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dzone
A discussion of Swagger and Swagger UI, and a tutorial on how development teams Can use the open source Swagger UI tool to test the APIs they develop. 
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Soyons clairs : les tests manuels exécutés à partir de scripts constituent une dette technique.
Mickael Ruau's insight:
La gestion de projets en cascade sépare le développement et les tests en deux étapes différentes : les développeurs mettent au point une fonctionnalité, puis la « jettent par dessus le mur » à l'équipe d'assurance qualité afin que celle-ci la teste. Cette dernière élabore et exécute les plans de tests détaillés. Elle répertorie également les défauts tandis qu'elle vérifie minutieusement, dans les fonctionnalités existantes, la présence de régressions éventuellement causées par les nouvelles tâches. Beaucoup d'équipes qui utilisent ces modèles en cascade ou d'autres modèles de tests traditionnels constatent qu'à mesure que le produit se popularise, le volume de tests augmente de façon exponentielle. Et l'équipe QA lutte invariablement pour tenir le rythme. Les responsables produit font alors face à un choix malvenu : retarder la livraison ou lésiner sur les tests. (Je vous laisse deviner l'option qui remporte l'adhésion 99 % du temps.) Entre-temps, le développement est passé à autre chose. Donc, non seulement la dette technique augmente, mais la gestion de chaque défaut requiert un changement de contexte coûteux entre deux portions de la base de code. La double peine. Et, comme si cela ne suffisait pas, les équipes de QA sont généralement gratifiées en fonction du nombre de bugs qu'elles trouvent, ce qui met les développeurs sur la défensive. Et s'il existait une meilleure façon, à la fois pour les développeurs et l'équipe de QA, de réduire le nombre de bugs dans le code, tout en éliminant ces douloureux compromis que les Project Owners sont contraints de faire ? Globalement, les logiciels ainsi développés ne seraient-ils pas de meilleure qualité ? Bienvenue à l'ère des tests Agile et DevOps.
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It can be said DevOps test engineering is the “essential” ingredient that enables DevOps because the verdict data from properly engineered testing at each stage in the pipeline is essential […]
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dzone
Download this new Refcard to get started with test design automation, explore the many benefits, and find real-world use cases.
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Selenium permet de tester beaucoup de choses dans les pages Web : Le déroulement des scénarios utilisateurs, la présence de tel ou tel élément, le déclenchement d’une règle de gestion, les contrôles de surface, etc.
Mickael Ruau's insight:
Selenium permet de tester beaucoup de choses dans les pages Web : Le déroulement des scénarios utilisateurs, la présence de tel ou tel élément, le déclenchement d’une règle de gestion, les contrôles de surface, etc.
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Mutation testingMutation testing (or mutation analysis or program mutation) is used to design new software tests and evaluate the quality of existing software tests. Mutation testing involves modifying a program in small ways. Each mutated version is called a mutant and tests detect and reject mutants by causing the behavior of the original version to differ from the mutant.
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afsy
L'AFSY est un groupe d'utilisateurs francophones du framework qui a pour objectif de promouvoir l'usage de Symfony en milieu professionnel et universitaire
Mickael Ruau's insight:
Tester une seule et unique assertion par test permet d'obtenir des tests simples et bien ciblés, il sera donc plus facile de détecter une erreur dans nos tests. Ce n'est toutefois pas toujours simple, et très difficilement mesurable de manière objective. C'est là qu'interviennent les tests de mutation. Le principe : faire muter le code couvert par des tests unitaires, puis jouer les tests et compter le nombre de mutants qui n'ont pas été détectés.
Dans notre cas, la première méthode de test (qui ne teste rien) n'échouera pas si on transforme l'addition en soustraction. La deuxième, par contre, échouera (et permettra de détecter la mutation). La librairie Humbug permet de le faire en PHP.
Tester une seule et unique assertion par test permet d'obtenir des tests simples et bien ciblés, il sera donc plus facile de détecter une erreur dans nos tests. Ce n'est toutefois pas toujours simple, et très difficilement mesurable de manière objective. C'est là qu'interviennent les tests de mutation. Le principe : faire muter le code couvert par des tests unitaires, puis jouer les tests et compter le nombre de mutants qui n'ont pas été détectés.
