Что такое криптор и стаб ?

06.12.2016 00:55 Давность: 5 yrs
Категория: Безопасность

Криптор (aka cryptor) — это тулза, которая предназначена для скрытия троянов, ботов и прочей нечисти от детектирования антивирусами.

Хорошие крипторы работают очень просто, быстро и надёжно, хоть и не безглючно. Они дописывают свой код (в контексте таких крипторов этот код называется стабом) в криптуемую программу и шифруют код самой программы. При запуске первым стартует стаб, он восстанавливает оригинальный код и программа начинает работать. Если криптор свежий (или просто хороший, об этом ниже), то закриптованная программа не будет детектироваться антивирусами.

Чаще всего такие крипторы полиморфны — т.е. код криптора в криптуемой программе каждый раз уникален, заполнен случайными инструкциями и бессмысленными вызовами функций API. Такие крипторы достаточно долго остаются недетектируемыми в силу уникальности каждого закриптованного файла. Такие крипторы тоже со временем детектируются, и если автор не чистит свой продукт, то криптор перестает быть уникальным.

Суть работы плохих крипторов вот в чем — есть стаб. Стаб в этом случае — это отдельная программа, к которой цепляется криптуемый файл. При запуске файл извлекается, расшифровывается и запускается.

Т.е. надеюсь поняли отличия в первом случае шифруется код программы, и стаб расшифровывает уже команды программы, а во втором случае шифруется сам файл программы и расшифровывается тоже сам файл, ну и понятно, что второй тип криптора это не что иное как ерунда, т.к. практически любой антивирусник спалит вирус при расшифровке ! 😉

Некоторые крипторы напрямую файл на диск не пишут, а запускают его из памяти, но это их не оправдывает, т.к. продвинутый антивирус словит это при запуске.

В таких крипторах уникальность каждого закриптованного файла достигается разными стабами. Но такой подход весьма ограничен — в хороших криптах это всего-лишь код, и его можно сгенерировать, а со стабами в плохих крипторах уже сложнее, поэтому авторы чаще всего создают под каждого клиента отдельный стаб. Подход глуп до безобразия, ведь ежели спалится антивирусами один закриптованный файл — за ним полетят и все остальные.

STAB — Перевод на русский

EnglishSo, the smasher raptorial appendage can stab with a point at the end, or it can smash with the heel.

EnglishThey go, «Well, he’s certainly not dumb enough to stab himself through the skin to entertain us for a few minutes.

Englishto stab

Englishto stab sb.’s reputation

Englishto stab in the back

Тестирование для “чайников”.

Описание некоторых фреймворков

JSDOM является реализацией JavaScript-стандартов WHATWG DOM и HTML. Другими словами, JSDom имитирует среду браузера, не запуская ничего, кроме простого JS. В этой моделируемой среде браузера тесты могут выполняться очень быстро. Недостатком JSDom является то, что не все может быть смоделировано вне реального браузера (например, вы не можете сделать снимок экрана), поэтому его использование ограничивает доступность ваших тестов.

Istanbul — расскажет вам, сколько вашего кода покрывается модульными тестами. Он будет сообщать о показателях, линиях, функциях в процентах, чтобы вы лучше поняли, что осталось покрыть.

Phantom.js — реализует «headless» браузер Webkit, который находится между реальным браузером и JSDom в скорости и стабильности. Достаточно популярен.

Karma — позволяет запускать тесты в браузерах, включая настоящие браузеры, Phantom, JSdom и даже устаревшие браузеры. Karma размещает тестовый сервер со специальной веб-страницей для запуска тестов в среде страницы. Эта страница может быть запущена во многих браузерах. Это также означает, что тесты можно запускать удаленно с помощью таких служб, как BrowserStack.

Chai — самая популярная assertion библиотека.

Unexpected — это также assertion библиотека с немного отличающимся синтаксисом от Chai.

Sinon.js — это набор очень мощных тестовых шпионов, заглушек и макетов (mocks) для модульного тестирования.

testdouble.js — представляет собой новую библиотеку, похожую на Sinon, с несколькими отличиями в дизайне, философии и особенностях, которые могли бы пригодиться во многих случаях.

Jasmine — представляет собой платформу тестирования, обеспечивающую все, что вам требуется для ваших тестов: работающая среда, структура, отчетность, assertion и mocks инструменты.

Mocha — в настоящее время является наиболее часто используемой библиотекой. В отличие от Jasmine, она используется со сторонними библиотеками mocks и assertions (обычно Enzyme и Chai). Это означает, что Mocha немного сложнее настроить, но она более гибкая и открыта для расширений.

Jest — это платформа тестирования, рекомендованная Facebook. Он использует функционал Jasmine и добавляет функции поверх него, поэтому все упоминания о Jasmine относится и к нему.

Ava — минималистическая библиотека, которая имеет возможность запускать тесты параллельно.

Selenium — автоматизирует браузер для имитации поведения пользователя. Он не написан специально для тестов и может управлять браузером для многих целей, предоставляя сервер, который имитирует поведение пользователя в браузере с использованием API. Selenium можно контролировать разными способами и использовать различные языки программирования, а также с некоторыми инструментами даже без реального программирования.

Protractor — это библиотека, которая использует Selenium, но добавляет улучшенный синтаксис и специально встроенные хуки для Angular.

Nightwatch — имеет собственную реализацию selenium WebDriver. И обеспечивает собственную среду тестирования, тестовый сервер, assertion и другие инструменты.

Сasper — написан поверх Phantom и Slimer (так же, как Phantom, но в Gecko FireFox), чтобы при помощи специальных утилиты более просто создавать Phantom и Slimer скрипты. Каспер предоставляет нам более быстрый, но менее стабильный способ запуска функциональных тестов в браузерах с интерфейсом UI.

Сucumber — еще один замечательный фреймворк для функционального тестирования. Включает в себя весь основной функционал, ранее перечисленный в похожих фреймворках.

