Bücher von Abhinandan H. Patil

This book is totally informal and unconventional in its approach. Theory text is kept bare minimal. Targeted readers of this book are novice Python programmers. Author mentions about some Authoritative books by other competent Authors for beginners. The Author takes problem and solution approach . This book contains close to 20 practical problems and their solutions for beginners. The Author strongly asserts his copyright over content in this book that he prepared for teaching. This book is lab oriented and tests you on your learned concepts. After solving all the problems you should have gained some knowledge in Python. The intention of these book is to help novice learner. Good luck!.

Application of Cplusplus for solving practical problems

La plupart des analyseurs de couverture de test aident à évaluer l'efficacité des tests en fournissant des données sur la couverture des énoncés et des branches obtenue pendant les tests. Si elles sont disponibles, les informations de couverture peuvent être très utiles pour de nombreuses autres activités connexes, comme les tests de régression, la priorisation des cas de test, l'augmentation de la suite de tests, la minimisation de la suite de tests, etc. Dans ce travail, nous présentons un outil basé sur Java, Code Cover, pour les rapports de couverture de test. Il soutient les tests et les activités connexes en enregistrant la couverture de test pour divers éléments de code et en mettant à jour les informations de couverture lorsque le code testé est modifié. L'outil maintient les informations de couverture de test pour un ensemble de cas de test sur une base individuelle ou de suite de test et fournit une visualisation efficace pour cela. Ce travail présente un outil appelé Code Cover. Ce travail propose des améliorations à l'outil existant Code Cover.

La mayoría de los analizadores de cobertura de pruebas ayudan a evaluar la eficacia de las pruebas proporcionando datos sobre la cobertura de sentencias y ramas lograda durante las pruebas. Si se pone a disposición, la información de cobertura puede ser muy útil para muchas otras actividades relacionadas, como las pruebas de regresión, la priorización de casos de prueba, el aumento del conjunto de pruebas, la minimización del conjunto de pruebas, etc. En este trabajo, presentamos una herramienta basada en Java, Code Cover, para la elaboración de informes de cobertura de pruebas. Esta herramienta apoya las pruebas y las actividades relacionadas registrando la cobertura de las pruebas para varios elementos de código y actualizando la información de cobertura cuando se modifica el código que se está probando. La herramienta mantiene la información de la cobertura de las pruebas para un conjunto de casos de prueba, tanto individualmente como en base al conjunto de pruebas, y proporciona una visualización efectiva de la misma. Este trabajo presenta una herramienta llamada Code Cover. Este trabajo propone las mejoras a la herramienta existente Code Cover.

A maioria dos analisadores de cobertura de testes ajuda a avaliar a eficácia dos testes, fornecendo dados sobre a declaração e a cobertura de ramos alcançada durante os testes. Se disponibilizada, a informação de cobertura pode ser muito útil para muitas outras actividades relacionadas, tais como, testes de regressão, priorização de casos de teste, aumento de casos de teste, minimização de casos de teste, etc. Neste trabalho, apresentamos uma ferramenta baseada em Java Code Cover para relatórios de cobertura de teste. Apoia testes e actividades relacionadas, registando a cobertura de teste para vários elementos de código e actualizando a informação de cobertura quando o código que está a ser testado é modificado. A ferramenta mantém a informação de cobertura de teste para um conjunto de casos de teste numa base individual e de conjunto de teste e fornece uma visualização eficaz para o mesmo. Este trabalho apresenta uma ferramenta chamada Código de Cobertura. Este trabalho propõe as melhorias da Cobertura de Código de Ferramenta existente.

