Python基本文法

Python基本構文についてです。

【ソフトウェアテスト】クラシフィケーションツリー技法

クラシフィケーションツリー技法は主に、複数のテスト対象と各対象の値が複数関連する状況で、各対象を木構造で図示することで、テスト対象の機能や状態を階層的に分類し、その組み合わせや変数いくつ分を対象とするか等の組み合わせの強度について、整理検討するときに用いる技法です。ドメイン分析テスト技法の際には、複数の境界値による動作変化の関連性と、その組み合わせで想定される複数パターンの網羅を表形式で表現する方法を取りましたが、クラシフィケーションツリー技法では、1つの機能に関わる複数の要素、各要素に想定される複数パターン、各パターンで想定される変数のパターンと、想定される内容を木構造の図で上から下へ記載して整理する方法を取ります。ブラウザベースでWebサイトを作成して、ウィンドウの表示サイズをPCサイズのレイアウトとスマホサイズのレイアウトで2パターン適用するとして、PCサイズレイアウトが正常に適用されているかを確認するときのテストスコープについて、ブラウザは[GoogleChrome][MicrosoftEdge][Firefox][Safari]をテスト対象と仮定し、各ブラウザのサイズや文字サイズ設定を変更しても問題ないか、さらに設定するウィンドウサイズは想定の最小値・最大値・全画面のパターンで、文字サイズは通常から何％拡大を対象とするかなどを考慮し、どの組み合わせでのテストを必要とするかを検討するといったような場合には、当該技法を用いることで視覚的に情報を整理しやすくなります。

テスト(運用・保守・サポート)

Python基本文法2

Python基本文法についてです。

PythonでWebアプリケーションを作成するための備忘録

近年AIやディープラーニングの盛り上がりで注目されているPythonですが、特徴、できること、学習方法、Webアプリケーション構築に適しているのかを調べてみました。

便利な【AWS】について

皆様はAWSという単語を耳にしたことはありますか。クラウドサービス世界シェア1位のAWSについて、何が便利なのか、何ができるのか、どうして使用されるのか、そういった理由をAWSにはじめて触る人にもわかりやすく調査してまとめてみました。

javascript 基本文法2

javascript 基本文法についてです。

【初心者向け】様々なシステム開発手法

システム開発には作成するサービスやプロジェクトによって適切な開発手法がいくつかあります。今回はシステム開発の手法を数種類紹介して、それぞれの特徴や、メリット、デメリットを紹介します。下記が主な開発手法の一覧になります。　・ウォーターフォール型開発　・アジャイル型開発　・プロトタイプ型開発　・スパイラル型開発　・DevOps（デブオプス）　・リーン開発では次からそれぞれの開発手法の特徴とメリット、デメリットを紹介します。

【Spring】便利なアノテーションについて知ろう①

Java開発でフレームワークを使用する際、Springが選ばれることが多いと感じます。Springで特徴的なのはアノテーションという@を使った記載になります。そのアノテーションにはどういったものがあるか、どういった意味になるのかを調べてまとめてみました。

【ソフトウェアテスト】シナリオテスト

シナリオテストはユーザー視点で利用場面を想定し、操作フロー、入力値、発生する正常系挙動異常系挙動など、ユーザーが利用する一連の流れを想定したうえで発生しうるストーリーを元にテストを実施する手法です。ブラックボックステスト技法はさまざまあり、あくまで無数に存在しうるテストケースから粒度や対象を整理抽出してより広く浅いテストケースを目指すようなものがほとんどです。しかし、複数機能をもつシステムを実際に利用する際には、複数回の遷移を繰り返したりシステムが何重にも関連したりするので、1つの機能を対象としたテストや、2つ3つの機能間の関連をテストしただけでは、再現し得ないような組み合わせでの不具合が発生する懸念は常にあります。フリーチェックやモンキーチェックなどと呼ばれるものも、結局は「ユーザーなら再現しうる」可能性を想定して実行するものですが、それを数値や手順を明確にしてより詳細にテストし、かつ明示することでその内容をテストの履歴としたり、テストの要件自体もレビューなどで評価対象とできることがこのシナリオテスト手法の利点と考えられます。また、ユーザーのストーリーを元にテストするという点から、よりユーザーサイドでの視点から評価できるため、単純に欠陥を検出するのみならず、UI/UXの評価検討なども実施することができます。

テスト(運用・保守・サポート)

【ソフトウェアテスト】QC7つ道具と新QC7つ道具　①

生産の分野における管理手法に関して、各種データの分析に使用する代表的な7種類の手法が、QC7つ道具と呼ばれています。もともとは工業系生産などの製造現場における品質に関して、顧客信頼度を高めたり現場の問題解決に取り組むための視点として、品質管理の思考が波及しました。そのことから、管理の手法を明示化することで、手法を用いて誰でも品質管理に取り組むことができるようになることを目的としてさまざまな手法が作成されました。それらの中でも特に代表的なものがQC7つ道具と呼ばれるようになりました。ソサエティー5.0が提唱されている現代において、市場や製造現場におけるソフトウェア関連開発業務の割合は増えています。ITの基本資格でもある基本情報技術者試験のストラテジ系領域の内容にもQC7つ道具に関する問題が含まれており、ソフトウェア開発現場におけるQC(Quality Control)活動においても、QC7つ道具の利用される場面は増えています。QC7つ道具は主に、数値などの定量的分析が可能なデータを取り扱う分析の際に用いられる手法です。定性的な事象の分析に用いるような手法は新QC7つ道具として別でまとめられています。※以降に記載する図の中でも定性的事象分析に使用できる図はあるため、QC7つ道具が必ずしも定量的分析にしか使用しないものというわけではありません。

テスト(運用・保守・サポート)

【Spring】便利なアノテーションについて知ろう②

便利なアノテーションについて知りましょう！

【ソフトウェアテスト】QC7つ道具と新QC7つ道具　②

QC7つ道具は、主に生産現場における各種数値を元に品質やリスクなどを分析して、品質管理を進める手法でしたが、品質管理に関わる問題は定量的分析のみでは対応しきれないようなものもあります。「【ソフトウェアテスト】欠陥分析手法について」記事でも触れているとおり、統計的分析は定量的解析手法で対応可能ですが、問題の要因に対してアプローチしようと考えた場合に、あらゆる要因が数値化できるのであれば定量的分析手法を用いれば解決できますが、数値化が困難であったり、集計して数値化して分析すると考えた場合に非常に手間がかかるような要－因に対しては、定性的な分析手法が必要になります。また、生産活動そのもののみではなく、プロジェクト全体の管理もQC活動、品質管理活動で対応すべき事象です。プロジェクト進行における問題点の可視化や共有に際して、数値データではない文字データや言語データでの集計管理をして、そうした定性的データを共通化された手法を用いて分析することにより、どのような生産現場でどのようなスキルの人が品質管理対応をする想定になったとしても、ある程度容易に対応できるように作成された手法のなかでも代表的な7つの手法が、新QC7つ道具(N7)として分類されています。英語ではNew Quality Control – 7 Tools等と呼ばれます。

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