Литература:

Книги

The Art of Unit Testing by Roy Osherove

xUnit Test Patterns: Refactoring Test Code by Gerard Meszaros

Working Effectively with Legacy Code by Michael Feathers

Pragmatic Unit Testing in C# with NUnit, 2nd Edition by Andy Hunt and Dave Thomas

Статьи

https://www.sitepoint.com/javascript-testing-unit-functional-integration/

https://habrahabr.ru/post/169381/

https://joshldavis.com/2013/05/27/difference-between-tdd-and-bdd/

https://adamcod. es/2014/05/15/test-doubles-mock-vs-stub.html

https://www.quora.com/Software-Testing-What-is-the-difference-between-Mocks-and-Stubs

https://medium.com/powtoon-engineering/a-complete-guide-to-testing-javascript-in-2017-a217b4cd5a2a

https://blog.jscrambler.com/testing-apis-mocha-2/

https://scotch.io/tutorials/test-a-node-restful-api-with-mocha-and-chai

Подкасты

The History of JUnit and the Future of Testing with Kent Beck

Kent Beck, Developer Testing

Криптор

Итак, Вы решили стать крутым хакером и вирусописателем, и уже даже купили себе самую нужную книгу «Как стать хакером для чайников»? Быть хакером – это конечно круто, но прочитав книгу подобного рода, максимум, кем Вы станете, это хакером чайников.
В данной статье мы постараемся объяснить некоторые аспекты программирования некоего программного обеспечения, касающегося именно хакерских сторон деятельности – как написать вирус, чтобы его не палили антивирусы, какие программы при этом использовать и где эти программы брать.

По хардкору: дублеры, моки, стабы

Сегодня о тестах. Пост для тех, кто знаком с RSpec, но не понимает, что такое «мокать» и «застабить». Коротко, по делу и с примерами.

Дублер (test double)

Объект-каскадер, подменяющий реальный объект системы во время тестов:

describe NotificationsController do
  # NotificationsController загружает последние уведомления
  # со стороннего сервиса по HTTP
  # с помощью NotificationsDatasource.
  let(:datasource) do
    double(:datasource, as_json: { notifications: [] })
  end

  before do
    # Подменяем реальный NotificationsDatasource дублером,
    # чтобы не зависеть от внешнего сервиса в тестах:
    allow(NotificationsDatasource)
      .to receive(:new)
      .and_return(datasource)
  end

  describe "#index" do
    it "wraps notifications in 'data' key" do
      get :index, format: :json

      expect(json_response["data"].  keys)
        .to have_key "notifications"
    end
  end
end

Стаб (stub)

Заглушка для метода или объекта, возвращающая заданное значение:

context "when attachment file is too large to email" do
  let(:max_file_size) { Attachment::MAX_FILE_SIZE }

  before do
    allow(attachment)
      .to receive(:file_size)
      .and_return(max_file_size + 1)
  end

  it "raises 'file is too large' error" do
    # ...
  end
end

Внимательный читатель со звездочкой уже заметил, что и в предыдущем примере с NotificationsController был стаб. Все верно: стаб — это дублер с зашитыми ответами.

Мок (mock)

Стаб с ожиданиями, которые RSpec проверит в конце теста:

context "when cloning process cannot be performed" do
  before do
    allow(doctor).to receive(:clone) { raise "can't clone" } # стаб
  end

  it "notifies airbrake" do
    expect(Airbrake).to receive(:notify) # мок
    # Rspec застабит `Airbrake. notify`
    # и в конце этого `it do...end` блока
    # проверит, был ли он вызван.
    # Если вызова не было — ошибка и красный тест.
    #
    # Когда на собеседовании спросят, чем
    # отличается мок от стаба, отвечайте:
    # «Только мок может завалить тест».

    clone_poor_dolly
  end
end
 

Моки меняют порядок фаз в тесте. Вместо «Подготовка — Испытание — Проверка» получается «Проверка+Подготовка — Испытание». Если вам, как и мне, тяжело такое читать, используйте стаб с проверкой:

# мок
it "notifies airbrake" do
  expect(Airbrake).to receive(:notify) # проверка + настройка

  clone_poor_dolly # испытание
end

# стаб + проверка
it "notifies airbrake" do
  allow(Airbrake).to receive(:notify) # настройка

  clone_poor_dolly # испытание

  expect(Airbrake).to have_received(:notify) # проверка
end

Дублеры, моки и стабы привязывают тесты к интерфейсу используемого объекта, а реальные объекты — к их реализации. Чтобы узнать об этой дилемме больше и понять, стоит ли вам мокать-стабить все подряд, почитайте:

P.  S. Ещё больше постов о программировании, тестах и культуре разработки у меня в Телеграме. Подписывайтесь!

Чем отличается италик от стаба — Товарный обзор компании

Специальная врезка:

Это цикл статей, посвящённый перьевым ручкам. На сегодняшний день написано пять, вот список:

В прошлой статье я непонятно объяснил разницу между италиками и стабами. Тема оказалась интересной, поэтому в личку прилетело немало вопросов об этих видах заточки. В статье было так:

• Стаб (англ. Stub) — плоское перо, срезанное под прямым углом.

• Италик (англ. Italic) — тонкое плоское перо, срезанное под прямым углом.

Я понимаю, что некоторые вещи сложно объяснить на словах, поэтому нашёл в интернете подходящие иллюстрации. К сожалению, ни одна из них не даёт полной картины, поэтому стоит рассматривать их вместе. Только так можно получить представление о такой заточке.

Изображение перьев с внутренней стороны, чтобы лучше разглядеть заточку наконечников.

«У италика все углы более резкие, поэтому при неправильном хвате перо будет резать, царапать бумагу».

На иллюстрации схематично видно заточку перьев сверху. Здесь тоже видна разница: высота наконечника италика, назовём это так, значительно меньше стаба. Вот об этом я как раз и писал в главной статье.

Подведу итог: обе заточки пера плоские, различие — в форме наконечника, резкости углов заточки и скосах, но именно они влияют на конечный результат. Надеюсь, теперь не осталось вопросов к этим таким похожим и таким разным перьям. А если остались, оставляйте их в комментариях, пишите в личку и на почту.

