接下来,本文将分享一些使用WeTest进行测试提效的小经验,希望能帮到大家。 本文作者是腾讯IEG增长协同部测试开发工程师连凌淦,拥有多年系统测试经验,在自动化、全链路压测等专项测试领域都有一定的经验。 01 自动化兼容测试 UI自动化是提高测试效率的一个重要手段,像poco、appium都是常用自动化框架,相关资料都很多,这里就先不展开讲,主要分享一些实操过程可能会遇到的问题。 因此,我们将UI自动化功能测试与日志测试相结合,基于蓝盾流水线和WeTest,搭建了一个日志自动化测试模块。 金牌专家团队,通过5大维度,41项指标,360度保障您的产品质量。
腾讯最新推出「腾讯WeDev研效价值派」研效领域访谈栏目,定期邀请各资深研效专家,深入分析团队效能提升实战经验与工具融合之道,展望研效进化的未来蓝图。 TAPD作为腾讯研效WeDev生态中的研发协作平台,支撑着腾讯所有事业部的产品研发管理工作,为整合研效工具链和流程提供专业的协作支持。 Q:随着TPAD平台的深度使用,近期,腾讯研效技术委员会也推出了腾讯研效WeDev。您认为WeDev对于「微信支付」和整个腾讯研效发展有什么帮助? 茹炳晟:我认为WeDev的出现是水到渠成的。 Q:在研效提升方面,您有哪些经验或建议想分享给其它同学? 茹炳晟:在日常工作中,我们要始终保持好奇心:既保持对业务的好奇心,也要保持对研效提升的好奇心。 如何像「微信支付」一样打通研效工具链,提效交付全流程? 腾讯产研双星 TAPD × CNB ,为大家重新定义研发协作新标杆!
—— 维基百科《Unit testing》 一个单元测试是一段自动化的代码,这段代码调用被测试的工作单元,之后对这个单元的单个最终结果的某些假设进行检验。单元测试几乎都是用单元测试框架编写的。 ); REQUIRE( v.size() == 5 ); // REQUIRE() 即 assert() REQUIRE( v.capacity() >= 5 ); -O0 -fno-inline -fno-access-control 覆盖率: --coverage -fprofile-arcs -ftest-coverage Python 单元测试 点击阅读《研效优化实践 小经验分享 三条准则 单元测试必须经常跑 错误做法:为了完成 KPI 写了一堆测试,跑一次就不管了 正确做法:持续集成,自动化运行 从增量到存量,从主要到次要 从覆盖新模块、新功能做起,单元测试先跑起来再说 安平研效团队仍在持续探索优化中,若大家在工作中遇到相关问题,欢迎一起交流探讨,共同把研效工作做好、做强。
本文基于腾讯安全平台部的研效优化实践,介绍和总结公司第三大后端开发语言 python 的单测编写方法,面向单测 0 基础同学,欢迎共同交流探讨。 中间穿插借助 IDE 工具来提效的手段 一、python 单测框架 单测框架无外乎封装了测试相关的核心能力来辅助我们快速进行单测,例如 java 的junit,golang 的gocover,python 借助 IDE 提效 已 PyCharm 为例介绍,vscode 等 ide 应该大同小异 Settings/Preferences | Tools | Python Integrated Tools选择单测框架 - TOTAL 76 10 87% 更多展示 生成 html 文件及 css 等样式,丰富展示 coverage html 借助 IDE 提效 安平研效团队仍在持续探索优化中,若大家在工作中遇到相关问题,欢迎一起交流探讨,共同把研效测试工作做好、做强。
