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.

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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:

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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.

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Was ist Continuous Deployment und was ist Continuous Delivery?

Was man häufiger mal sieht, ist die Abkürzung „CI/CD“. Während wir inzwischen „CI“ in „Continuous Integration“ auflösen können, stehen uns für „CD“ mindestens zwei Möglichkeiten zur Verfügung „Continuous Delivery“ und „Continuous Deployment“. Sehen wir uns an, was hinter diesen Konzepten steckt?

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Testabdeckung in Python messen

Wir wissen nun, warum man testet, welche Tests es gibt und wie man mit dem unittest-Modul in Python Tests schreibt. Ganz nebenbei haben wir den testgetriebenen Ansatz (TDD) und diesen sogar bei unserem FizzBuzz-Beispielprojekt angewandt. Allerdings haben wir nicht immer den Luxus, mit einem brandneuen Projekt zu beginnen, so dass wir eventuell nicht wissen, welche Stellen im Code mit Tests gesichert sind und welche nicht. Vielleicht haben wir auch den Fall, dass wir nicht durchgehend testgetrieben entwickelt haben und nun im Nachhinein wissen möchten, welche Stellen nicht von Tests abgedeckt sind. Hier hilft das Modul „coverage“ weiter.

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Testen in Python: Komponententests mithilfe des unittest-Moduls schreiben

Wir sind uns einig, dass das Testen wichtig ist, aber wie läuft das ganz konkret, wenn wir Software in Python entwickeln und diese testen möchten? Sehen wir uns an, was wir dafür brauchen.

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Verschiedene Softwaretestverfahren: Explorative, manuelle, automatische Tests sowie Unit- und Integrationstests

Softwaretests sind nicht umsonst ein großes Gebiet, denn dahinter stecken Erfahrungen, Wissen, Konzepte und – wie könnte es anders sein – auch ein Haufen Arbeit. Hier wollen wir kurz in die einzelnen Bereiche des Softwaretests hineinblicken und uns für unsere Python-Projekte die notwendigen Kenntnisse anschaffen.

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