Роман «Канцмен» Белопухов

Почему вам не нужен матричный стаб? | Сайт профессионального фотографа в Киеве

5-осевой матричной стабилизацией инфопространство в сфере фото-техники забито уже по-максимуму. Sony, Panasonic и Olympus очень активно внушают неискушённым людям, что им крайне необходима дополнительная стабилизации изображения за счёт сдвига матрицы. А если это скомбинировать с оптической стабилизацией в объективе, то будет вообще бомба и вам больше ничего не нужно. Это как волшебная кнопка «сделать шедевр».

Матричная стабилизация решает всё, — во всяком случае в это верит уже целое поколение фото/видео-любителей. Я подчёркиваю, что речь идёт именно о любителях. В профессиональной сфере для стабилизации изображения используются штативы/моноподы/стедиками/глайдкамы/рельсы и многое другое. Матричная стабилизация не применяется в более дорогих и профессиональных кино-камерах, на неё также не полагаются профессиональные фотографы в съёмках, где необходимо зафиксировать камеру. Но последнее время эта функция стала популярным маркетинговым оружием против тех производителей, которые эту самую стабилизацию не внедрили.

Мне досадно, что некоторые люди зачарованно повторяют эти два слова «матричный стаб», не понимая вообще, где это реально нужно и насколько это РЕАЛЬНО важно.

Немного общей информации с сайта dphotoworld.net:

В общих чертах здесь хорошо описали суть технологии. Меня огорчает путаница в головах людей, думающих, что наличие этой самой матричной стабилизации всё принципиально поменяет. Это не так.

Матричная стабилизация в видео

Предпосылка для использования этой технологии при съёмке видео — возможность получать плавное изображение без дополнительных устройств при съёмке с рук. В теории звучит красиво, но не на практике.

Во-первых, беззеркалки, где применяется эта технология обычно компактные и несбалансированные. Если вы возьмете любую полнокадровую камеру Sony с хорошим родным объективом, то ощутите насколько она неудобно лежит в руке и как оптика перевешивает камеру. Это означает, что при съёмке с рук количество случайных вибраций будет значительно выше, чем если бы вы держали профессиональную видеокамеру с удобным хватом и хорошим балансом. То есть, система стабилизации будет уже перегружена ввиду того, что вы снимаете видео на непригодный для этого фотоаппарат. Камеры с удобной рукояткой и правильной балансировкой значительно лучше приспособлены для съёмки с рук.

Во-вторых, как работает сама технология. Сдвиг матрицы возможен только в некоторых пределах. Работа матричного стабилизатора даже в теории не может погасить любые вибрации камеры, как это делают профессиональные стедикамы. Соответственно, съёмка с рук с такой технологией возможна только если вы делаете очень осторожные движения и максимально крепко держите камеру (о чём говорилось в предыдущем пункте).

Продолжая этот пункт, стоит заметить, что камеры Sony Alpha имеют относительно узкий байонет как для полного кадра, соответственно работа матричного стабилизатора там сильно ограничена. Матричный стаб от Sony нередко работает ощутимо хуже, чем оптическая стабилизация в оптике других производителей. Этого нельзя сказать о камерах системы Micro 4/3, где соотношение размера матрицы к диаметру байонета очень хорошее. Там матричная стабилизация работает значительно лучше, чем на камерах Sony.

Насколько эффективен матричный стаб?

Чудес не бывает. Если вы захотите снять фото с действительно длинной выдержкой (1 секунда и длиннее), вам понадобиться штатив. Если вы захотите сделать плавное видео с амплитудным движением камеры (ходьба или бег), вам понадобится стедикам. Сдвиг матрицы не может компенсировать сильные колебания, так же как и не может оптическая стабилизация. Сразу скажу, и их комбинация чуда не производит.

Как быть с оптической стабилизацией?

Точно так же. По эффекту эти две технологии очень похожи. Более новые объективы с продвинутой оптической стабилизацией дают тот же эффект. Вы можете делать осторожные проводки на видео или даже немного перемещаться и видео будет годным к просмотру. Хитрость тут в использовании широкоугольных объективов. Длиннофокусная оптика тяжелее поддаётся стабилизации. Впрочем такие модели телевиков как Canon 100-400mm f4.5-5.6L II или Canon EF 70-300mm f4.5-5.6 IS USM III позволяют снимать с рук при очень длинных выдержках (как для такой оптики). Мне лично удавалось получить резкие кадры при 300мм и выдержке 1/25. Надо уточнить, что я снимал на камеру с крепким и удобным хватом — Canon R. Повторюсь, когда у вас есть возможность крепко держать камеру, вы облегчаете работу любого стабилизатора — будь он оптический или матричный.

Когда нужно стабилизировать изображение?

В целом нельзя однозначно сказать, какая из технологий лучше. И та и другая выполняет одну и ту же функцию — НЕМНОГО помочь стабилизировать изображения при съёмке с рук. Надо понимать, в каких ситуациях вам понадобится эта технология и понадобиться ли вообще.

Так например, стабилизация абсолютно не нужна при репортажной съёмке и студийной фотосъёмке (т. к. вы должны ставить достаточно короткую выдержку, чтоб не смазывать движения людей), при предметной и интерьерной съёмке (т.к. вы должны использовать штатив), для ночных пейзажей (т.к. если вы хотите хорошее фото, надо все равно брать штатив).

Что касается съёмки видео, то сделать короткие подсъёмки с рук можно с равным успехом как с матричной, так и с оптической стабилизацией и с обязательно ровными и крепкими руками. Если же вы хотите получить динамику в кадре и делать активные движения камерой, без дополнительных средств стабилизации (вроде стедикама) вам не обойтись.

Смысл этой статьи в том, чтоб объяснить, что матричный стаб — это не панацея и не исключительная технология. Хорошо, когда он есть. Но если его нет, но есть стабилизация в объективе, вы ничего не теряете.

Определение заглушки от Merriam-Webster

б : короткий кусок, оставшийся на стебле или стволе, где ветвь была потеряна.