可看出,传统测试重点关注测试工作是否可以按计划完成,耗费大量人力成本在进行低效手动测试工作,且并未创建稳健可维护的自动化测试框架。 ,创建测试计划; 启动自动化测试任务 自动化测试 执行对 SIT 环境的自动化测试。 自动化测试通过,在评审群通知产品进行需求验收,同时修改群名为【验收中】 开发其他需求 利用自动化测试保证需求变更不引入新的问题,同时减少前后端联调拉扯时间。 后续流程: 验收后,在工蜂提交分支 merge 到 master,走大仓发布流程进行需求发布; 在发布到 staing 后,启动自动化任务 对 staging 环境进行自动化测试; 在发布到 prod 后,启动自动化任务 对 prod 环境进行自动化测试; 自动化测试通过后,修改评审群名【已发布】同时知会产品,该需求已发布。
目前都有哪些AI工具能够帮助开发者实现开发提效?开发者又该如何利用工具来帮助自己在日常工作中事半功倍? 大咖对谈Copilot促进开发研效提升 本期 TVP 技术夜未眠,特邀 CSDN 创始人&董事长、腾讯云 TVP 蒋涛&腾讯云开发者产品中心总经理 刘毅与腾讯云产品四部总经理 田超展开对谈。 7月16日(周二)19:30-21:30,锁定 TVP 视频号,三位开发者社区专家,将回望开发者研效提升历程,为你献上一部 Copilot 时代下程序员的生存法则扫描海报二维码或点击链接即可预约直播~
这项技术最核心价值在于:自动化生成用例,用最少的用例数达到最大化功能覆盖,最终更快更全地测试版本。 业界己经有不少工具在利用AI做自动化测试了,连用例都是自动化设计的。对于前端的页面,甚至有工具号称只要给定URL链接,测试人员只需坐等测试结果。 从而达到自动化设计用例,自动化测试的目的。 腾讯的同事之前出版过一本《AI自动化测试》的书,里面详细介绍了AI在图像类游戏和数据类游戏上的测试。 自动化生成了54000个场景的测试用例,耗时3.5天跑完,AI分析跑出的结果后,己跟开发确认了其中2个BUG。 金牌专家团队,通过5大维度,41项指标,360度保障您的产品质量。
一、TDS发布与研效体系:从"拼运气"到"AI护航"TDS(TencentDevice-orientedService,腾讯端服务)是由腾讯大前端技术委员会发起的技术产品联盟,核心定位是覆盖从设计到运营的全研发周期 灰度管控粗放:很多团队的灰度策略还是"先切5%流量看看",缺乏实时风险识别能力。一旦出问题,回滚决策靠经验判断,反应速度慢。 ||第二步|FUE前端部署|前端团队部署效率提升10倍||第三步|Fiber流程协同|流程进度透明化,卡点定位从小时级到分钟级||第四步|全链路联动|从需求到上线的端到端自动化|笔者的个人观点:发布和研效的提升 结语企业级应用的发布与研效,核心不是"用多复杂的工具",而是"减少多少不必要的等待和协调"。 本文基于公开资料与行业观察撰写,旨在探讨企业级发布与研效体系的建设路径。文中涉及TDS产品的描述均来自其官方公开信息。
01、背景现状 tRPC 是腾讯自研的高性能、跨平台、插件化、具备高度服务治理能力的 RPC 框架, 目前在公司内各大业务广泛使用并已对外开源,详见:腾讯开源 tRPC:多语言、高性能 RPC 开发框架 3.2 存储迁移节奏 2022年7月5日-7.10日为灰度验证阶段,从 ElasticSearch 集群复制 10% 流量,用来灰度验证文档租户数据压缩比与成本核算。 # 告警阈值 数值 - alert: 被调异常率>5% metric: server_handled_exception_rate_percent # 系统定义的告警项, 参考见表格 type: max threshold: 5 - alert: 主调请求量5分钟波动百分比>70% metric: client_request_count # 系统定义的告警项, 参考见表格 type: wave threshold: 70 - alert: 被调请求量5分钟波动百分比>70% metric:
