Modern software development emphasizes speed and agility, making efficient testing crucial. DORA research reveals that elite teams thrive with both high performance and reliability. They can achieve 127x faster lead times, 182x more deployments per year, 8x lower change failure rates and most impressively, 2,293x faster recovery times after incidents. The secret sauce is they “shift left.” Shift-L
テスト自動化のために作られたIDE「Aqua」、JetBrainsが正式公開。Webインスペクタ、HTTPクライアント、テストランナー、デバッガーなど統合。個人向けは無料 JetBrainsは、テスト自動化のためのテストコード作成や自動テストの実行などに最適化した統合開発環境「Aqua」の正式版を公開しました（β版登場時の機能紹介）。 Aquaはテスト自動化でよく使われるJava、Python 、JavaScript、TypeScript、Kotlin、SQLなどの言語と、Selenium、Playwright、Cypressなどの主要なフレームワークをサポート。 クラスやシンボルなどを認識するスマート検索や、安全な名前の変更と削除、メソッドの抽出、変数の導入、変数またはメソッドのインライン化などのリファクタリング支援機能も備えています。 JUnit、TestNG、Pytest、Jest、
WEB+DB PRESS休刊に伴い、今回からWeb上で連載を継続させていただくことになりました。今後とも何卒よろしくお願いします。さて、あらためて本連載の最近の連載のテーマを振り返りますと、それは「信頼性の高い実行結果に短い時間で到達する自動テスト群を組み上げ、ソフトウェアの成長を持続可能なものにする」となります。今回はそのなかから「実行結果」に光を当てます。 多くのテスティングフレームワークには実行結果の出力フォーマットを変更するオプションやプラグイン機構があり、自動テストはその実行結果を様々なフォーマットで出力します。それらテストの実行結果は「情報」であり、情報の役割とは意思決定と行動を促すことです。テストの実行結果が促す行動とはデプロイ、マージ、コードの修正などです。今回は、そのようなテスト実行結果出力の種類と目的についてまとめます。 信号機としてのテスト出力 意思決定から行動へつな
はじめに こんにちは。プロダクト開発本部のYoungjin Jangです。 皆さんはフロントエンド開発をするときに、テストコードを書いていますか？ フロントエンドは分野の特性上、開発スケジュールの後半に成果物（スペック、デザイン、API）を総合して最終的にプロダクトを作る立場になるため、時間に追われてテストコードを書きにくいこともあるかと思います。逆にスケジュールの前半では他の職種より比較的時間が余ることもあるでしょう。この時間を活用してテストを書いてみるのはいかがでしょうか？ この記事では、テスト駆動開発の基本的な概念とCypressを利用したテスト駆動開発方法、そして実際にLINEドクターのフロントエンドを開発するときに、どのようにテスト駆動開発を行っているかを紹介します。 LINEドクターとは LINEドクターはオンライン診療サービスで、ユーザーはLINEを通じて診察を受け、処方箋や
Puppeteer、テスト自動化の次世代標準「WebDriver BiDi」に対応開始。Firefoxもサポートへ Node.jsでヘッドレスブラウザを用いたテスト自動化のためのフレームワーク「Puppeteer」が、ブラウザ自動化の次世代標準である「WebDriver BiDi」（「BiDi」は双方向を表すため、読みは「ウェブドライバー バィディ」とのこと）への対応を開始しました。 Puppeteerは、ChromiumベースのWebブラウザに対してChrome DevTools Protocolを用いて通信することで、Webブラウザの操作を自動化するとともに、コンソールに表示される情報やログなどの収集、画面キャプチャなどの取得によって、テストの自動化を効率化してくれる機能を備えています。 このPuppeteerが、現在策定中の次世代標準の「WebDriver BiDi」に対応を開始しま
Goにおけるデータベース操作とテスト Goでデータベースを操作する際には、標準パッケージであるdatabase/sql、GORM、entなどの様々な選択肢が存在します。多くのライブラリではGoのコードを定義してSQLを生成しますが、sqlcはSQLをコンパイルしてGoのコードを生成するのが特徴のライブラリです。 このアプローチには、最終的に実行されるSQLが明らかであることやデータベースとやりとりするためのデータ構造を自分で定義する必要がないことといったメリットがあります。また、コンパイル時にSQLを解析し型や引数名の間違いを検出できます。そしてなにより、非常にシンプルです。 本記事では、sqlcの一歩進んだ使い方としてdockertestと組み合わせたテストの書き方について紹介します。dockertestとは、Dockerコンテナを立ち上げてテストを実行するための使いやすいコマンドを提供
Docker社がTestcontainersの開発元AtomicJar社の買収を発表。Dockerでの統合テスト環境を強化 Docker社がTestcontainersの開発元であるAtomicJar社の買収を発表しました。 Big news! @AtomicJarInc is now part of @Docker! Together, we will continue to invest in and extend the open-source project that we all love @testcontainers. Read the blog by @bsideup: https://t.co/rh2rW8Q5PY pic.twitter.com/AEKHZWXKr6 — Testcontainers (@testcontainers) December 11, 2023
