Python/ django

Особенности ручного тестирования в ALM Works и Одноклассниках

Если программирование, как утверждает известная шутка, — это процесс внесения ошибок в кодовую базу проекта, то должны быть и супергерои, не жалеющие нервов и глаз своих, чтобы число багов и недоработок не зашкаливало слишком уж сильно. Эти люди живут среди нас, и, поверьте, близко к сердцу воспринимают каждое дурное слово, сказанное по поводу очередного проявившегося в той или иной программе бага: это значит, что их работа не закончена, что их крестовый поход против поиск проблем продолжается.
Одним из устоявшихся мифов по поводу тестирования является идея, что тестировать ПО — дело как раз для стажеров. Другим мифом можно назвать мысль, что тестированием как таковым называется сам процесс ловли багов, а успешность ловли определяется числом зарепорченных проблем (особенно это актуально для ручного тестирования, а не просто для прогонов автотестов). И тот, и другой мифы весьма живучи не просто среди ИТ-шников, но даже среди разработчиков — факт довольно удивительный, поскольку уж кто-кто, а они кухню процесса создания действительно хорошего ПО знают отлично. Однако живём с тем, с чем живём, остаётся лишь по мере сил менять ситуацию.
Ради такой темы мы пригласили к общению двух специалистов в области тестирования: Никиту Макарова, занимающегося тестированием в Одноклассниках, и Юлию Атлыгину, отвечающую за то же направление в ALM Works. Читать дальше → https://goo.gl/cnyhx7

#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Habr

Особенности ручного тестирования в ALM Works и Одноклассниках

Если программирование, как утверждает известная шутка, — это процесс внесения ошибок в кодовую базу проекта, то должны быть и супергерои, не жалеющие нервов и глаз своих, чтобы число багов и...

114 views19:43