本周聚焦Python与Java的测试工具，阿里效能团队推出TestableMock，简化单元测试；Diagrams用Python绘制云系统架构，代码即图表。此外，文章探讨开发是否需要写测试，分享拼多多工作体验，以及度量平台如何支持用户自定义指标。
这里记录过去一周我们看到的软件测试及周边的行业动态，周五发布。
本周刊开源（GitHub: SoftwareTestingWeekly ），欢迎提交 issue，投稿或推荐软件测试相关的内容。
目录
1. 2020 年度 Top10 的 Python 库出炉（Python之禅）
2. TestableMock v0.4.9 发布，阿里效能团队的单元测试增强工具（OSCHINA）
3. 滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka监控与管控平台（滴滴技术）
2. 开发把时间都花在编码上，还要写测试么？（DevOps）
3. 我在拼多多的三年（LeadroyaL's website）
4. 度量平台如何做到支持用户自定义指标、修改指标计算逻辑？（酷家乐质量效能）
1. Diagrams：用 Python 代码绘制云系统架构（开源前哨）
2. yq：用命令行解析 YAML 文件工具（GitHub精选）
资讯
1. 2020 年度 Top10 的 Python 库出炉（Python之禅）
- Typer：构建 API 服务的高性能框架
- Rich：谁规定CLI界面一定得是黑白的？它也可以是彩色的。
- Dear PyGui：虽然终端应用程序可以做成很漂亮的样子。但是，你可能还需要一个真正的GUI。
- PrettyErrors：精简 Python 错误信息的工具
- Diagrams：代码即图表（架构图）
- Hydra and OmegaConf：使配置工作变得简单
- PyTorch Lightning：轻巧的PyTorch包装器
- Hummingbird：将已经训练好的ML模型汇编成张量计算，从而不需要设计新的模型。
- HiPlot：处理高维数据
- Scalene：用于 Python 脚本的 CPU 和内存分析器，能够正确处理多线程代码，还能区分 Python 代码和本机代码的运行时间。
2. TestableMock v0.4.9 发布，阿里效能团队的单元测试增强工具（OSCHINA）
TestableMock 是一款轻量&易用的 Java 单元测试增强工具，提供三项具有针对性的辅助能力：
- 快速Mock任意调用：解决传统Mock工具使用繁琐的问题
- 访问被测类私有成员：解决被测类私有成员初始化和私有方法测试的问题
- 辅助测试void方法：解决无返回值方法难以实施单元测试的问题
如果你早已厌倦为了绕开一个外部调用而编写的冗长Mock代码，如果你早就嫌弃 Mockito 功能不够而PowerMock 太过臃肿，如果你恰好也讨厌单元测试的各种条条框框，那么使用 TestableMock 就是一种明智的选择。
- 修复发起调用的对象不是局部或成员变量时Mock出错的BUG (issue-40)
- 增加
PrivateAccessor访问目标有效性检查，提高抗代码重构能力 (issue-21)
开源地址：https://github.com/alibaba/testable-mock
文档地址：https://alibaba.github.io/testable-mock/
3. 滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka监控与管控平台（滴滴技术）
滴滴内部统一使用 kafka 作为大数据的数据通道，当前滴滴共有几十个 kafka 集群，450+ 的节点，20k+ 的 kafka topic，每天2w亿+的消息量；每周500+UV用户，需要完成 topic 创建、申请、指标查看等操作；每天运维人员还有大量集群、topic运维操作。因此需要构建一个 Kafka 的管控平台来承载这些需求。
LogI-KafkaManager 脱胎于滴滴内部多年的 Kafka 运营实践经验，是面向 Kafka 用户、Kafka 运维人员打造的共享多租户 Kafka 云平台。专注于 Kafka 运维管控、监控告警、资源治理等核心场景，经历过大规模集群、海量大数据的考验。内部满意度高达 90% 的同时，还与多家知名企业达成商业化合作。
开源地址：https://github.com/didi/Logi-KafkaManager
文章
1. 如何成为一个搞垮领导的下属？（技术领导力）
图片来源于网络
好的下属都是相似的，糟糕的下属各有各的糟糕。那么如何成为一个搞垮领导的下属呢？作者走访了10多位曾经搞垮过领导的职场高手，结合自身思考，整理了15条经验，供你借鉴：
- 给领导挖坑
- 甩锅给领导
- 不尊重领导
- 不接受领导批评
- 跟领导发牢骚
- 出卖领导