2 : что-то сделанное или изношенное до короткой или тупой формы особенно : ручка с коротким тупым наконечником

3 : короткая тупая часть, оставшаяся после того, как большая часть была сломана или израсходована огрызок карандаша

4 : что-то короткое или низкорослое

5а : небольшая часть листа (как чековая книжка), прикрепленная к корешку для запоминания содержимого оторванной части

б : часть билета, возвращенная пользователю

переходный глагол

1а : выкармливать с корнем

б : очистить (высадить) путем выкорчевывания корней

c : рубить или рубить (дерево) у земли

2 : для тушения (чего-либо, например сигареты) путем раздавливания

3 : ударить (ногой или носком) по объекту

api — Что значит «заглушить» в программировании?

В этом контексте слово «заглушка» используется вместо «макет», но для ясности и точности автору следовало использовать «макет», потому что «макет» — это своего рода заглушка, но для тестирования . Чтобы избежать дальнейшей путаницы, нам нужно определить, что такое заглушка.

В общем контексте заглушка — это часть программы (обычно функция или объект), которая инкапсулирует сложность вызова другой программы (обычно расположенной на другом компьютере, виртуальной машине или процессе, но не всегда, она также может быть локальный объект). Поскольку фактическая вызываемая программа обычно не находится в одном и том же пространстве памяти, для ее вызова требуется множество операций, таких как адресация, выполнение фактического удаленного вызова, маршаллинг / сериализация передаваемых данных / аргументов (и то же самое с потенциальным результатом), может даже иметь дело с аутентификацией / безопасностью и так далее.Обратите внимание, что в некоторых случаях заглушки также называются прокси (например, динамические прокси в Java).

Мок — это очень специфический и ограничивающий вид заглушки, потому что макет — это замена другой функции или объекта для тестирования. На практике мы часто используем моки в качестве локальных программ (функций или объектов) для замены удаленной программы в тестовой среде. В любом случае макет может имитировать реальное поведение замененной программы в ограниченном контексте.

Наиболее известные виды заглушек, очевидно, предназначены для распределенного программирования, когда необходимо вызывать удаленные процедуры ( RPC ) или удаленные объекты ( RMI , CORBA ).Большинство фреймворков / библиотек распределенного программирования автоматизируют создание заглушек, поэтому вам не нужно писать их вручную. Заглушки могут быть сгенерированы из определения интерфейса, написанного, например, с помощью IDL (но вы также можете использовать любой язык для определения интерфейсов).

Обычно в RPC, RMI, CORBA и т.д. различают заглушек на стороне клиента , которые в основном заботятся о маршалинге / сериализации аргументов и выполнении удаленного вызова, и заглушках на стороне сервера , которые в основном занимают заботиться о демаршалинге / десериализации аргументов и фактически выполнять удаленную функцию / метод. Очевидно, что клиентские заглушки расположены на стороне клиента, а заглушки серверов (часто называемые каркасами) расположены на стороне сервера.

Написание хороших эффективных и универсальных заглушек становится довольно сложной задачей при работе со ссылками на объекты. Большинство сред распределенных объектов, таких как RMI и CORBA, имеют дело со ссылками на распределенные объекты, но большинство программистов этого избегают, например, в средах REST. Как правило, в средах REST программисты JavaScript создают простые функции-заглушки для инкапсуляции вызовов AJAX (сериализация объектов поддерживается JSON.разобрать и JSON.stringify ). Проект Swagger Codegen предоставляет обширную поддержку для автоматического создания заглушек REST на разных языках.

mocking, stubbing, и контрактное тестирование

Разработка через тестирование с использованием mocking и stubbing

В статье «Как и где разделять тестовые среды» я говорил о построении структурированного пути к производству: какие тесты включать, когда их проводить и почему. В этом посте мы подробно расскажем, как проводить каждый вид тестов.

Мы рассмотрим методы имитации и заглушки и разработки через тестирование , чтобы помочь каждому уровню тестирования. Во-первых, давайте рассмотрим концепцию из предыдущего поста: тестовую пирамиду. Это помогает проиллюстрировать разницу между разными видами тестов и понять, когда их лучше проводить.

Модульные или компонентные тесты (показаны здесь внизу нашей пирамиды) недороги и выполняются быстро. Полагайтесь на них. Только после того, как вы исчерпали все возможности этих тестов, вы можете переходить к более дорогостоящим тестам (как по времени, так и по ресурсам), таким как интеграционные тесты и тесты уровня пользовательского интерфейса.

В этой серии я расскажу об ассортименте инструментов тестирования, которые должны быть в наборе инструментов каждого разработчика, и расскажу, когда, почему и как их использовать. Я расскажу о тестировании на разных уровнях пирамиды, а также о концепциях имитации, заглушки и контрактного тестирования. Во второй части этой серии мы рассмотрим разработку через тестирование и разработку через поведение (TDD и BDD).

Для чего используются mocking и stubbing?

Многие думают, что mocking и stubbing используются только для модульных и компонентных тестов.Однако я хочу показать вам, как фиктивные объекты или заглушки можно использовать и на других уровнях тестирования.

Что такое имитационное тестирование?

Mocking означает создание поддельной версии внешней или внутренней службы, которая может заменить реальную, помогая вашим тестам работать быстрее и надежнее. Когда ваша реализация взаимодействует со свойствами объекта, а не с его функцией или поведением, можно использовать макет.

Что такое тупиковое тестирование?

Заглушка, как и насмешка, означает создание подмены, но заглушка имитирует только поведение, но не весь объект.Это используется, когда ваша реализация взаимодействует только с определенным поведением объекта.

Отличное сообщение в блоге, посвященное разнице между издевательством и заглушкой, можно найти [здесь]. (Https://martinfowler.com/articles/mocksArentStubs.html) {: target = ”_ blank” rel = ”noreferrer noopener”}

Давайте обсудим, как мы можем применить эти методы для улучшения нашего тестирования на всех уровнях пирамиды выше.

