اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملی برای تست‌پذیری برنامه‌های پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی برای تست‌پذیری برنامه‌های پایتون

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و مهندسی کیفیت

موضوع میانی: تست و تضمین کیفیت نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تست و تضمین کیفیت نرم‌افزار
• 2. اهمیت تست در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 3. مبانی تست نرم‌افزار و اصطلاحات کلیدی
• 4. انواع تست نرم‌افزار: سطوح و اهداف
• 5. تست واحد (Unit Testing) چیست؟
• 6. اصول طراحی تست‌های واحد مؤثر
• 7. نوشتن اولین تست واحد با `unittest`
• 8. اصول طراحی کد تست‌پذیر
• 9. اصول SOLID و تأثیر آن بر تست‌پذیری
• 10. روش‌های Mocking و Stubbing در تست واحد
• 11. استفاده از `unittest.mock` برای شبیه‌سازی
• 12. تکنیک‌های Mocking پیشرفته
• 13. تست یکپارچگی (Integration Testing) چیست؟
• 14. هدف و دامنه تست یکپارچگی
• 15. تست یکپارچگی API ها
• 16. تست یکپارچگی پایگاه داده
• 17. استفاده از فریم‌ورک‌های تست یکپارچگی
• 18. تست پذیرش (Acceptance Testing) چیست؟
• 19. تست پذیرش کاربر (UAT)
• 20. تست پذیرش مبتنی بر سناریو
• 21. تست مرورگر (Browser Testing)
• 22. تست اتوماسیون رابط کاربری (UI Automation Testing)
• 23. معرفی Selenium WebDriver
• 24. نوشتن تست‌های UI با Selenium
• 25. اصول طراحی تست‌های UI پایدار
• 26. مدیریت داده‌های تست (Test Data Management)
• 27. تکنیک‌های تولید داده‌های تست
• 28. استفاده از داده‌های تست واقعی با احتیاط
• 29. تست عملکرد (Performance Testing) چیست؟
• 30. انواع تست عملکرد: بار، استرس، پایداری
• 31. ابزارهای تست عملکرد: Locust
• 32. نوشتن سناریوهای تست بار با Locust
• 33. تحلیل نتایج تست عملکرد
• 34. تست امنیتی (Security Testing) چیست؟
• 35. مفاهیم پایه امنیت نرم‌افزار
• 36. شناسایی آسیب‌پذیری‌های رایج
• 37. اصول تست نفوذ (Penetration Testing)
• 38. تست امنیت API ها
• 39. تست رمزنگاری در برنامه‌های پایتون
• 40. تست قابلیت استفاده (Usability Testing)
• 41. اصول طراحی رابط کاربری کاربرپسند
• 42. روش‌های جمع‌آوری بازخورد کاربر
• 43. تست دسترسی‌پذیری (Accessibility Testing)
• 44. اهمیت دسترسی‌پذیری برای همه کاربران
• 45. استانداردهای دسترسی‌پذیری (WCAG)
• 46. تست خودکارسازی تست‌های دسترسی‌پذیری
• 47. تست رگرسیون (Regression Testing) چیست؟
• 48. اهمیت تست رگرسیون در پروژه‌های در حال توسعه
• 49. استراتژی‌های انتخاب تست‌های رگرسیون
• 50. خودکارسازی تست‌های رگرسیون
• 51. تست اکتشافی (Exploratory Testing)
• 52. مزایا و معایب تست اکتشافی
• 53. ترکیب تست اکتشافی با تست خودکار
• 54. تست مبتنی بر ویژگی (Feature-Based Testing)
• 55. تست مبتنی بر ریسک (Risk-Based Testing)
• 56. اولویت‌بندی تست‌ها بر اساس ریسک
• 57. تست‌های A/B و تست‌های چند متغیره
• 58. متریک‌های کیفیت نرم‌افزار
• 59. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) در تست
• 60. پوشش کد (Code Coverage) چیست؟
• 61. اهمیت و روش‌های اندازه‌گیری پوشش کد
• 62. تحلیل گزارش‌های پوشش کد
• 63. ابزارهای تحلیل پوشش کد در پایتون
• 64. تست‌پذیری طراحی (Design for Testability)
• 65. اصول طراحی کد قابل نگهداری و تست
• 66. اهمیت مستندسازی تست‌ها
• 67. مدیریت تست‌ها و سازماندهی پروژه‌ها
• 68. استفاده از ابزارهای مدیریت تست
• 69. فرهنگ کیفیت و مسئولیت‌پذیری تیمی
• 70. نقش توسعه‌دهندگان در تضمین کیفیت
• 71. نقش متخصصان تست کیفیت
• 72. همکاری بین تیم‌های توسعه و تست
• 73. مدیریت عیب (Defect Management)
• 74. فرآیند گزارش‌دهی و پیگیری عیوب
• 75. اولویت‌بندی و دسته‌بندی عیوب
• 76. تحلیل علل ریشه‌ای عیوب (Root Cause Analysis)
• 77. مفاهیم تست در متدولوژی‌های چابک (Agile)
• 78. نقش تست در اسکرام و کانبان
• 79. تست مستمر (Continuous Testing)
• 80. یکپارچه‌سازی مداوم (CI) و تحویل مداوم (CD)
• 81. ابزارهای CI/CD و نقش تست در آن‌ها
• 82. پایپ‌لاین‌های تست خودکار
• 83. تست در محیط‌های ابری (Cloud Environments)
• 84. تست سرویس‌های میکروسرویس
• 85. تست برنامه‌های موبایل (در صورت ارتباط با پایتون)
• 86. اصول تست نرم‌افزار در پروژه‌های متن‌باز
• 87. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز و تست
• 88. آینده تست نرم‌افزار و روندهای نوظهور
• 89. هوش مصنوعی در تست نرم‌افزار
• 90. یادگیری ماشین برای بهبود تست
• 91. تکنیک‌های تست پیشرفته در پایتون
• 92. تست‌های مبتنی بر قرارداد (Contract Testing)
• 93. تست‌های مبتنی بر مدل (Model-Based Testing)
• 94. استراتژی‌های تست برای Big Data
• 95. تست برنامه‌های داده‌محور
• 96. اصول تست در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 97. تست مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 98. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 99. ملاحظات اخلاقی در تست نرم‌افزار
• 100. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در تست