آموزش توسعه تست پایتون: از سطح به بالا تا پیشرفته
Python Test Development:From the Ground Up to Advanced Level
آیا برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده ماهر تست پایتون آماده هستید که می‌توانید از قابلیت اطمینان و کیفیت پروژه‌های نرم‌افزاری خود از ابتدا تا انتها اطمینان حاصل کنید؟ اگر چنین است، پس این دوره جامع دروازه‌ای برای تسلط بر هنر توسعه تست با استفاده از پایتون است و شما را از سطوح اولیه به سطوح پیشرفته می‌برد.
نکات برجسته دوره:
1. مبانی پایتون برای آزمایش: سفر خود را با ایجاد یک پایه محکم در برنامه نویسی پایتون آغاز کنید. سینتکس، ساختارهای داده و مفاهیم ضروری مورد نیاز برای توسعه تست موثر را یاد خواهید گرفت.
2. درک اصول تست: اصول اساسی تست نرم افزار، از جمله توسعه تست محور (TDD)، تست واحد، تست یکپارچه سازی و موارد دیگر را بررسی کنید. در مورد اهمیت آزمایش در چرخه عمر توسعه نرم افزار اطلاعاتی کسب کنید.
3. نوشتن تست‌های واحد: با چارچوب تست داخلی پایتون، تست واحد، به دنیای تست واحد شیرجه بزنید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه تست های واحد، تجهیزات تست، و موارد تست را بنویسید و اجرا کنید تا از صحت اجزای کد فردی اطمینان حاصل کنید.
4. تست اتوماسیون: قدرت اتوماسیون تست را کشف کنید. بیاموزید که چگونه مجموعه‌های آزمایشی خودکار ایجاد کنید که می‌توانند به طور مکرر اجرا شوند تا عملکرد کد شما را تأیید کنند و رگرسیون‌ها را بگیرند.
5. تکنیک های تست پیشرفته: مهارت های تست زنی خود را با کاوش در تکنیک های تست پیشرفته مانند تمسخر، تست دوتایی و تست پارامتری به سطح بالاتری ببرید. بیاموزید که چگونه سناریوهای پیچیده و موارد لبه را به طور موثر آزمایش کنید.
6. تست وب با سلنیوم: تخصص آزمایش خود را به برنامه های کاربردی وب گسترش دهید. شما با Selenium، یک کتابخانه محبوب پایتون برای خودکار کردن تعاملات مرورگر وب و آزمایش برنامه های وب، تجربه عملی کسب خواهید کرد.
7. چارچوب‌های آزمایشی و بهترین روش‌ها: چارچوب‌های آزمایشی محبوب مانند بیضه‌ها و بینی را کاوش کنید و بهترین روش‌ها را برای سازماندهی و ساختار کد آزمایش خود کشف کنید تا از قابلیت نگهداری و مقیاس‌پذیری اطمینان حاصل کنید.
8. یکپارچه سازی پیوسته (CI) و آزمایش مداوم: بیاموزید که چگونه تست های خود را در خط لوله CI/CD ادغام کنید و هر زمان که کد تغییراتی ایجاد می شود، فرآیند تست را خودکار می کند. شما مطمئن خواهید شد که نرم افزار شما در طول تکامل قابل اعتماد باقی می ماند.
9. پروژه های دنیای واقعی: دانش خود را از طریق پروژه ها و تمرین های عملی، دنیای واقعی به کار ببرید. شما روی انواع سناریوهای آزمایش کار خواهید کرد و تجربه عملی در حل چالش‌های آزمایشی رایج کسب خواهید کرد.
10. گزارش و تجزیه و تحلیل تست: یاد بگیرید که چگونه گزارش‌های آزمایشی معنی‌دار ایجاد کنید و نتایج آزمون را تجزیه و تحلیل کنید تا تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد کیفیت و بهبود کد بگیرید.
تست های تمرینی Practice Tests
-
سوالات پیشرفته پایتون: SET - 1 Advance Python Questions : SET - 1
-
سوالات پیشرفته پایتون: SET - 2 Advance Python Questions : SET - 2
https://donyad.com/d/428949
Akhil Vydyula
Full Stack Data Scientist
سلام!
اسم من Akhil Vydyula است، من یک دانشمند داده هستم
من قبلاً روی تجزیه و تحلیل داده های BFSI کار کرده بودم و مهارت های مدل سازی برای نظارت بر چرخه تمام عمر توسعه و اجرا. او دارای توانایی قوی است.
قابلیت بحث در مورد داده ها، مهندسی ویژگی، توسعه الگوریتم، آموزش مدل و پیاده سازی.
مهارت ها و شایستگی ها
دانش و تجربه تخصصی با برنامه نویسی C/C++/python و SQL.
باید قادر به یادگیری و اجرای سریع و موثر فناوری های جدید باشد.
مهارت های ریاضی عالی، مهارت های منطقی حل مسئله .
شرکت فعال در هکاتون ها در پلتفرم های مختلف و نوشتن وبلاگ در رسانه.
مهارت های فنی
یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP)، Computer Vision، Regression، Multi Label
Classification.Transfer Learning، Transformers، Ensembles، Stacking Classifiers.AutoML، SQL، Python، Keras، Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib، Clustering، Systems Recommendation ,تحلیل سری زمانی.
نمایش نظرات