Презентация для PiterPy #2, рассказывающая об опыте разработки и использования фреймворка на Python для автоматизированного тестирования STB (Set-Top Boxes).
Automated Python Test Frameworks for Hardware Verification and ValidationBarbara Jones
This document discusses automated testing of hardware using Python test frameworks. It describes using test frameworks to design broad hardware tests from specifications, control external equipment, and handle test data analysis. As an example, it outlines a phase alignment test between multiple instruments, including setting up the test with a waveform generator, running a sequence of configurations, and calculating the discrete Fourier transform of the results to check for phase differences within a tolerance. The goal is to validate and verify hardware using an automated and flexible test framework approach.
Framework for Web Automation Testing presentation shows you all the benefits of useage framework constructions in automation tests development for Web project. all the approaches are shown in images.
Automated Python Test Frameworks for Hardware Verification and ValidationBarbara Jones
This document discusses automated testing of hardware using Python test frameworks. It describes using test frameworks to design broad hardware tests from specifications, control external equipment, and handle test data analysis. As an example, it outlines a phase alignment test between multiple instruments, including setting up the test with a waveform generator, running a sequence of configurations, and calculating the discrete Fourier transform of the results to check for phase differences within a tolerance. The goal is to validate and verify hardware using an automated and flexible test framework approach.
Framework for Web Automation Testing presentation shows you all the benefits of useage framework constructions in automation tests development for Web project. all the approaches are shown in images.
This document provides an overview of the Python unittest module for writing and running automated tests. It discusses how the unittest.TestCase class is used to define test classes with methods named "test_" that contain assertions. The unittest module then handles running the tests and provides features like test organization, discovery of test methods, and integration with other tools.
Impact Analysis в тестировании
В непрерывном процессе разработки продукта появляются и реализуются различные фичи, дополнительные возможности, мы работаем с меняющимися требованиями заказчика, наш продукт постоянно улучшается и изменяется.
В таких условиях можно столкнуться с неприятной ситуацией, когда становится трудно отследить последствия производимых изменений и модификаций: оценить, какие же части программы могут быть затронуты и насколько сильно.
В итоге: тестирование проведено в соответствии с лучшими практиками, но какая-то часть продукта, какой-то его модуль или функционал может быть упущен из внимания или недостаточно глубоко проверен.
Но изменения в продукте не всегда являются проблемой, если применять методику анализа этих изменений или Импакт Анализ. В ISTQB данная методика трактуется, как часть планомерной работы с рисками.
Этот анализ помогает отслеживать последствия изменений в продукте. Он помогает выяснить, какие части программы могут быть затронуты, и оценить, насколько сильно скажутся эти изменения непосредственно на измененной функциональности, а также на остальном продукте. Все это дает возможность правильно спланировать процесс тестирования и не упустить из вида никакие части тестируемого продукта.
Я хочу рассказать о своем опыте введения и использования "Impact analysis" в ряде проектов нашей компании:
- о причинах введения этого анализа на проектном уровне;
- о том, как именно и в каком виде мы используем IA в своих проектах;
- о некоторых важных особенностях внедрения подобной методики;
- о полученной практической пользе от этого нововведения.
С помощью "Impact analysis" наша компания смогла решить проблемы, с которыми мы сталкивались достаточно длительное время.
Доклад будет полезен специалистам, которые сталкиваются с необходимостью учитывать и анализировать изменения в продукте. Теперь этот процесс станет проще и удобнее.
Automated hardware testing system using Python. The system includes an embedded test hardware module that can measure voltage, current, resistance and test protocols. Python scripts control the hardware, run test cases, collect results and generate reports. This provides a low-cost automated solution compared to expensive automated test equipment. Test reports show pass/fail results and help locate hardware and software issues.
Automated Regression Testing for Embedded Systems in ActionAANDTech
This presentation shows a real world example of streamlining the software development for a medical device system, using continuous integration, Behavior Driven Development, and even robotics!
These ideas may be applied to any software project, regardless of budget or technologies.
Robot Framework is a generic test automation framework for keyword-driven testing. It is implemented with Python and runs on Jython and IronPython as well. It supports test data driven development and has built-in support for reporting, logging, libraries, and integration with tools like Jenkins. The framework is open source and has an active community around it.
The presentation from Python meetup by JettyCloud about solving a problem found in a library that uses hashlib, followed by an overview of the CPython hashlib module with implementation details.