Использование имитации и заглушки в тестах модулей и компонентов

Я рекомендую использовать имитацию или заглушку, когда ваш код использует внешние зависимости, такие как системные вызовы или доступ к базе данных.Например, всякий раз, когда вы запускаете тест, вы тренируете реализацию. Поэтому, когда выполняется функция удалить или создать , вы позволяете ей создать файл или удалить файл. Эта работа неэффективна, а данные, которые она создает и удаляет, на самом деле бесполезны. Кроме того, очистка обходится дорого, потому что теперь вам каждый раз приходится что-то удалять вручную. Это тот случай, когда насмешка / заглушка могут очень помочь.

Использование макетов и заглушек для имитации внешней функциональности помогает создавать независимые тесты. Например, предположим, что тест записывает файл в /tmp/test_file.txt, а затем тестируемая система удаляет его. Проблема не в том, что тест не является независимым; дело в том, что системные вызовы занимают много времени. В этом случае вы можете заглушить ответ на вызов файловой системы, что займет намного меньше времени, потому что он немедленно вернется.

Еще одно преимущество состоит в том, что вы можете более легко воспроизводить сложные сценарии. Например, гораздо проще протестировать множество ответов об ошибках, которые вы можете получить от файловой системы, чем фактически создать условие.Скажем, вы хотели удалить только поврежденные файлы. Запись поврежденного файла может быть затруднена программно, но возвращение кода ошибки, связанного с поврежденным файлом, — это просто изменение того, что возвращает заглушка.

Пример тестирования макета и заглушки

  def read_and_trim (путь_файла)
return os.open (file_path) .rstrip ("\ n") # метод вызовет системный вызов для поиска файла по заданному пути и чтения содержимого из них и удаления нового терминатора строки. 
  

Приведенный выше код взаимодействует со встроенной функцией открытия Python, которая взаимодействует с системным вызовом для фактического поиска файла по заданному пути.Это означает, где и когда вы запускаете тест для этой функции:

1. Вам нужно будет убедиться, что файл, который будет искать тест, существует; когда его нет, тест не проходит.
2. Тест должен дождаться ответа системного вызова; если системный вызов истечет, тест не пройден.

Ни один из случаев отказа не означает, что ваша реализация не смогла выполнить свою работу. Эти тесты теперь не являются ни изолированными (поскольку они зависят от ответа системного вызова), ни эффективными (поскольку соединение с системным вызовом потребует времени для доставки запроса и ответа).

Тестовый код для реализации выше выглядит так:

  @ unittest.mock.patch ("builtins.open", new_callable = mock_open, read_data = "поддельное содержимое файла \ n")
def test_read_and_trim_content (self, mock_object):

    self. assertEqual (read_and_trim ("/ fake / file / path"), "поддельное содержимое файла")
    mock_object.assert_called_with ("/ поддельный / файл / путь")
  

Мы используем фиктивный патч Python для имитации встроенного открытого вызова. Таким образом, мы тестируем только то, что на самом деле построили.

Еще один хороший пример использования имитаторов и заглушек в модульном тестировании — это имитация вызовов базы данных. Например, предположим, вы проверяете, удаляет ли ваша функция объект из базы данных. Для первого теста вы вручную создаете файл, который нужно удалить. Тест пройден. Но затем, во второй раз, кто-то другой (кто не вы) не знает, что ему нужно вручную создать объект. Теперь тест не удался. Не было файла для удаления, поскольку они не знали, что им нужно создать объект, так что это не независимый тест.

В подобных случаях вам нужно предотвратить изменение данных или выполнение вызовов операционной системы для удаления файла. Это предотвратит нестабильность тестов, когда кто-то случайно не сможет создать тестовые данные.

Мокинг и заглушка внутренних функций

Моки и заглушки очень удобны для модульных тестов. Они помогают вам тестировать функциональность или реализацию независимо, а также позволяют модульным тестам оставаться эффективными и дешевыми, как мы обсуждали в предыдущем посте.

Отличное применение имитаторов и заглушек в модульном / компонентном тесте — это когда ваша реализация взаимодействует с другим методом или классом. Вы можете имитировать объект класса или заглушить поведение метода, с которым взаимодействует ваша реализация. Имитация или подстановка другой функциональности или класса и, следовательно, только тестирование вашей логики реализации, является ключевым преимуществом модульных тестов и способом получить наибольшую выгоду от их выполнения.

Примечание: Ваши тесты должны расти вместе с вашим кодом.Поскольку модульный тест ориентирован больше на детали реализации, чем на общую функциональность функции, именно этот тест со временем изменится больше всего. Отсюда следует, что, когда вы используете много фиктивных данных в своем тестировании, ваши имитации должны развиваться так же, как и ваш код. В противном случае это потенциально может привести к неожиданным ошибкам в системе. Тесты — это не то, что вы пишете один раз и ожидаете, что всегда будут работать. По мере того, как вы меняете код и выполняете рефакторинг, вы несете ответственность за поддержание и доработку тестов в соответствии с ними.

Mocking в интеграционном тестировании

С помощью интеграционных тестов вы проверяете отношения между сервисами. Один из подходов может заключаться в том, чтобы запустить все зависимые службы в тестовой среде. Но в этом нет необходимости. Это может создать множество потенциальных точек отказа из-за сервисов, которые вы не контролируете, добавляя время и сложность к вашему тестированию. Я рекомендую сузить круг вопросов, написав несколько тестов интеграции сервисов, используя имитаторы и заглушки. Я покажу вам, как это делает ваш набор тестов более надежным.

В интеграционном тестировании правила отличаются от юнит-тестов. Здесь вам следует только протестировать реализацию и функциональность, которую вы можете редактировать. Для этого можно использовать макеты и заглушки. Во-первых, определите, какие интеграции важны. Затем вы можете решить, какие внешние или внутренние сервисы можно высмеивать.

Допустим, ваш код взаимодействует с GitHub API, как в примере ниже. Поскольку вы лично не можете изменить реакцию API GitHub на ваш запрос, вам не нужно его тестировать.Имитация ожидаемого ответа GitHub API позволяет вам больше сосредоточиться на тестировании взаимодействия внутри вашей внутренней базы кода.