Bol'shinstwo analizatorow testowogo pokrytiq pomogaüt ocenit' äffektiwnost' testirowaniq, predostawlqq dannye o pokrytii utwerzhdenij i wetwej, dostignutom w hode testirowaniq. Esli informaciq o pokrytii dostupna, ona mozhet byt' ochen' polezna dlq mnogih drugih widow deqtel'nosti, takih kak regressionnoe testirowanie, opredelenie prioritetow testowyh sluchaew, uwelichenie testowogo nabora, minimizaciq testowogo nabora i t.d. V ätoj rabote my predstawlqem instrument Code Cover na baze Java dlq sostawleniq otchetow o testowom pokrytii. On podderzhiwaet testirowanie i swqzannuü s nim deqtel'nost' putem zapisi testowogo pokrytiq dlq razlichnyh älementow koda i obnowleniq informacii o pokrytii pri izmenenii testiruemogo koda. Instrument sohranqet informaciü o testowom pokrytii dlq nabora testowyh primerow kak po otdel'nosti, tak i dlq testowogo nabora i obespechiwaet äffektiwnuü wizualizaciü dlq ätogo. V dannoj rabote predstawlen instrument pod nazwaniem Code Cover. V dannoj rabote predlagaütsq usowershenstwowaniq suschestwuüschego instrumenta Code Cover.

La maggior parte degli analizzatori di copertura dei test aiuta a valutare l'efficacia dei test, fornendo dati sulla copertura delle istruzioni e dei rami raggiunta durante i test. Se rese disponibili, le informazioni sulla copertura possono essere molto utili per molte altre attività correlate, come i test di regressione, la prioritizzazione dei casi di test, l'aumento della suite di test, la minimizzazione della suite di test, ecc. In questo lavoro, presentiamo uno strumento basato su Java, Code Cover, per la segnalazione della copertura dei test. Lo strumento supporta i test e le attività correlate registrando la copertura dei test per vari elementi del codice e aggiornando le informazioni sulla copertura quando il codice da testare viene modificato. Lo strumento mantiene le informazioni sulla copertura dei test per un insieme di casi di test sia a livello individuale che di suite di test e fornisce un'efficace visualizzazione degli stessi. Questo lavoro presenta lo strumento Code Cover. Questo lavoro propone dei miglioramenti allo strumento esistente Code Cover.

Die meisten Testabdeckungsanalysatoren helfen bei der Bewertung der Effektivität von Tests, indem sie Daten über die beim Testen erreichte Anweisungs- und Verzweigungsabdeckung liefern. Wenn die Abdeckungsinformationen verfügbar gemacht werden, können sie für viele andere verwandte Aktivitäten sehr nützlich sein, wie z.B. Regressionstests, Priorisierung von Testfällen, Erweiterung der Testsuite, Minimierung der Testsuite, usw. In dieser Arbeit stellen wir ein Java-basiertes Werkzeug Code Cover für Testabdeckungsberichte vor. Es unterstützt das Testen und damit verbundene Aktivitäten, indem es die Testabdeckung für verschiedene Code-Elemente aufzeichnet und die Abdeckungsinformationen aktualisiert, wenn der getestete Code geändert wird. Das Tool verwaltet die Testabdeckungsinformationen für eine Reihe von Testfällen sowohl auf individueller als auch auf Testsuitenbasis und bietet eine effektive Visualisierung für dieselben. In dieser Arbeit wird ein Tool namens Code Cover vorgestellt. In dieser Arbeit werden die Erweiterungen des bestehenden Tools Code Cover vorgeschlagen.

Most test coverage analyzers help in evaluating the effectiveness of testing by providing data on statement and branch coverage achieved during testing. If made available, the coverage information can be very useful for many other related activities, like, regression testing, test case prioritization, test-suite augmentation, test-suite minimization, etc. In this work, we present a Java-based tool Code Cover for test coverage reporting. It supports testing and related activities by recording the test coverage for various code-elements and updating the coverage information when the code being tested is modified. The tool maintains the test coverage information for a set of test cases on individual as well as test suite basis and provides effective visualization for the same. This work presents Tool called Code Cover. This work proposes the enhancements to the existing Tool Code Cover.

This book is for Software Engineering enthusiasts. Regression testers, IoT OS testers and Combinatorial testers can get hint on how to apply Machine learning and Data Science to software testing which are left as an exercise and future work.