同时也会谈及移动端H5页面的优化细节与关键点,因此本文章将分为动效篇和优化篇。 效果就是两个元素分别从上面掉下来,这里有个小细节(keyframes),为了让掉下来的动画生动点,应该是在90%的时候先掉下一点点,然后瞬间在100%时回跳5px。 还有个细节,安卓2.3. (查看DEMO) 2.如果时间紧凑,又不像桑尼一样擅长于动画细节,可以使用一些辅助工具: Animate.css,通过直接预览选择想要的动效,然后下载它的CSS把对应的keyframe扒下来就好了(引用整个 (5) 背景音乐&音效 H5页面要炫酷,画面生动还是不够的,一定要配合生动的音乐。因此可以主动跟设计或产品沟通,让他们可以提供音乐资源,分分钟导致UV猛涨有木有! (查看DEMO) 当然,真正要做到高效制作动态H5页面,还是靠积累,因此平时做好的细节动画自己都积累起来,下次分分钟就能用得上。
本次演讲首次披露腾讯研效的发展路径,并正式发布腾讯研效统一生态品牌——WeDev。 经过5年多的收敛和共建,腾讯已经基本完成了统一的研发测试环境资源、统一的底层元数据和研效服务工作。 自动化引擎驱动数据灵活流转 融合的另一个关键做法是自动化。有自动化,才能驱动数据更灵活自动的流转。我们抽象出了“触发-条件判断-执行”的自动化范式,即“谁,在什么样的范围里去做哪些事情”。 自动化典型场景包括消息精准触达,在适合的时间让正确的人员处理待办;流程自动化,让自动化流转代替人工驱动数据驱动;流程规范化,让研发人员在数据节点上提供必要的信息,例如需求合规评审报告、测试报告等。 在此基础上,腾讯在今年5月正式推出研效统一品牌——WeDev,这是腾讯研效史上里程碑的事件!
https://llamaocr.com/5. EzGif:动图制作,轻松上手EzGif提供了丰富的GIF制作工具,包括免费的MP4转GIF功能、还有一些简单是视频裁剪、变速、压缩都能用到。
未来,TAPD 与 CoDesign 将在产品层面实现更深度的结合,帮助更多企业实现产品设计研发敏捷协作,助力企业研效提升。 ?
2020年,是腾讯网络自动化应用井喷的一年,在短短5个月的时间内,我们基于网络特性建模以及自研交换机打造了全新的自动化运营体系,实现了配置自动审计、变更自动化以及秒级故障自愈。 相比过往,自动化途中的重重困难被逐一攻破,这不禁让人联想到 “打通任督二脉”之势。本文从内到外,剖析腾讯自研交换机全自动运营之路。 02 打通“督脉”:自研交换机OS 腾讯自研交换机(TCS)基于SONiC,深度自研了Tencent NOS,打造高性能、高可靠、智能化的自主可控网络业务系统。 03 网络自动化运营应用 有了机器易读的结构化数据以及快速迭代的自研交换机系统,网络自动化应用变得顺其自然。 3.1 配置自动审计 在海量的设备与配置交错中,当前网络的配置是否变化? 结语 在积累多年的建模系统、自研OS、变更系统等基础平台能力的助力下,TCS运营自动化体系得以快速建立,使腾讯网络正式迈向高度自动化运营阶段。
DevOps工具链无缝集成: 深度集成代码管理(Gitlab/GitHub)、持续集成(Jenkins/蓝盾CI)、代码检查(SonarQube/Code cc)与自动化测试(JMeter/JUnit)
在研效提升的路上,TAPD自动化助手已经成为很多团队的最佳拍档。随着更多场景的自动化,自动化规则的管理和维护成本也变得更高。 能否在同一条规则中,设置不同的判定逻辑和对应操作,来给自动化规则减负提效呢? 当然OK,TAPD自动化助手的「多分支功能」现已正式上线! 无论你是刚刚探索自动化助手的新用户,还是已经配置过N条规则的自动化达人,相信这一能力都帮你节省更多时间和精力,助你效率 UP UP UP! 自动化多分支能力,来啦! 简而言之,原本需要N个规则才能搞定的自动化场景,现在只需一条规则就能搞定。 同时,这也为研发流程的自动化提供了更多的可能性。 TAPD 自动化助手功能为TAPD「专业版」和「企业版」的专属功能,项目管理员可以在「项目设置-自动化助手」中灵活配置。 有奖体验,福利来了 铛铛铛!有奖互动来啦!