  @ unittest.mock.patch ('Github')
def test_parsed_content_from_git (self, mocked_git):
   expected_decoded_content = "b '# Пример Hello World \ n \ n> Как запустить это приложение \ n \ n- установка \ n \ n зависимости \ n"
   mocked_git.get_repo.return_value = ожидаемый_decoded_content

   parsed_content = read_parse_from content (repo = 'my / repo',
                                            file_to_read = 'ПРОЧИТАТЬ. мкр ')

   self.assertEqual (parsed_content ['названия'], ['Пример Hello World'])
  

В приведенном выше тестовом коде метод read_parse_from_content интегрирован с классом, который анализирует объект JSON из вызова API GitHub. В этом тесте мы тестируем интеграцию между двумя классами.

Поскольку в приведенном выше тесте мы используем макет, ваш тест будет быстрее и менее зависимым, если вы не будете обращаться к GitHub API. Это также сэкономит время и усилия, так как не потребуется доступ в Интернет для среды, в которой будет выполняться тест.Однако для надежного тестирования при имитации зависимых внешних служб чрезвычайно важно понимать, как внешние зависимости будут вести себя в реальном мире. Например, если expected_decoded_content в приведенном выше примере кода не является тем, как GitHub возвращает содержимое файла репо, неверные предположения из имитационного теста могут привести к неожиданной поломке. Перед написанием теста, который будет иметь фиктивный ответ, лучше всего сделать фактический снимок вызова внешней зависимости и использовать его в качестве фиктивного ответа. После того, как вы создали фиктивный ответ со снимком, это не должно часто меняться, поскольку интерфейс прикладного программирования почти всегда должен быть обратно совместимым. Однако важно регулярно проверять API на случай непредвиденных изменений.

Моки и заглушки в контрактном тестировании (в архитектуре микросервисов)

Когда две разные услуги интегрируются друг с другом, у каждой из них есть «ожидания», т. Е.стандарты в отношении того, что они дают и что ожидают получить взамен. Мы можем думать об этом как о контрактах между интегрированными конечными точками. Благодаря этой стандартизации для тестирования интеграции можно использовать тесты по контракту.

Давайте рассмотрим пример. Как я уже упоминал, API с тегами версии не должен часто меняться, возможно, никогда. Для любого выбранного вами API вы, как правило, сможете найти документацию об этом API и о том, чего от него ожидать. И когда вы решите использовать определенную версию API, вы можете рассчитывать на возврат этого вызова API. Это предполагаемый контракт между инженерами, которые предоставляют API, и инженерами, которые будут использовать его данные.

Идею контрактов можно использовать также для тестирования внутренних служб. При тестировании крупномасштабного приложения с использованием микросервисной архитектуры установка всей системы и инфраструктуры может быть дорогостоящей. Такие приложения могут значительно выиграть от использования контрактного тестирования. В пирамиде тестирования контрактное тестирование находится между уровнями тестирования модулей / компонентов и интеграционного тестирования, в зависимости от покрытия контрактного тестирования в вашей системе.Некоторые организации используют контрактное тестирование, чтобы полностью заменить сквозное или функциональное тестирование.

Контрактное тестирование может охватывать две важные вещи:

1. Проверка согласованного подключения конечной точки
2. Проверка ответа от конечной точки с заданным аргументом

В качестве примера представим себе приложение для составления прогнозов погоды, в котором метеослужба взаимодействует с пользовательской службой. Когда пользовательская служба подключается к конечной точке службы погоды с датой (запросом), пользовательская служба обрабатывает данные даты, чтобы получить погоду на эту дату.У этих двух служб есть контракт: служба погоды будет поддерживать конечную точку, чтобы она всегда была доступна для службы пользователя, и предоставляла действительные данные, которые запрашивает служба пользователя, и в том же формате.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем использовать заглушки и заглушки в тестировании контракта. Вместо того, чтобы пользовательская служба выполняла фактический запрос службы погоды в тесте, вы можете создать имитацию ответа. Поскольку между двумя службами существует контракт, конечная точка и ответ не должны изменяться.Это освободит обе службы от зависимости друг от друга во время тестов, что сделает тесты более быстрыми и надежными.

В предыдущем посте мы говорили о запуске разных тестов в разных средах и о том, как иногда может быть полезно запустить один и тот же тест в другой среде с другой конфигурацией. Контрактные тесты — один из ярких примеров последнего случая. Мы можем достичь разных целей при выполнении контрактных тестов в разных средах с разными конфигурациями.Когда это среда нижнего уровня, такая как Dev или CI, запуск теста с фиктивным контрактом будет служить цели тестирования нашей внутренней реализации в рамках ограничений среды. Однако, когда он переходит в среду верхнего уровня, такую ​​как QA или Staging, тот же тест можно использовать без фиктивного контракта, но с фактическим подключением внешней зависимости. Mbtest — это один из инструментов, который может помочь с тестированием контрактов и издевательским ответом, о котором я говорил выше.

Мы рассмотрели примеры различных уровней тестирования с использованием имитаторов и заглушек.А теперь напомним, чем они полезны:

1. Тесты с макетами и заглушками проходят быстрее, потому что вам не нужно подключаться к внешним службам. Нет никаких задержек в ожидании ответа.
2. У вас есть возможность расширить тест, чтобы охватить только те части, которые вы можете контролировать и изменять. С внешними сервисами вы бессильны, если они ошибаются или тест не проходит. Мокинг гарантирует, что вы оцениваете объем тестов для работы, которую вы можете выполнить, и не даете себе проблем, которые вы не можете исправить.
3. Мокинг внешних вызовов API помогает сделать ваш тест более надежным
4. Контрактное тестирование позволяет сервисным командам быть более автономными в разработке

В разделе «Разработка, управляемая тестированием» и «Разработка, управляемая поведением» мы исследуем принципы разработки, управляемой тестированием (TDD), и разработки, управляемой поведением (BDD), и посмотрим, как они могут улучшить результаты для всего, от функционального тестирования до модульного тестирования. тестирование.