- 不执行领导意图
- 不主动汇报
- 给领导“意外惊喜”
- 本职工作做不好
- 不懂得换位思考
- 不懂得发挥领导长处
- 不懂得弥补领导不足
- 不能帮助领导做出正确决策
- 不替领导分忧
2. 开发把时间都花在编码上，还要写测试么？（DevOps）
有人问：开发把时间都花在编码上，还要写测试么？
有人回：你怎么知道是在编码，还是在写 BUG？
这是一个系统性问题，任何单点的优化，都无法解决全局的问题。
作者也没有直接给出回答，而是通过一系列的问题引发读者思考：
- “投入足够的时间写测试用例”：目前投入多少时间？都写哪些测试用例？你认为多少是合理的足够时间？如果有足够的时间，你觉得开发人员写哪些测试用例？为什么？
- “把时间都花在编码上”：代码质量如何？如何衡量？出现过哪些质量问题？回溯来看可以做哪些改进？
3. 我在拼多多的三年（LeadroyaL's website）
作者认为：拼多多，2018 环境正常，2019 环境变差，2020 环境很差，2021 已黑化
2018：
- 黄峥：”有同事的提问，我们什么时候可以双休呢？”（欢呼）”等我们成为中国第二，就可以双休了”（欢呼）。
- 一周上六天班，空闲那天去做高铁去杭州约会，早上走晚上回，一点也感觉不到累
2019：
- 100 元优惠券事件引发的全员 7*24 值班
- 五大经典事件，如：周六值班旷班被集体开除
2020：
- 11 个日常吐槽，如：wifi又双叒叕改了，瞎屏蔽应用商店，每天认证一次
- 5 大公共事件，如：由于没有坑位，情急之下在男士便池里大便
4. 度量平台如何做到支持用户自定义指标、修改指标计算逻辑？（酷家乐质量效能）
度量的根本目的是为了管理的需要，没有对软件过程的可见度就无法管理，而没有对见到的事物有适当的度量或适当的准则去判断、评估和决策，也无法进行优秀的管理。
而度量，是对软件开发项目、过程及其产品进行数据定义、收集以及分析的持续性定量化过程。而这个过程是多样性的，不同的业务关系的度量指标可能并不相同。这就导致一个/若干个固定的图表无法满足所有人。
那么质量平台如何做到支持用户自定义指标、修改指标计算逻辑呢？
度量平台的整体流程：
工具
1. Diagrams：用 Python 代码绘制云系统架构（开源前哨）
Diagrams 可以让你用 Python 代码绘制云系统架构。无需使用任何其他工具（比如 visio），你就可以用它来为一个全新的系统架构进行原型设计。当然它也可以用来绘制你现有的系统架构。
Diagrams 目前支持的主要提供商包括：AWS、Azure、GCP、Kubernetes、阿里云、Oracle云等。同时它也支持本地节点、SaaS和主流的编程框架和语言。
Diagram as Code 还能让你跟踪各种版本控制系统中的体系结构图变化。
它不能控制任何实际的云资源也不能生成云信息或地形代码。它只能帮你绘制云系统架构图。
开源地址：https://github.com/mingrammer/diagrams
2. yq：用命令行解析 YAML 文件工具（GitHub精选）
命令行工具有一种魔力，当你不用的时候你会觉得不是很方便，不如 IDE 什么的，当你开始用起来，你会觉得越来越香。
今天要推荐的是一个 YAML 的命令行解析工具 yq，命令和语法都参考了 jq，所以如果你熟悉 jq 的话用起来会非常的顺手。当然相比 jq 的强大，yq 还有很多的不足，目前 yq 只支持了一些比较通用的操作语法。
开源地址：https://github.com/mikefarah/yq
文档地址：https://mikefarah.gitbook.io/yq/
方法
1. 测试不背锅指南（圆小豆的美梦工厂）
1. 提前识别风险，包括但不局限于：
- 范围风险：需求变更、测试覆盖程度等
- 进度风险：工作量估不准、任务依赖造成延迟、人员变更、休假情况等
- 质量风险：代码质量、测试人员能力等
- 环境风险：线上环境和数据差异、测试数据准备、测试账号等
- 外部风险：不可抗力、政策法规、集成方、竞争对手动作等
2. 充分暴露风险，让团队所有成员对当前面临的风险达成一致的认知，并促使团队进行风险的优先级和响应措施讨论。
3. 避免追责，当遇到线上问题，第一重要是快速响应，及时止损；第二重要是问题复盘，避免再犯。如真是测试的疏忽，大方的背锅也没啥，尽快商议应对措施才是正解。
走出追责和背锅的误区，走进互信的良性循环。
言论
- 数字化分为五个阶段成熟度：第一，有制度；第二，有工具；第三，产生数据画像；第四，用数据推动团队的改进；第五，人工智能提升效率。
- 对于企业文化，奈飞有句话，“公司真正的价值观是通过哪些人被奖励、被提升和被解雇体来体现的”。
图片
- 你以为同事写的接口 VS 你同事真正写的接口
- 酒吧测试
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