Playwright enables reliable end-to-end testing for modern web apps. Cross-browser. Playwright supports all modern rendering engines including Chromium, WebKit, and Firefox. Cross-platform. Test on Windows, Linux, and macOS, locally or on CI, headless or headed. Cross-language. Use the Playwright API in TypeScript, JavaScript, Python, .NET, Java. Test Mobile Web. Native mobile emulation of Google C
マイクロソフトは、Webアプリケーションのテスト自動化ライブラリ「Playwright」を用いた、Microsoft Azure上のテスト自動化サービス「Microsoft Playwright Testing」のプレビュー公開を発表しました。 Microsoft Playwright Testingに使われている「Playwright」は、マイクロソフトが中心となってオープンソースで開発しているWebアプリケーション向けテスト自動化ライブラリです。対応環境が幅広く柔軟で、精度の高いテストを特長としています。 具体的には、Chrome、Edge、Firefox、Safariの主要なWebブラウザのすべてを対象にしたテスト自動化が可能で、ヘッドレス、ヘッドありのいずれにも対応。モバイルエミュレーションを用いたAndroid版Google ChromeとMobile Safariのテストも、実
現代のソフトウェア開発において、QA とテストエンジニアリングは不可欠な要素です。 JetBrains は、どんな仕事でも適切なツールを使用することが重要だと考えています。 そのため、さまざまな役割が伴うソフトウェア開発チームのニーズに対応できる自動化テスト開発向けのツールを別途作成することは、当社にとって自然な流れでした。 テスト自動化用の強力な最新 IDE、JetBrains Aqua をご紹介いたします。 Aqua は既存の JetBrains 製品とは異なる特有の機能セットを提供します。 Aqua には、多言語 IDE（JVM、Python、JavaScript などをサポート）、HTTP クライアント、データベース管理機能、Docker のサポート、TMS クライアント、UI 自動化用の新しい強力なウェブインスペクターなど、テスト自動化エンジニアが日常的に必要とするすべての機能が
本連載では、スピードと品質を両立するためのアジャイルテスティングにおける重要なキーワードである「テストの自動化」について、WebブラウザやAPIレベルのエンドツーエンドテスト（E2Eテスト、この連載でのテスト自動化は主にE2Eテストの自動化を指しています）が求められる時代背景から、戦略や戦術、組織づくり、ノーコード・SaaS型のAIを活用したテスト自動化サービスの進化と具体的な実装、ベストプラクティスを解説します。第1回は、アジャイル開発やDevOpsが当たり前になった時代において求められるテストや品質について、時代背景を追っていきます。 はじめに 技術の進化とともに開発スピードは格段に上がり、システムはより複雑になり、求められる品質も高まっています。アジャイル開発やDevOpsという言葉が一般的になった今、これまで幾度となく議論されてきた「スピードと品質」の問題は、トレードオフではなく、
というのを使っていて思ったのでレポを書いていきます。 mabl とは - 基本的な機能 ざっくり言うと E2E テストをお手軽にメンテできるツールです。 こんな感じでポチポチ画面を操作していくと、それで実行したアクション(ボタンやリンクをクリックするなど)を自動で記録してくれて、E2E のテストを作成することが出来ます。 コードを書かずに E2E テストをサクッと作れちゃうのが魅力な訳ですが、それだけではありません。そんなすごいところを紹介していこうと思います。 mabl のここがすごい Auto Healing 何やら回復魔法みたいな感じでかっこいいですが、何かというと E2E テストがコケるようになった時に自動で修復してくれる機能です。 例えばボタンの位置が変わってしまっても、同じ文脈であろうボタンを自動で探して修復したりしてくれます。 E2E での辛さといえば、やはりテストのメンテナ
Unit testing is a way of writing tests for the individual components (aka, the smallest part) of a program. The purpose of it is to validate that any piece of code is always working as expected. Moreover, unit testing has a lot of advantages such as improving the quality of code, providing documentation, also the code can be tested individually and doesn’t require another module in order for it to
こんにちは、Androidチームの田熊（fgfgtkm）と外山（sumio）です。SWETのAndroidチームでは、Androidのプロダクトに対して自動テストのサポートをしています。 この度株式会社Mobility Technologiesが提供するタクシーアプリ「GO」のAndroid版に対する、おおよそ2年間に渡る取り組みが終了しました。 本記事では、この取り組みで行ってきた次の2点を紹介したいと思います。 「GO」のAndorid版に対してどのような自動テストを導入したか 開発チームに自動テストを定着させるまでにやったこと タクシーアプリ「GO」に対しての自動テスト導入 SWETのAndroidチームは「社内のAndroidエンジニアが自動テストを書くことを習慣化している」ことをゴールの1つとして、自動テストを普及させるための取り組みをしています。 その中でAndroidのテスト
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