Подробнее:

Определение заглушки

Что такое заглушка?

В финансах заглушка — это ценная бумага, которая создается в результате корпоративной реструктуризации, такой как выделение, банкротство или рекапитализация, при которой часть капитала компании отделяется от акций материнской компании. Стабильные акции также могут быть созданы путем конвертации облигаций проблемной компании в акции.

В качестве альтернативы термин «корешка» может использоваться для обозначения балансовой части чека, такой как платежная квитанция или квитанция, которая сохраняется для ведения учета и контрольного следа или в качестве доказательства платежа.

Ключевые выводы

• Заготовка — это ценная бумага, созданная после отделения дочерней компании от материнской компании или в результате банкротства или реструктуризации.
• Акции-заглушки обычно торгуются по более низкой цене и более низкой оценке по сравнению с акциями их материнской компании.
• Акции-заглушки могут быть очень спекулятивными с волатильными колебаниями цен, что представляет большую неопределенность в отношении оценки стоимости и потенциала роста.

Общие сведения о заглушках

Заготовки обычно создаются путем побочных продуктов. При выделении материнская компания распределяет акции выделяемой дочерней компании среди существующих акционеров на пропорциональной основе, часто в форме специальных дивидендов. Выделяемая компания является отдельным от материнской компании лицом и имеет собственное руководство и совет директоров.Материнская компания может выделить 100% акций своей дочерней компании или может выделить 80% своим акционерам и владеть миноритарной долей менее 20% в дочерней компании. В незавершенном виде материнская компания выделяет большую часть дочерней компании. Поскольку акции материнской компании могут сохранять большинство привлекательных характеристик первоначальных инвестиций, незавершенные акции обычно не рассматриваются инвесторами как желательные.

Корешки могут также возникнуть в результате корпоративной реструктуризации, например, при выходе из банкротства.Стоимость коротких акций обычно составляет лишь небольшую часть цены материнских ценных бумаг, из которых они были созданы. Их более низкие цены могут отражать неуверенность участников рынка в отношении перспектив рекапитализированной компании. Эта неопределенность делает акции-заглушки часто спекулятивными инвестициями со значительным потенциалом положительной доходности, если менеджеры компании преуспеют в изменении положения фирмы, но также и с большим риском. Например, инвестиционная компания Salomon Brothers в 1980-х годах создала индекс акций-заглушек.Стоимость индекса резко колебалась в зависимости от динамики рынка. В 1987 году он упал на 47,4% во время медвежьего рынка того года. S&P 500 упал на более скромные 33% за тот же период.

При оценке корешков аналитики сосредотачиваются на сумме своего долга и капитала, имеющегося у компании для обслуживания долга. Коэффициент денежного потока становится важным показателем в этом анализе, поскольку он позволяет оценить сумму денежных средств, которые компания имеет в своем распоряжении для обслуживания долга.Отношение цены к прибыли (P / E), важный показатель для оценки в традиционном анализе, не так важен, потому что прибыль компаний-заглушек, как правило, невысока.

Пример заглушки: 3Com и Palm

Сетевая компания 3Com, которая произвела успешную серию устройств Palm Pilot в 1990-х годах, выделила 7% своей дочерней компании Palm в 2000 году. 3Com все еще владела 95% новой компании после разделения и получила 200 миллионов долларов специальных дивидендов и налоговых льгот от спин-офф.

В 2000 году Palm также предложила публике ограниченное количество акций. Инвесторы, не сумевшие принять участие в размещении акций, увеличили ее стоимость за несколько месяцев с 5 до 22 миллиардов долларов. Palm поднялась еще выше благодаря мании доткомов вокруг компьютерных продуктов. Его цена закрытия составила 95 долларов в конце первого дня торгов, а рыночная капитализация — 54 миллиарда долларов, что выше, чем у его материнской компании. Это было даже выше, чем у таких известных компаний, как General Motors, Chevron и McDonald’s.

С появлением новых портативных компьютеров и смартфонов рынок продуктов Palm сократился. В конце концов, в 2010 году компания была куплена Hewlett Packard, а выпуск ее флагманского продукта, Palm Pilot, был прекращен в 2011 году.

Самый быстрый словарь в мире: Vocabulary.com

В чем разница между макетом и заглушкой и как их использовать в Swift?

(Северный пересмешник.Общественное достояние.)

Многие люди используют термины «имитация» и «заглушка» как синонимы, и вокруг них много путаницы. Но моки — это не заглушки, как говорит Мартин Фаулер, они ведут себя немного иначе.

Так в чем разница между макетом и заглушкой, и как их использовать для тестирования кода?

Заглушка в Swift

Заглушка просто возвращает стандартные данные. Вот и все. Предположим, у вас есть BlogClient , который извлекает Blog (синхронно, для простоты), его заглушка может выглядеть так:

class BlogClientStub: BlogClient {
    переопределить func fetch () -> Blog {
        вернуться в блог (название: «Программное обеспечение Roadfire»)
    }
}
 

Как видите, метод fetch в нашей заглушке просто возвращает шаблонный блог — тот же самый каждый раз, когда он вызывается.

Теперь предположим, что у нас есть BlogViewModel , который использует BlogClient для получения Blog , и мы хотим его протестировать. Если выборка является асинхронной и медленной, вам не следует вызывать фактическую реализацию в своих модульных тестах. Так что вы можете проверить это с помощью такой заглушки:

func test_title_with_stub () {
    let stub = BlogClientStub ()
    пусть viewModel = BlogViewModel (клиент: заглушка)
    пусть title = viewModel.title ()
    XCTAssertEqual («Программное обеспечение Roadfire», название)
}
 

Здесь мы просто создаем экземпляр нашего BlogClientStub и передаем его нашему BlogClientViewModel .Когда мы запрашиваем у нашей модели представления заголовок, мы ожидаем, что получим заголовок Blog в заглушке — в данном случае «Roadfire Software».

