Você tem ideia do que dá ou não certo no seu comércio eletrônico? Quantas vezes você já se perguntou se alguma ação realizada teve x números de clicks, uma boa aceitação, retorno e visibilidade?

Claro que não é só para isso que serve o monitoramento e estudos quantitativos e qualitativos dos resultados de um comércio eletrônico. É muito importante compreender o que seu cliente fez, como fez e quando é possível que repetirá cada ação possível de ser monitorada. Veja isso como uma ressalva à deficiência do ambiente digital de que não é possível (ainda) ver o cliente olho no olho e interpretar as ações dos mesmos afim de encontrar soluções rápidas para concluir a venda.

Quero trazer aqui algumas ferramentas que podem facilitar a vida de quem precisar coletar esses dados via Google Analytics e outros. Vamos lá!

5 Ferramentas que podem lhe auxiliar nesse garimpo de números são:

Google Analytics – Essa é a principal! Além de free é uma excelente ferramenta, permitindo um bom nível de personalização e adaptação conforme necessidade.

Piwik – Ótimo projeto Open Source para Web Analytics. Oferece monitoramento de diversos dados para mensuração e análise. Como é Open Source tem uma vasta capacidade de adaptação ao seu projeto, mas exige um certo empenho em estudar a documentação dessa ferramenta para melhor proveito.

SiteMeter – Não é tão completa como poderia ser, mas é interessante também. É um sistema com conta teste free e também contas com pagamento mensal.

ClickHeat – Não necessariamente é  monitoramento de dados gerais como os outros, mas, além de free, é uma ótima ferramenta para saber em que área da tela do seu site acontecem mais cliques. Muitas informações boas para otimização e personalização podem ser pensadas através de um “mapeamento de calor” – como é chamado esse processo.

MouseFlow – Para aqueles que querem mais do que um simples mapa de calor, temos o MouseFlow, uma ferramenta que além do mapa de calor (os clicks na tela), ela também oferece um caminho percorrido pelo mouse, fornecendo assim mais um dado de análise interessante que pode resultar em ajustes que otimizem seu comércio. Tem versão gratuita e paga também.

Amigos, existem inúmeras ferramentas! Se aumentar a pesquisa para ferramentas pagas será então um leque de opções sem fim, cada uma para um tipo de interesse, mas as relacionadas acima podem muito bem suprir praticamente todas as necessidades de qualquer comércio eletrônico. Se bem configuradas e utilizadas em conjunto você terá acesso a inúmeros dados para trabalhar na otimização do seu comércio eletrônico.

Um forte abraço, sucesso a todos.

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Dando continuidade à série de posts sobre Django, vou indicar algumas ferramentas de testes para que você também possa deixar com que os testes guiem o desenvolvimento de suas aplicações.

Afinal, testar é preciso

Sem dúvida nenhuma! Mas não espere que o framework adeque-se a você, você precisa ter a iniciativa de tentar compreender as melhores maneiras para escrever testes em Django.

Por exemplo, se você tem por hábito isolar os modelos para testá-los de forma unitária, pode passar por certa dor de cabeça com o Python/Django. Não que seja impossível, mas o comportamento default do framework é criar uma base de dados “fake” para você não precisar ter este trabalho.

Enfim, talvez a forma de utilizar estas ferramentas caiba em um outro post, o objetivo deste é apenas apresentá-las.

A unittest é uma biblioteca padrão do Python que ajuda (e muito) a escrever testes automatizados com a linguagem.

Os testes são escritos através de classes, onde utilizamos os esquemas de assertions para garantir o comportamento do código testado (nenhuma novidade até aqui). Para quem utiliza testes unitários no Java não vai sentir grandes mudanças na abordagem, já que a unittest é inspirada na JUnit (sendo muitas vezes até chamada de PyUnit):

O test runner padrão do Django irá procurar por subclasses de unittest.TestCase nos arquivos models.py e tests.py. A suíte de testes tenta facilitar ao máximo a sua vida… execute a seguinte instrução e confira se a sua aplicação está ok ou não:

Peraí que não acabou! Apresentando a TestCase

Testar aplicações Web com a unittest pode ser dureza. Pensando nisso o Django disponibiliza a TestCase, que estende a unittest adicionando funcionalidades como carregamento de fixtures, roteamento de urls e um client para fazer requisições Web e testar as suas views (o TestClient, detalhado mais abaixo).

Admito que escrever documentação de software não é o meu forte… mas com doctests pode-se documentar métodos ao mesmo tempo em que escreve-se testes!

