Johannes Hubertz

Softwaretests mit Python (eBook, PDF)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Der Autor erläutert, wie Qualität Vertrauen in die Schutzmaßnahmen schafft: Neu entwickelte Software kann durch Test-Driven Development kontinuierlich auf die Einhaltung der Anforderungen überprüft werden, diese sind dank explizit formulierter Tests stets nachvollziehbar. Software zuverlässig zu machen, ist das Ziel von Softwaretests. Qualitätssicherung kann durch Testen mit verschiedenen Werkzeugen, die durch Python bereitgestellt werden, bei der Software-Entwicklung Risiken vermeiden. Nur gut getestete Software kann verlässlich die ständig vorhandene Anforderung nach Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Datenintegrität sicherstellen.

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Produktdetails

• Verlag: Springer Berlin Heidelberg
• Seitenzahl: 254
• Erscheinungstermin: 9. Februar 2016
• Deutsch
• ISBN-13: 9783662486030
• Artikelnr.: 44617731

Autorenporträt

Johannes Hubertz, geboren 1954 in Köln, studierte in Aachen Elektrotechnik. Danach arbeitete er bei einem großen europäischen Computerhersteller zunächst in der Hardwarereparatur, ab 1984 in der Softwareentwicklung mit Assembler, PLM und C an Sonderprodukten im Kundenauftrag. Ab 1996 verlagerte sich der Schwerpunkt auf den Betrieb von Kundenservern am Internet, stets im Zusammenhang mit Hochverfügbarkeit, Internetsicherheit, Anwendung der Kryptographie, Firewalls und VPNs. Seit 2005 ist er selbständig im Internet und Kundennetzen in Sachen Informationssicherheit und Datenschutz unterwegs. Seit 2007 ist er von Python begeistert, besonders vom gut lesbaren Quellcode unter dem Leitsatz: Readability counts. Softwaretests dienen der Zuverlässigkeit von Produkten, Python stellt gut handhabbare Werkzeuge dazu bereit. Für ihn schließt sich damit der Kreis zum Thema Informationssicherheit: Nur gut getestete Software kann verlässlich die ständig vorhandene Anforderung nach Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Datenintegrität sicherstellen, Qualität schafft Vertrauen in die Schutzmaßnahmen.

Inhaltsangabe

Einleitung.- Einfach: Doctest.- Unittests machen Freude.- Nose.- GUI-Tests.- tox.- Großes Python-Kino.- Abbildungsverzeichnis.- Literatur.- Index.