Strategische Beratung zur Einführung und Optimierung von Testing- und Debugging-Methoden mit Python.

• Zielsetzung: Sicherstellung der Softwarequalität und Reduzierung von Fehlern durch effektive Teststrategien.

• Beratungsfelder: Unit-Tests, Integrationstests, Testautomatisierung, Debugging-Tools und Best Practices.

Praxisorientierte Workshops zu Test-Frameworks und Debugging-Methoden in Python.

• Zielgruppe: Entwickler, Tester und QA-Teams, die Python für Tests und Fehlerbehebung einsetzen möchten.

• Inhalte: Einführung in unittest und pytest, Automatisierung von Tests, Fehleranalyse und Debugging-Tools.

• Ergebnisse: Teilnehmer können automatisierte Tests erstellen und Debugging effektiv in ihre Projekte integrieren.

Schulungen zu den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken von Testing und Debugging in Python.

• Zielgruppe: Teams und Einzelpersonen, die Python effizient für Qualitätssicherung und Fehlerbehebung nutzen möchten.

• Inhalte: Unit-Tests mit unittest, fortgeschrittene Features von pytest, Debugging mit pdb und Logging-Strategien.

• Lernergebnisse: Teilnehmer können Teststrategien umsetzen und Debugging-Prozesse optimieren.

Technischer Support und Optimierung für Ihre Testing- und Debugging-Workflows.

• Umfang des Supports: Testautomatisierung, Fehlerbehebung, Optimierung bestehender Testsuites und Debugging-Tools.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und maßgeschneiderte Support-Pakete für spezifische Anforderungen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Schneller Support per Telefon und E-Mail mit garantierten Reaktionszeiten.

• Python-Entwickler mit mindestens 1 Jahr Programmiererfahrung

• Software-Tester, die sich auf Python spezialisieren möchten

• DevOps-Engineers, die automatisierte Tests implementieren

• Entwicklung und Implementation verschiedener Testarten (Unit-, Integrations-, System- und Akzeptanztests)

• Beherrschung fortgeschrittener Debugging-Techniken und Tools

• Aufbau einer effektiven Teststrategie und -architektur

• Praxisorientierte Workshops mit realen Codebeispielen

• Hands-on-Übungen an eigenen Testprojekten

• Code-Reviews und Pair-Programming-Sessions

• Grundlegende Python-Programmierkenntnisse (mindestens 1 Jahr Erfahrung)

• Vertrautheit mit Git und grundlegenden Entwicklungstools

• Erfahrung in der Softwareentwicklung

• Steigerung der Codequalität durch systematisches Testing

• Effizientere Fehlerbehebung durch professionelles Debugging

• Reduzierung von Produktionsfehlern durch verbesserte Testabdeckung

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Testpyramide und verschiedene Testebenen

• Bedeutung von Tests in der Softwareentwicklung

• Testing-Best-Practices und -Antipatterns

• Aufbau einer Teststrategie

• Testautomatisierung vs. manuelles Testing

• Einführung in das unittest-Framework

• Verwendung von pytest

• Mocking und Patching

• Parametrisierte Tests

• Test-Fixtures und Setup-Methoden

• Property-Based Testing mit Hypothesis

• Behaviour-Driven Development (BDD)

• Performance-Testing

• Security-Testing

• Load- und Stress-Testing

• Systematische Debugging-Strategien

• Verwendung des Python-Debuggers (pdb)

• Logging und Tracing

• Memory-Profiling

• Remote-Debugging

• TDD-Workflow und Red-Green-Refactor-Zyklus

• Design durch Tests

• Refactoring mit Tests

• TDD-Best-Practices

• Common TDD-Pitfalls

• Testing von Microservices

• Datenbank-Integration-Tests

• API-Testing

• Container-basiertes Testing

• End-to-End-Tests

• Integration in CI/CD-Pipelines

• Automatisierte Testausführung

• Reporting und Metriken

• Test-Coverage-Analyse

• Qualitätsmonitoring