」的组合,结合研发场景,探索更多提升效率的自动化实践。 如何使用 自动化助手是「TAPD企业版」专属功能,可以咨询官方客服人员申请企业版。 已开通企业版的公司可由项目管理员在 "项目设置 > 自动化助手" 中进行规则配置。 也可以为项目成员开启 "自动化助手" 权限点,允许成员自主配置。 戳“阅读原文”,了解更多TAPD「自动化助手」使用指引。 有奖互动 分享你团队使用自动化助手的场景和实践 我们将从评论区抽取5位小伙伴 送出 超大鹅pro 1只 活动时间:截止2021年5月21日17:00 推荐阅读 点击图片即可阅读全文 戳“阅读原文”, 了解更多「自动化助手」指南
AI提效Android开发系列 · 第5/5篇(完结篇) 从需求到上线,用AI重塑Android开发全流程 ✅ 第1篇:AI提效Android开发全景图:从需求到上线的AI工具链 ✅ 第2篇:AI驱动需求梳理与 Spec编写:让PRD自动变成技术方案 ✅ 第3篇:AI编码提效实战:Skill、Rule与上下文工程 ✅ 第4篇:AI Code Review:让每一行代码都有AI审查员 第5篇:AI Bug修复与测试生成 使用项目测试框架: JUnit 5 + MockK + Turbine 5. 编写:让PRD自动变成技术方案 ✅ 第3篇:AI编码提效实战:Skill、Rule与上下文工程 ✅ 第4篇:AI Code Review:让每一行代码都有AI审查员 ✅ 第5篇:AI Bug修复与测试生成 :从崩溃日志到修复PR的自动化(本篇) — 技术博客 · 叶聪路 —
近两年,小到loading动画,表单动效,大到各式各样H5运营页的炫酷展现,“动效设计”一词可谓是火遍大江南北,而动效设计早已成为一名合格设计师必需有所知晓的领域。 本文将通过一些案例,和大家一同挖掘几种常见的H5动效制作手法。 ? 我们由浅入深来挖掘这动效制作的秘密,一个入门级的小问题:看上图这几个动画例子,大家是否能说出这动画是如何制作出来的呢? 对,答案必须是设计师们都非常熟悉的gif小动画了,H5动效制作的第一手法,便是GIF了。 动效制作手法5:Canvas HTML5 的新元素 <canvas>,类似画板,拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。本身是没有绘图能力的。 动效制作手法7:video 用视频输出非常特别的动效。关于video的魅力我们用吴亦凡H5页面的例子,相信大家瞬间就可以明白了吧^^。 ?
阅读收获 掌握LPDDR5X的能效优势: 明确LPDDR5X相比DDR5在内存功耗上降低75%,系统总能耗降低30%以上的量化数据,指导数据中心TCO优化决策。 HPC场景案例的测试数据 LPDDR5X在真实的HPC应用负载(太阳物理学POT3D)中,相比DDR5展现出了全面的性能和能效优势,证明了其在数据中心高性能计算场景下的实际价值。 能耗大幅降低(更省电): 在实现更高性能的同时,LPDDR5X的内存功耗相比DDR5剧减75%,展现了极高的能效比。 数据中心应用场景 在要求严苛的大语言模型推理任务中,采用LPDDR5X内存的集成系统(如NVIDIA GH200)凭借其根本性的架构优势,相比传统DDR5服务器平台,在性能和能效上实现了数量级的飞跃。 价值总结: LPDDR5X技术在性能(更高带宽)、效率(更快应用)和能效(更低功耗) 三个方面均展现出变革性的优势。