Softwaretest | Machine Learning Blog

Wie sieht ein moderner Test-Driven-Development-Ansatz (TDD) in Python aus?

Lass uns in die faszinierende Welt des testgetriebenen Entwicklungsansatzes (TDD) in Python eintauchen. In diesem Artikel lüftest du die Geheimnisse hinter effektiven Teststrategien und erfährst, wie du mit leistungsstarken Frameworks wie unittest und pytest gute Ergebnisse erzielen kannst. Lass dich von den Vorteilen von Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) begeistern und entdecke, wie du deinen Entwicklungsprozess auf das nächste Level bringen kannst. Los geht’s.

Buch: Software selbstbewusst entwickeln

Du bist Softwareentwicklerin oder Softwareentwickler. Du kannst coden. Nun bist du bereit für den nächsten Schritt: den geschriebenen Code selbstbewusst, reproduzierbar und qualitativ hochwertig zu einer Anwendung zu gießen. Dieses Buch hilft dir, diesen Weg zu gehen.

Continuous-Integration-Tutorial: Bitbucket Pipelines einrichten

Nachdem wir uns Continuous Integration mit GitLab und GitHub angesehen haben, fehlt noch „Bitbucket Pipelines“ in der illustren Runde. Wie wir unseren CI-Prozess mit dem Dienst von Atlassian umsetzen, steht im Folgenden im Fokus.

Continuous-Integration-Tutorial: GitHub Actions einrichten

Erst seit kurzem bietet GitHub mit den „GitHub Actions“ eine Möglichkeit, Continuous Integration (CI) innerhalb von GitHub in unseren Software-Entwicklungsprozess einfließen zu lassen. Bisher war man hierfür auf Dienste von Dritten angewiesen. Werfen wir einen Blick darauf, wie du für dein Projekt die GitHub Actions einrichten kannst.

Continuous-Integration-Tutorial: GitLab-CI/CD einrichten

Das Schöne auf der GitLab-Plattform ist, dass Continuous Integration von Anfang an bereits mitgedacht wurde. Insofern geht das Aufsetzen eines Continuous-Integration-Prozesses (CI) samt Continuous Delivery/Deployment (CD) vergleichsweise einfach von der Hand. Ganz von selbst erledigt sich das Ganze jedoch nicht und was dafür notwendig ist, damit der Prozess läuft, ist im Folgenden unser Thema.

Code-Qualität in Python: Pylint als Linter für Python-Code einsetzen

Wir haben unsere IDE Visual Studio Code dank der Plugins so konfiguriert, dass sie uns während des Schreibens bereits viel Arbeit abnimmt, um unseren Code gemäß des PEP-8-Standards zu formatieren, aber alles kann uns das Plugin nicht abnehmen. Wir sehen uns einmal an, wie wir mit dem Einsatz des Linters Pylint unserem Ziel nach wohlgeformtem Python-Code ein entscheidendes Stück näher kommen.

Was sind die Unterschiede? GitHub, GitLab und BitBucket im Vergleich

Die drei Hoster GitHub, GitLab und BitBucket sind – Stand 2019 – die bekanntesten ihrer Art. Vor allem GitHub erfreut sich großer Beliebtheit vor allem als Hoster zahlreicher Open-Source-Projekte. Schauen wir uns einmal an, was jeder einzelne Anbieter zu leisten vermag.

Versionskontrolle mit Git in Visual Studio Code

Weil das Versionskontrollsystem Git Stand heute (2019) das meist verwendete Versionskontrollsystem der Welt ist, sehen wir uns an, wie wir unsere Projekte damit verwalten können. Allerdings ist das hier keine allgemeine Git-Einführung, sondern ein Blick auf den Umgang mit Git in Visual Studio Code. Das funktioniert nämlich erstaunlich gut.

Warum eigentlich Python? Die nicht-technischen Gründe.

Warum ist hier Python die Sprache der Wahl und nicht eine andere? Man könnte die Beispiele für das Einrichten einer produktiven Umgebung für die Softwareentwicklung auch an Swift, Kotlin, JavaScript, Ruby oder Java demonstrieren. Das stimmt, aber für die Wahl von Python sprechen mehrere Gründe:

Virtuelle Umgebung (venv) für die Entwicklung mit Python einrichten und sichern

Nun geht es ans Eingemachte: Hier sehen wir uns ganz konkret an, wie du eine virtuelle Umgebung mit Python in der Praxis einrichtest und sicherst. Los geht’s.