Dans notre cas, la première méthode de test (qui ne teste rien) n'échouera pas si on transforme l'addition en soustraction. La deuxième, par contre, échouera (et permettra de détecter la mutation). La librairie Humbug permet de le faire en PHP.
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medium
DTAP encourages the creation of queues, whereas Agile software development encourages removal of queues.
Mickael Ruau's insight:
Imagine a team that can reliably deploy a single feature to a live environment without disrupting it. They develop new features on a development-environment. The team integrates work through version-control (e.g. Git). Features are developed on a ‘develop’-branch in their version-control system. When a feature is done, it is committed to a ‘master’-branch in their version-control system. A build server picks up the commit, builds the entire codebase from scratch and runs all the automated tests it can find. When there are no issues, the build is packaged for deployment. A deployment server picks up the package, connects to the webserver/webfarm, creates a snapshot for rapid rollback and runs the deployment. The webfarm is updated one server at a time. If a problem occurs, the entire deployment is aborted and rolled back. The deployment takes place in such a manner that active users don’t experience disruptions. After a deployment, a number of automated smoke tests are run to verify that critical components are still functioning and performing. Various telemetry sensors monitor the application throughout the deployment to notify the team as soon as something breaks down.
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Alan, Ken Johnston, and Bj Rollison recently published How We Test Software at Microsoft (448 pages, ISBN: 9780735624252) in Microsoft Press's Best Practices series for developers. The authors have also created a website devoted to the book: HWTSAM (Information and discussion on the MS Press release "How We Test Software at Microsoft”), where you can read reviews, review the book’s table of contents, and see pictures of the book (in the wild indeed!). And Alan’s guest-post contains a lengthy excerpt from the book. Enjoy!
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Il existe des domaines à automatiser en priorité :
Le meilleur moment pour commencer à planifier vos scénarios de test automatisés est lors de la phase d’analyse et de modélisation des besoins du cycle de développement. Le fait de les prévoir dès cette étape vous permettra de les mettre en œuvre plus rapidement et d’en tirer parti plus tôt, dès que l’application est prête à être testée.
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What is POS software? POS or Point Of Sale software is a vital solution for retail businesses to carry out retail transactions effortlessly from anywhere. You must have seen Point of Sale terminal whi
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Pour un meilleur retour sur investissement et une meilleure qualité logicielle, le retour d'expérience a permis de définir huit étapes de l'automatisation des tests en entreprise.
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Lorsque l’on construit un script de simulation de charge, on peut avoir l’impression que le travail de corrélation des requêtes est une tâche bien ardue. Et pourtant il existe de nombreux moyens pour nous simplifier la vie. Pour illustrer ce propos, je vais m’inspirer d’un article (en Anglais) de Leonid Pekel, un expert Loadrunner de chez HPE, qui traite des différentes manières d’effectuer les corrélations avec l’outil Loadrunner. Mais avant tout, quelques fondamentaux …
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Swagger offers tools to validate that your API works as it should, explore new API capabilities, and allows for seamless integration with automated API testing tools like ReadyAPI.
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The book from Tricentis founder Wolfgang Platz introduces a Continuous Testing strategy that helps enterprises accelerate and prioritize testing to meet the needs of fast-paced Agile and DevOps initiatives.
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Dans le dernier article, nous décrivions les tests de composant, tests mi-unitaires mi-intégration permettant de valider à la fois l’intégration au sein de notre application (injection de dépendances) et aussi avec les composants périphériques. Le tout en restant suffisamment isolés de ces derniers pour limiter les frottements à l’exécution. L’isolation fonctionnant à merveille, le test de client d’API souffre d’un défaut majeur : lorsque le fournisseur change la signature du service, nous en sommes au courant bien trop tard. C’est ce que les tests de contrats tentent de parer et que nous allons aborder dans cet article.
