4 причины, которые обязывают нас тестировать приложения

Многим кажется, что тестирование – это огромная бесцельная трата времени. Часто программистов даже не учат, как и зачем нужно тестировать приложения, что впоследствии оборачивается множеством оправданий, почему они не хотят это осваивать. Давайте разберемся, что же это за оправдания, и выудим из них причины обратного, то есть, почему это все-таки необходимо.

У меня все отлично работает. Зачем нужно тестировать приложения?

Вряд ли вообще существует программист, который отлично пишет код. Это не камень в огород разработчиков, а просто факт. Человек не может удержать в памяти абсолютно все, так что исправления – обычное дело.

Возьмем, к примеру, крупнейшие в мире технологические компании: Google, Facebook, Rockstar, Sony, etc. Они нанимают самых умных разработчиков со всего мира. Тем не менее, даже таким крутым программистам удается писать небезопасный код.

Поэтому отвечаем всем, кто считает свой код безукоризненным: откуда вы знаете, что ваш код работает отлично? Вы протестировали его? Можете ли вы проверить его сейчас и сказать, что он работает действительно отлично?

Но я не знаю, что именно тестировать

Тестируйте все! За исключением стороннего кода, который уже должен иметь свои собственные тесты. Причина в том, что тесты существенно облегчат вам жизнь, особенно если затронут все.

4 причины, которые обязывают нас тестировать приложения

Вот небольшая цитата, взятая из StackExchange:

  1. Проверьте общие случаи всего возможного. Это даст понять, когда может «полететь» код после некоторых изменений (что является самым большим преимуществом автоматизированного модульного тестирования).
  2. Проверьте «краевые случаи» в сложном коде, где, по вашему мнению, могут быть ошибки.
  3. Всякий раз, когда вы обнаруживаете ошибку, пишите тестовый пример прежде, чем начнете исправлять ее.
  4. Освойте и используйте тест-кейсы.

Трудно понять, с чего начать, когда вы новичок и не знаете, как тестировать приложения. Существует множество различных типов тестирования ПО. Советуем начать с юнит-тестов, интеграционного и регрессионного тестирования.

Существует целая куча методологий тестирования программного обеспечения. Большинство из них вам никогда не понадобится использовать, но полезно, по крайней мере, знать различия между типами тестирования ПО. Вот лишь некоторые из них:

  • Приемочное тестирование
  • Альфа-тестирование
  • Бета-тестирование
  • Испытание черного и белого ящиков
  • Сравнительное тестирование
  • Тестирование совместимости
  • Комплексное тестирование
  • Функциональное тестирование
  • Интеграционное тестирование
  • Тестирование нагрузки и производительности
  • Регрессионное тестирование
  • Тестирование системы и безопасности
  • Юнит-тестирование (оно же модульное тестирование)
  • Юзабилити-тестирование (проверка эргономичности)

Если вы хотите узнать больше обо всех типах, ознакомьтесь с данной статьей. Важно понять, что это необходимость, а не дополнительная опция.

Тестирование – слишком сложный и запутанный процесс

Все кажется сложным, если вы начинающий и не знаете, как это реализовать. Требуются время, практика, опыт и терпение. Отдохните, расслабьтесь и получайте удовольствие от процесса обучения. Все мы люди, и с первого раза ничего не будет получаться идеально.

Как только вы научитесь тестировать и начнете чувствовать себя комфортно, вы обнаружите, что это на самом деле довольно просто! Грамотно тестирующий свои приложения программист – находка для любого работодателя. Возьмите хорошую книгу, прочтите документацию, обсудите тестирование программного обеспечения с другими разработчиками, совершенствуйтесь.

Тестирование увеличивает время разработки

Да, чтобы тестировать приложения, нужно жертвовать своим временем. На ранних стадиях это действительно может быть продолжительным процессом. Но не сдавайтесь, продолжайте учиться, и в конечном итоге все будет происходить быстро, почти на автомате. Хитрость заключается в том, чтобы сделать тесты частью разработки программного обеспечения, настоящей привычкой.

В дальнейшем написание тестов сэкономит много времени и сил. Возможность повторять тесты одним нажатием кнопки и подтверждать, что все работает так, как ожидалось, дает вам уверенность в качестве своего программного обеспечения, в его бесперебойной работе. Если что-то пойдет не так, можете просто запустить тесты, которые помогут обнаружить источник ошибки.

Вы будете по-настоящему рады, когда код пройдет каждый тест без единой ошибки. И вот только в этом случае он будет действительно идеален. Поддержание тестируемого кода проще и приятнее, чем может показаться на первый взгляд. Не бойтесь тестов, и потраченное на них время обязательно окупится в будущем.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях