечто похожее на тоннель.

В программировании рекурсия тесно связана с функциями, точнее именно благодаря функциям в программировании существует такое понятие как рекурсия или рекурсивная функция. Простыми словами, рекурсия – определение части функции (метода) через саму себя, то есть это функция, которая вызывает саму себя, непосредственно (в своём теле) или косвенно (через другую функцию).

О рекурсии сказано много. Вот несколько хороших ресурсов:

Всем привет.

Я занимаюсь автоматизацией участия в государственных тендерах.

История эта случилась из-за экономии. При покупке платного аккаунта Контур.Закупки мы не обратили внимание на то, сколько полезного даёт тариф Эксперт.

Ах, если бы мы обратили на это внимание, то мне не пришлось бы осваивать Selenium и основы Java.

Как-то раз возникла маркетинговая задача — собрать контакты закупщиков в компаниях по нашей тематике.

Два года назад мы уже делали обзор GUI-интерфейсов для работы с Docker, однако мир любителей подобных решений не стоит на месте. На днях до версии 0.2 обновился, а вместе с тем и получил широкую огласку, молодой проект lazydocker, позиционирующий себя как «более ленивый путь управлять всем в Docker». Утилита стремительно набирает популярность — ещё вчера количество его GitHub stars не достигало 3000, а уже сегодня перевалило за 4000.

Последние пять лет принесли в нашу жизнь огромное количество технологий, с помощью которых можно быстро создавать изолированные окружения для разработки и тестирования. Но не смотря на это, организовать стабильное окружение для тестирования — далеко не самая простая задача. А если нужно тестировать сетевые взаимодействия компонентов и анализировать предельный уровень нагрузки на них, то задача становится еще сложнее. Добавив возможность быстрого развертывания окружения и гибкой настройки отдельных компонентов, мы сможем получить небольшой интересный проект.
В этой статье мы подробно расскажем о создании окружения на базе Docker контейнеров для тестирования нашего клиент-серверного приложения. При этом, если смотреть глобально, то данная статья будет хорошей иллюстрацией использования Docker и его ближайшей экосистемы.

В этой статье мы поделимся опытом автоматизации запуска, тестирования и конфигурации больших проектов с использованием docker-compose. Несколько простых изменений могут помочь Вашей команде быть более эффективной и тратить время на важные, а не на рутинные задачи.

Docker в 2017

На конференции Dockercon 2016 CEO компании Docker рассказал, что количество приложений, которые запускаются в Docker выросло на 3100% за последние два года. Боле 460 тысяч приложений по всему миру запускаются в Docker. Это невероятно!

Если вы все еще не используете Docker, я бы посоветовал почитать отличную статью об использовании Docker во всем мире. Docker полностью изменил то, как мы пишем приложения и стал неотъемлемой частью для разработчиков и DevOps команд. В этой статье мы полагаем, что вы уже знакомы с Docker и хотим дать вам еще одну серьезную причину продолжать использовать его.

Про использование Docker и Docker-compose последнее время написано очень много, например рекомендую недавнюю статью на Хабре, если вы до сих пор не прониклись. Это действительно очень удобно, а в связке в ansible особенно. И я его использую везде. От разработки, до автоматического интеграционного тестирования на CI. Про использование в тестировании, тоже писали. Это здорово и удобно. Однако, для локальной разработки, для траблешутинга данных "как в продакшене" или тестирование производительности, на "объёмах близких в продакшену", хочется иметь под рукой образ, содержащий базу, "как в продакшене"!

Соответственно, хочется, чтобы каждый разработчик, приступая к работе над проектом, мог запустить его одной командой, например:

./gradlew dockerRun

и приложение поднялось бы сразу со всеми необходимыми связанными контейнерами? А главное чтобы в нём уже были бы данные для большинства кейсов разработки и багфиксинга, стандартные пользователи и большинство работающих сервисов, над которыми сразу можно было бы приступить работать, не тратя времени на экспорт-импорт каких-то там образов или демоданных!

Как приятный бонус, ну разве не здорово иметь базу данных в несколько гигабайт и возможность откатиться к её исходному (или любому другому коммиту) состоянию в течении пары секунд?

Разумеется мы поговорим о написании Dockerfile для такого образа с данными, и некоторых подводных камнях этого процесса.