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E-Book

Softwaretests mit Python

AutorJohannes Hubertz
VerlagSpringer Vieweg
Erscheinungsjahr2016
Seitenanzahl254 Seiten
ISBN9783662486030
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis42,99 EUR
Der Autor erläutert, wie Qualität Vertrauen in die Schutzmaßnahmen schafft: Neu entwickelte Software kann durch Test-Driven Development kontinuierlich auf die Einhaltung der Anforderungen überprüft werden, diese sind dank explizit formulierter Tests stets nachvollziehbar. Software zuverlässig zu machen, ist das Ziel von Softwaretests. Qualitätssicherung kann durch Testen mit verschiedenen Werkzeugen, die durch Python bereitgestellt werden, bei der Software-Entwicklung Risiken vermeiden. Nur gut getestete Software kann verlässlich die ständig vorhandene Anforderung nach Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Datenintegrität sicherstellen. 

Johannes Hubertz, geboren 1954 in Köln, studierte in Aachen Elektrotechnik. Danach arbeitete er bei einem großen europäischen Computerhersteller zunächst in der Hardwarereparatur, ab 1984 in der Softwareentwicklung mit Assembler, PLM und C an Sonderprodukten im Kundenauftrag. Ab 1996 verlagerte sich der Schwerpunkt auf den Betrieb von Kundenservern am Internet, stets im Zusammenhang mit Hochverfügbarkeit, Internetsicherheit, Anwendung der Kryptographie, Firewalls und VPNs. Seit 2005 ist er selbständig im Internet und Kundennetzen in Sachen Informationssicherheit und Datenschutz unterwegs. Seit 2007 ist er von Python begeistert, besonders vom gut lesbaren Quellcode unter dem Leitsatz: Readability counts. Softwaretests dienen der Zuverlässigkeit von Produkten, Python stellt gut handhabbare Werkzeuge dazu bereit. Für ihn schließt sich damit der Kreis zum Thema Informationssicherheit: Nur gut getestete Software kann verlässlich die ständig vorhandene Anforderung nach Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Datenintegrität sicherstellen, Qualität schafft Vertrauen in die Schutzmaßnahmen.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort6
Inhalt7
1 Einleitung11
1.1 Die Softwarekrise13
1.2 Motivation für Softwaretests15
1.2.1 Vor- und Nachteile16
1.2.2 Varianten in der Namensgebung für Tests17
1.2.3 Methodik: Wie kommen die Tests zustande?19
1.2.4 Mathematik20
1.3 Python23
1.3.1 Schreibstil24
1.3.2 Verzeichnisstruktur26
1.3.3 Versionierung27
1.3.4 Versionskontrollsysteme28
1.3.5 Klinisch reine Umgebung29
1.3.6 Dokumentation30
1.3.7 Projektschnellstart35
1.4 Interview: Dr. Mike Müller36
2 Doctest41
2.1 Definition: Docstring41
2.2 Einfaches Beispiel42
2.3 Der Interpreter43
2.4 Eine Python-Datei44
2.5 Dokumentierte Python-Datei47
2.6 Tricks und Kniffe52
2.6.1 Leerzeichen verbessern die Lesbarkeit52
2.6.2 Variable Ergebnisse53
2.6.3 Eine leere Zeile54
2.6.4 Ausnahmebehandlung56
2.6.5 Ausnahmebehandlung mit Details58
2.6.6 Direkter Aufruf59
2.6.7 Einen Test auslassen61