Mickael Ruau's insight:
Comme nous venons de le voir, le test de contrat n’est autre qu’un test de composant, mais il a en plus l’avantage de valider que fournisseur et consommateur(s) sont toujours alignés. Je ne saurais donc que recommander d’utiliser ce dernier, en tout cas dans un environnement maîtrisé (typiquement des microservices au sein de votre entreprise). Cela n’a pas de sens lorsqu’on utilise une open API (typiquement l’API de transport), dans ce cas, on restera sur un test de composant. Dans les 2 cas, je considère ces tests suffisamment importants et relativement rapides à exécuter pour être intégrés au build continu, encore et toujours dans l’objectif d’avoir une feedback rapide. Les tests de contrats, souvent associés au pattern Consumer-Driven Contracts, sont donc un excellent moyen de vérifier que consommateur et fournisseur d’un service (qu’il soit REST ou via un message) sont toujours alignés sur un contrat commun et partagé. Ils ont également l’avantage de s’exécuter assez rapidement (isolation grâce à wiremock) et donc intégrables à la chaîne d’intégration continue. Dans le prochain article, nous aborderons des tests beaucoup moins simples à exécuter puisqu’il s’agit des tests d’intégration et tests de bout en bout.
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dzone
In the world of automated testing, we need some well-defined guideposts to chart a manageable path to success. This Refcard aims to establish key benchmarks and best practices necessary to achieve them — creating a clear roadmap to continuous delivery with stability, predictability, and confidence.
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Il n’est plus à prouver l’utilité des tests unitaires. Ils sont essentiels dans la conception d’une application de qualité. Mais, savons-nous quantifier leur pertinence, leur qualité ? Un indicateur de couverture du code par les tests à 100%, ne signifie pas du code 100% testé. Cet indicateur ne détermine que grossièrement le pourcentage de code exécuté lors du passage des tests unitaires, pas plus. Voici une technique qui vous permettra d’accorder plus de confiance à vos tests. Le processus de cette technique se déroule en deux grandes étapes : la génération de mutants, puis le carnage de ceux-ci. WTF ?
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On écrit tous des tests (n’est-ce pas ?), mais comment savoir s’ils sont utiles ? - Par leur nombre ? Faux, beaucoup de tests ne garantissent pas que l’application fonctionne correctement L’important est d'être confiant sur la capacité des tests à détecter les problèmes (c’est pourquoi en TDD un test doit échouer au début, pour etre sur qu’il teste bien quelque chose). Laissez-moi donc vous présenter le mutation testing ! Cette technique modifie votre code, lance les tests et s’attend à ce qu’ils échouent. Si non, c’est que cette partie est mal testée… Dans ce talk je détaillerai les principes du mutation testing, expliquerai comment l’utiliser sur un projet scala et montrerai les résultats obtenus sur un projet réel.
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Mallory Mooney discusses patterns for testing that have been established as good practice as well as those that should be avoided.
Mickael Ruau's insight:
Alister Scott, a core contributor to the Watir community, wrote an article about the dangers of inverting that pyramid and relying heavily on UI and manual testing alone. In his article, he mentions how easy it is to channel all of a team’s focus for testing to just manual and automated UI tests. He coins this inverted visual “the software testing ice-cream cone.” The ice cream cone is considered an anti-pattern as it is an inefficient model for testing. When there are large suites of automated UI tests then the majority of a team’s time is held up in maintenance or troubleshooting problems.
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Test while building to maximize test effectiveness and minimize cost - Azure DevOps | Microsoft Docs
Unit testing is a commonly used practice for early detection of defects in software. One of its applications is regression testing, which ensures that software changes do not break any of the previously working functionality.
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Find out what kinds of automated tests you should implement for your application and learn by examples what these tests could look like.
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Slides from my talk at Selenium Camp Test Automation Conference - 2017 https://seleniumcamp.com/talk/end-to-end-test-automation-for-both-horizontal-and-vertica…
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Slides from my talk on service virtualization, containers and cloud at TestCon 2016 in Vilnius, Lithuania
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The Black Art of Performance Testing with Scott Moore Last week I had the pleasure of speaking with Scott Moore about performance testing and LoadRunner in Episode 38 of TestTalks. The following are the top things I learned from the interview: What is Performance Testing? I think performance testing is one of those topics that …
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