просты и понятны — по сути, они представляют собой простейшую возможную реализацию метода и каждый раз возвращают одни и те же стандартные данные.

Mocking в Swift

Моки, с другой стороны, немного сложнее. Они проверяют, что был вызван конкретный метод. Мы можем создать собственный макет на Swift вот так:

class BlogClientMock: BlogClient {
    var fetchWasCalled = false
    переопределить func fetch () -> Blog {
        fetchWasCalled = true
        return Blog (заголовок: «Другой блог iOS»)
    }
}
 

Это выглядит как партия , как наша заглушка, но у нее есть небольшая дополнительная функциональность.Он отслеживает, был ли вызван метод fetch со свойством fetchWasCalled . Он инициализируется как false , указывая, что fetch еще не был вызван, а затем переключается на true , как только вызывается метод fetch .

Как бы мы использовали это в тесте? Как это:

func test_title_with_mock () {
    let mock = BlogClientMock ()
    пусть viewModel = BlogViewModel (клиент: макет)
    пусть _ = viewModel. заглавие()
    XCTAssertTrue (mock.fetchWasCalled)
}
 

В этом тесте мы создаем экземпляр нашего макета, а затем передаем его в BlogViewModel . Когда мы вызываем метод title в нашей модели представления, мы ожидаем, что модель представления вызовет fetch на нашем BlogClientMock . Это дает нам немного больше уверенности в нашей модели представления — мы знаем, что метод был вызван должным образом. Если бы мы хотели быть еще более уверенными в том, что все работает правильно, мы могли бы также сделать утверждение о title , как мы это сделали в нашем тесте-заглушке.

Вы можете пойти еще дальше — например, если у вас есть метод с параметрами, он может отслеживать значения, которые вы передали в качестве параметров методу. Это позволяет проверить не только то, что метод был с именем , но и что он был вызван с правильными значениями параметров . Кроме того, вы можете отслеживать, сколько раз метод был вызван со свойством (например, fetchCallCount ), и убедиться, что fetch вызывается правильное количество раз.

Стоит заглушить или издеваться?

Это подводит нас к вопросу: следует ли заглушать или издеваться над асинхронным кодом в Swift?

Вообще предпочитаю стаб. Мне моки кажутся немного хрупкими — они знают много деталей о реализации класса , который я тестирую. Я предпочитаю просто проверять правильность вывода моих общедоступных методов, а с помощью заглушек я могу сделать это довольно просто.

Есть много других вариантов, если вы не хотите насмехаться или заглушать — иногда я нахожу подделки полезными.Подделка — это рабочая реализация класса, который нельзя использовать в производственной среде, например, база данных в памяти. Раньше я использовал подделку для тестирования UserDefaults — ее довольно легко настроить и иногда она может быть лучше, чем имитаторы или заглушки.

Как начать модульное тестирование приложения?

Модульное тестирование для iOS может быть одиноким — похоже, что большинство разработчиков iOS этим не занимаются. Должны ли вы, , писать модульные тесты? В любом случае, каковы преимущества модульного тестирования? И если стоит затраченных усилий, как начать? Введите свое имя и адрес электронной почты в поля, чтобы получить ответы на свои вопросы.

Успех! Теперь проверьте свою электронную почту, чтобы подтвердить подписку.

заглушка | Документация Cypress

Замените функцию, запишите ее использование и контролируйте ее поведение.

Синтаксис

  cy.stub ()
cy.stub (объект, метод)
cy.stub (объект, метод, replacerFn)
  

Использование

Правильное использование

  cy.stub (пользователь, addFriend)
  

Аргументы

объект (объект)

Объект , у которого есть метод , который необходимо заменить.

метод (строка)

Имя метода для объекта , который нужно обернуть.

replacerFn (Функция)

Функция, используемая для замены метода в объекте .

Урожайность

В отличие от большинства команд Cypress, cy.stub () является синхронным и возвращает значение (заглушка) вместо цепного объекта, похожего на обещание.

cy.stub () возвращает заглушку Sinon.js. Все методы найдены на Поддерживаются шпионы и заглушки Sinon.js.

Примеры

Метод

Создать заглушку и вручную заменить функцию

 
util.addListeners = cy.stub ()

App.start ()
ожидать (util.addListeners) .to.be.called
  

Заменить метод заглушкой

 
cy.stub (утилита, 'addListeners')

App.start ()
ожидать (util.addListeners) .to.be.called
  

Заменить метод функцией

 
пусть listenersAdded = false

cy.заглушка (util, 'addListeners', () => {
  listenersAdded = true
})

App.start ()
ожидать (listenersAdded) .to.be.true
  

Укажите возвращаемое значение заглушенного метода

 

const removeStub = cy.stub ()

cy.stub (util, 'addListeners'). возвращает (removeStub)

App.start ()
App.stop ()
ожидать (removeStub) .to.be.called
  

Заменить встроенные методы окна, такие как приглашение

 
cy.visit ('http: // localhost: 3000', {
  onBeforeLoad (win) {
    cy.stub (победа, "подсказка").возвращает ('мое собственное сообщение')
  },
})

App.start ()

cy.window (). its ('приглашение'). should ('be.called')
cy.get ('. name'). should ('have.value', 'мое собственное сообщение')
  

Отключить запись в журнал команд

Вы можете связать метод .log (bool) , чтобы запретить вызовам cy.stub () быть отображается в журнале команд. Это может быть полезно, когда ваши заглушки называются чрезмерное количество раз.

  const obj = {
  foo () {},
}
const stub = cy.stub (obj, 'foo').журнал (ложь)
  

Подробнее

  const obj = {
  foo () {},
}
const stub = cy.stub (obj, 'foo'). as ('anyArgs')
const withFoo = stub.withArgs ('foo'). as ('withFoo')

obj.foo ()
ожидать (заглушка) .to.be.called
ожидать (withFoo) .to.be.called
  

  const obj = {
  foo () {},
}
const stub = cy.заглушка (obj, 'foo'). as ('foo')

obj.foo ('фу', 'бар')
ожидать (заглушка) .to.be.called