2.7 Automatische Dokumentation61
2.8 Interview: Dr. Stefan Schwarzer62
3 Unittests machen Freude67
3.1 Begriffe68
3.1.1 Testfall68
3.1.2 Testvorrichtung, test fixture69
3.1.3 Testgruppe70
3.1.4 Teststarter70
3.1.5 Teststarter im Python-Modul71
3.2 unittest Modul auf der Kommandozeile72
3.2.1 Optionale Argumente72
3.2.2 unittest in der Kommandozeile73
3.2.3 Ablaufvereinfachung mit nosetests73
3.2.4 Akzeptanz erwünscht75
3.2.5 Fallunterscheidung77
3.2.6 Ausnahmebehandlung79
3.2.7 Vergleichsmöglichkeiten im Testfall83
3.2.8 Assertions83
3.2.9 Tests auslassen85
3.3 Erweiterungen87
3.3.1 Fixtures87
3.3.2 Testabdeckung88
3.3.3 Testabdeckung als HTML-Ausgabe90
3.4 Vortäuschen falscher Tatsachen92
3.4.1 Mock als Dekorator92
3.4.2 Mock im Zusammenhang mit Kontextmanagern92
3.4.3 Mock und die Nutzung im Testfall94
3.4.4 Lern- und Spielwiese95
3.5 Fingerübung I: Testgetriebene Entwicklung96
3.5.1 Erster Testcode97
3.5.2 Gültige Eingaben99
3.5.3 Ungültige Eingaben102
3.5.4 Tests erfolgreich?105
3.5.5 Vollständige Testabdeckung?107
3.6 Interview: Christian Theune108
4 Nose111
4.1 Hilfestellung111
4.2 Konfiguration112
4.3 Plugins113
4.3.1 Plugin Beispiel: Test-Laufzeiten ermitteln113
4.3.2 Plugin Integration in nosetests122
4.3.3 Nur ein getestetes Plugin ist ein gutes Plugin124
4.4 Interview: Stefan Hagen125
5 pytest127
5.1 Hilfestellung127
5.2 Konfiguration130
5.2.1 Markierungen131
5.2.2 Testvorrichtungen138
5.3 Testbeispiele142
5.3.1 Aussagekräftige Fehlermeldungen144
5.3.2 Ausnahmebehandlung146
5.3.3 py.test mit unittests150
5.4 Plugins151
5.4.1 Plugin Beispiel: Bericht als csv-Datei erzeugen152
5.4.2 Plugin Integration in py.test156
5.4.3 Nur ein getestetes Plugin ist ein gutes Plugin158
5.4.4 Die Benutzung des neuen Plugins166
5.5 Fingerübung II: sign(x), csign(z)169
5.5.1 Teilung vor der Erweiterung170
5.5.2 Signum für komplexe Zahlen171
5.5.3 Der erste Testfall173
5.5.4 Ungültige Eingabewerte174
5.5.5 Doctests mit py.test176
5.6 Interview: Holger Krekel178
6 tox180
6.1 Einstellungen180
6.2 Ein Beispiel181
6.3 Ein Testlauf183
6.4 Interview: Bastian Ballmann188
7 GUI Tests191
7.1 PyQt4191
7.1.1 Beispiel GUI191
7.1.2 GUI Ansicht194
7.1.3 GUI Test194
7.1.4 Testabdeckung195
7.2 Django: Testgetriebene Webentwicklung196
7.2.1 Unittests und Funktionale Tests197
7.2.2 Django Start200
7.2.3 Django Entwicklungsserver202
7.2.4 Eine Kurzgeschichte204
7.2.5 Django Unittests207
7.2.6 Unittest für eine View211
7.2.7 View aus der Vorlage214
7.2.8 Wo bleiben die Daten?221
7.2.9 ORM und Persistenz222
7.3 Interview: Guido Günther229
8 Großes Python-Kino231
8.1 SaltStack231
8.1.1 Quellen und Unittests232
8.1.2 Integrationstests234
8.1.3 Dokumentation236
8.2 OpenStack236
8.2.1 Dokumentation, der Schlüssel zur Wolke237
8.2.2 Keystone Tests239
8.3 Interview: Julien Danjou241
Anhang245
Abbildungsverzeichnis245
Literaturhinweise255
Stichwortverzeichnis257

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