התחברות או הרשמה
להמשך הרשמה ידנית – לחץ על כפתור ההרשמה, להרשמה/כניסה מהירה בעזרת חשבון רשת חברתית – לחץ על הלוגו בכותרת

אפס סיסמה - שכחתי את שם המשתמש

שם משתמש
זכור אותי

he icon   en icon

בדיקות אוטומטיות עם LeanFT - אביעד דיאמנט (עולם הבדיקות גיליון #9)

נכתב על ידי 
שני, 11 ספטמבר 2017 20:29
דרגו כתבה זו
(1 הצבעה)

בדיקות אוטומטיות עם LeanFT - אביעד דיאמנט (עולם הבדיקות גיליון #9)

אחד מהסוגים הכי חשובים של בדיקות תוכנה, ויש שיגידו שהוא הכי חשוב שיש, הוא בדיקות פונקציונליות. כאשר הבדיקות מבוצעות בצורה ידנית, בודקים את כל מה שיש לתוכנה להציע ללקוח – היכולות של התוכנה, User Experience וגם איך שהתוכנה נראית.
כדי להגיע לרמה, שבה בבדיקות אוטומטיות חווים בדיוק את אותה חוויה כמו בבדיקות ידניות, ומגלים את אותן בעיות שבודקים ידניים יגלו, הטסטים האוטומטיים שלנו צריכים להיות מאוד חכמים. הם צריכים להבין שאובייקטים זזים על המסך לפעמים, ועדיין למצוא אותם. הם צריכים יכולת לדמות יכולות של המשתמש – קליקים, שינוי תצוגת המסך של מכשיר ופעולות לא טריוויאליות אחרות...

מאמר זה הופיע בגיליון #9 של מגזין עולם הבדיקות - לצפייה בפורמט המלא כולל קישורים וכד' ובשאר מאמרי גיליון זה:


TW9 LeanFT Auto AviadD 01

TW9 LeanFT Auto AviadD 02


חובה להיות משתמש רשום במערכת בכדי להגיב - ההרשמה/כניסה בכותרת האתר

חדשות מעולם הבדיקות

  • Demystifying Machine Learning, Part 5

    Demystifying Machine Learning, Part 5 In the previous post in this series we implemented a neural network from top to bottom, essentially allowing you to see how everything works from the start of inputting data to getting results. In this post, we’ll start to create a very similar neural network but I’ll take a bit more time to explain some of the specifics. Fair warning: this is probably going to be the longest post in this series so far because there’s a lot to dig into. As a reminder, we did a few things at the end of the second post that got us a new script to play around with. So just to level set here, make sure you have a script called mnist.py and have only the following in it: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() Also, let’s keep in mind what we essentially want at the end of this journey. We want a situation like this: Here a decision has been made that the number being seen is a 0, although there was some possibility of that number being a 5 or a 6. Even better, how about this: There was clearly no doubt there that what was being seen was a 5 and so that was the decision that was being made. These decisions will be made on the basis of the evidence that was provided to the model. That evidence consists of the inputs. And those inputs are[…]

    19.09.2018 | 6:52 קרא עוד...
  • API Testing 101 | Comprehensive Guide for Newbie

    Introduction The main purpose of this article is to give you the general knowledge of API testing by providing truthful answers to the What – When – Why questions which are promised to clarify this puzzling area, especially the boundary between testing and engineering realm. Moreover, the article provides you some issues which you may face when testing API. SomeThe post API Testing 101 | Comprehensive Guide for Newbie appeared first on Abode QA.

    19.09.2018 | 2:13 קרא עוד...
  • AMA: Separate Repository for e2e Tests?

    Liam asks… “I did enjoy reading the article about e2e test on wordpress. I noted that e2e test are in a separate repo. My question will be what is the workflow to make sure new changes does not break the e2e test on pull request ? For example, if a developer work on some changes, … Continue reading "AMA: Separate Repository for e2e Tests?"

    19.09.2018 | 12:50 קרא עוד...


לרשימה המלאה >>