The document discusses JIT compilation in CPython. It begins with a brief history of JIT compilation, including early implementations in LISP and Smalltalk. The author then describes their experience with JIT compilation in CPython, including converting Python code to IL assembly and machine code. Benchmarks show the JIT compiled Fibonacci function is around 8 times faster than the unoptimized version. Finally, the document briefly mentions the Numba project, which uses JIT compilation to accelerate Python code.
This document provides a summary of different data storage systems and structures. It discusses B-trees, LSM-trees, hash indices, R-trees, and the Block Range Index. It describes their uses, properties, and tradeoffs for operations like reads, writes, and range queries. Overall, the document analyzes various indexing techniques and how they are applied in different databases.
FUSE (Filesystem in Userspace) allows non-privileged users to create their own file systems. It works by mounting the file system within the userspace virtual file system. Python has a FUSE library called fusepy that provides a simple interface for implementing FUSE file systems in Python. PEPFS is an example of a FUSE file system implemented in Python that makes Python Enhancement Proposals (PEPs) available as read-only files organized in a file system structure. It uses fusepy and lazily downloads specific PEP files on demand when read.
This document traces the history and design process of the Python logo. It discusses the 1990s logo designed by Just van Rossum and Erik van Blokman. In 2006, Tim Parkin redesigned the logo to be more friendly while retaining simplicity and memorability. Parkin's logo was inspired by Mayan snake representations and used cross, spiral, and yin-yang shapes to evoke primitive meanings. The new logo launched alongside a python.org redesign.
True stories on the analysis of network activity using Pythondelimitry
The document discusses network packet analysis using Python. It provides an overview of network analysis tools like Wireshark and tcpdump, and how to use them to analyze network traffic captured in a pcap file. It also discusses how to create and send network packets using Scapy for tasks like port scanning, and how to filter network traffic using IPv4/IPv6 packet filters like iptables. The document provides examples of summarizing pcap data and crafting network packets for various protocols.
The presentation from SPbPython community / PiterPy meetup.
The presentation tells about one idea how it is possible to perform an obfuscation of numbers in Python.
This document provides an overview of the Python unittest module for writing and running automated tests. It discusses how the unittest.TestCase class is used to define test classes with methods named "test_" that contain assertions. The unittest module then handles running the tests and provides features like test organization, discovery of test methods, and integration with other tools.
Impact Analysis в тестировании
В непрерывном процессе разработки продукта появляются и реализуются различные фичи, дополнительные возможности, мы работаем с меняющимися требованиями заказчика, наш продукт постоянно улучшается и изменяется.
В таких условиях можно столкнуться с неприятной ситуацией, когда становится трудно отследить последствия производимых изменений и модификаций: оценить, какие же части программы могут быть затронуты и насколько сильно.
В итоге: тестирование проведено в соответствии с лучшими практиками, но какая-то часть продукта, какой-то его модуль или функционал может быть упущен из внимания или недостаточно глубоко проверен.
Но изменения в продукте не всегда являются проблемой, если применять методику анализа этих изменений или Импакт Анализ. В ISTQB данная методика трактуется, как часть планомерной работы с рисками.
Этот анализ помогает отслеживать последствия изменений в продукте. Он помогает выяснить, какие части программы могут быть затронуты, и оценить, насколько сильно скажутся эти изменения непосредственно на измененной функциональности, а также на остальном продукте. Все это дает возможность правильно спланировать процесс тестирования и не упустить из вида никакие части тестируемого продукта.
Я хочу рассказать о своем опыте введения и использования "Impact analysis" в ряде проектов нашей компании:
- о причинах введения этого анализа на проектном уровне;
- о том, как именно и в каком виде мы используем IA в своих проектах;
- о некоторых важных особенностях внедрения подобной методики;
- о полученной практической пользе от этого нововведения.
С помощью "Impact analysis" наша компания смогла решить проблемы, с которыми мы сталкивались достаточно длительное время.
Доклад будет полезен специалистам, которые сталкиваются с необходимостью учитывать и анализировать изменения в продукте. Теперь этот процесс станет проще и удобнее.
Automated hardware testing system using Python. The system includes an embedded test hardware module that can measure voltage, current, resistance and test protocols. Python scripts control the hardware, run test cases, collect results and generate reports. This provides a low-cost automated solution compared to expensive automated test equipment. Test reports show pass/fail results and help locate hardware and software issues.
Automated Regression Testing for Embedded Systems in ActionAANDTech
This presentation shows a real world example of streamlining the software development for a medical device system, using continuous integration, Behavior Driven Development, and even robotics!
These ideas may be applied to any software project, regardless of budget or technologies.
Robot Framework is a generic test automation framework for keyword-driven testing. It is implemented with Python and runs on Jython and IronPython as well. It supports test data driven development and has built-in support for reporting, logging, libraries, and integration with tools like Jenkins. The framework is open source and has an active community around it.
The presentation from Python meetup by JettyCloud about solving a problem found in a library that uses hashlib, followed by an overview of the CPython hashlib module with implementation details.
The document discusses JIT compilation in CPython. It begins with a brief history of JIT compilation, including early implementations in LISP and Smalltalk. The author then describes their experience with JIT compilation in CPython, including converting Python code to IL assembly and machine code. Benchmarks show the JIT compiled Fibonacci function is around 8 times faster than the unoptimized version. Finally, the document briefly mentions the Numba project, which uses JIT compilation to accelerate Python code.
This document provides a summary of different data storage systems and structures. It discusses B-trees, LSM-trees, hash indices, R-trees, and the Block Range Index. It describes their uses, properties, and tradeoffs for operations like reads, writes, and range queries. Overall, the document analyzes various indexing techniques and how they are applied in different databases.
FUSE (Filesystem in Userspace) allows non-privileged users to create their own file systems. It works by mounting the file system within the userspace virtual file system. Python has a FUSE library called fusepy that provides a simple interface for implementing FUSE file systems in Python. PEPFS is an example of a FUSE file system implemented in Python that makes Python Enhancement Proposals (PEPs) available as read-only files organized in a file system structure. It uses fusepy and lazily downloads specific PEP files on demand when read.
This document traces the history and design process of the Python logo. It discusses the 1990s logo designed by Just van Rossum and Erik van Blokman. In 2006, Tim Parkin redesigned the logo to be more friendly while retaining simplicity and memorability. Parkin's logo was inspired by Mayan snake representations and used cross, spiral, and yin-yang shapes to evoke primitive meanings. The new logo launched alongside a python.org redesign.
True stories on the analysis of network activity using Pythondelimitry
The document discusses network packet analysis using Python. It provides an overview of network analysis tools like Wireshark and tcpdump, and how to use them to analyze network traffic captured in a pcap file. It also discusses how to create and send network packets using Scapy for tasks like port scanning, and how to filter network traffic using IPv4/IPv6 packet filters like iptables. The document provides examples of summarizing pcap data and crafting network packets for various protocols.
The presentation from SPbPython community / PiterPy meetup.
The presentation tells about one idea how it is possible to perform an obfuscation of numbers in Python.
ITGM #9 - Коварный CodeType, или от segfault'а к работающему кодуdelimitry
Доклад с ITGM #9 рассказывающий про реальный пример поиска и исправления Segmentation fault при генерации функции на Python в одном проекте
(Доклад вместе с http://www.slideshare.net/AndreyZakharevich)
The presentation from SPb Python Interest Group community meetup.
The presentation tells about the dictionaries in Python, reviews the implementation of dictionary in CPython 2.x, dictionary in CPython 3.x, and also recent changes in CPython 3.6. In addition to CPython the dictionaries in alternative Python implementations such as PyPy, IronPython and Jython are reviewed.
Презентация со встречи сообщества SPb Python Interest Group рассказывающая об устройстве словарей в Python.
В презентации рассмотрена работа словаря в CPython 2.x, словаря в CPython 3.x, а также рассмотрены изменения в CPython 3.6.
Помимо CPython рассмотрены версии словаря в альтернативных реализациях Python, таких как PyPy, IronPython и Jython.
This document discusses the "Rings" cryptography challenge from the SchoolCTF 2012 competition. It references the Lord of the Rings and provides a file related to the challenge. It also discusses Louis Braille, the inventor of braille, noting that he allowed blind and visually impaired people to read and write. It states the braille system remains important for learning and communication for blind people worldwide, and has been adapted for many languages. The flag provided as the result is "Pantheon", referring to the location of Braille's resting place.
3. Что тестировать и автоматизировать
✓ UI (положение, контент и др.)
✓ Модули платформы
✓ Производительность
✓ Backend сервера
✓ Рутинные операции
Не автоматизируется (пока)
− Контент видео и аудио (язык)
− Непредсказуемые параметры