A doctest é uma biblioteca padrão do Python que procura e interpreta docstrings na aplicação. A sintaxe nesses trechos de docstrings é diferenciada, simulando um interpretador interativo do Python:

Assim como com a unittest, o test runner padrão do Django procurará por ocorrências de docstests em models.py e tests.py.

E como fazer para testar requisições Web? Por exemplo, você não quer testar a sua view de forma isolada, quer testar desde a parte de roteamento ao comportamento com o banco de dados, como se você se estivesse realmente visitando a página. Neste caso entra a test client.

Toda a classe TestCase possui uma instância da Django Test Client. Então escrever testes com requisições à sua aplicação fica muito simples utilizando classes:

É perfeitamente possível utilizar a test client em doctests também:

Particularmente, tive a oportunidade de implementar testes unitários já no início do meu aprendizado em Django. Deixar os testes te guiarem é uma prática excelente!

Tudo parte do bom senso, óbvio. Nenhum processo ou ferramenta deveria substituir o “feeling” do profissional… também não é muito sadio ser extremamente “by the book“. Mas se puder utilizar testes para guiar o seu desenvolvimento, use-os!

Na segunda parte deste post pretendo apresentar algumas ferramentas que irão turbinar ainda mais o seu desenvolvimento orientado a testes.

Até lá!

Fonte: Klaus Laube

No post anterior, conhecemos as ferramentas default para construção de testes automatizados em Django. Acontece que você pode “sair um pouco da caixa” e usufruir de ferramentas “third-party“, que enriquecerão o seu ambiente de desenvolvimento e lhe trarão maior segurança em seus testes de software.

É perfeitamente possível criar testes de aceitação em Django com a TestClient e lxml. Mas vamos ser sinceros, é deveras trabalhoso “parsear” os resultados das suas views.

Com a Splinter, uma ferramenta para testes de aplicações web, você pode automatizar ações executadas por navegadores, como visitar uma página, preencher um formulário ou clicar em um link; tudo isso sem preocupar-se com parsing, nós, DOM, nem nada do tipo:

O que eu acho mais bacana nesta ferramenta são os seletores, facilitam muito na hora de checar resultados e comportamentos.

A comunidade em volta desta ferramenta está em constante crescimento e atividade. Portanto, caso você queira contribuir com o projeto, vá agora mesmo para o repositório no GitHub e colabore.

E quando queremos fugir da regra? Aposto que chegará um momento em que a estrutura de diretórios padrão, necessária para a execução dos seus testes em Django, não te satisfará mais. O que fazer neste caso? Simples, recorra ao Nose!

O Nose estende os recursos da unittest e facilita a escrita e carregamento dos testes em projetos Python. De uma forma mais detalhada, ele percorre o seu projeto (ou uma determinada região de seu escolha) executando subclasses da unittest.TestCase ou funções que contenham “test”. Por exemplo:

Ao executar o comando nosetests o nose se encarregará de procurar e carregar os testes:

É claro que existe uma “mágica” aí. Na verdade o nose pesquisará por arquivos Python com “test” em seu nome, por funções com “test” em seu enunciado, e por classes com métodos “test” em sua declaração. Ele age mesmo como um “runner“, tendo a capacidade de lidar com testes escritos com unittest ou não.

Essa é só a ponta do iceberg. É possível construir plugins para o nose, permitindo melhorar ainda mais o seu ambiente de testes (como por exemplo, permitir que o nose funcione em subprocess separados).

Caçando testes em seu projeto (Django)

Para facilitar ainda mais a escrita de testes em Django existem plugins como o django-nose, que permite que você substitua o Test Runner padrão da framework por um específico que utiliza o nose, unindo assim a facilidade e “add-ons” do nose com o ambiente de testes do Django.

E se você estava se perguntando sobre BDD em Django, eu apresento a Lettuce!

Esta ferramenta, baseada na Cucumber, permite com que você escreva estórias utilizando linguagem ubíqua, mais próxima da área de negócios do que da área técnica, e automatize a validação delas.

O mais bacana é que ela já vem preparada para o Django, permitindo que a gente execute os testes de comportamento de forma fácil e rápida:

Basta executá-lo da seguinte maneira:

Confira mais informações sobre como utilizar o lettuce com Django.

O Fudge é um módulo Python que auxilia na construção de objetos “dublês” (mocks e stubs), que permitem escrever testes sem necessariamente possuir um serviço ativo ou um objeto construído.

Um caso comum: Você está construindo uma API que autentica via OAuth ao Twitter e está utilizando testes para guiar o seu desenvolvimento. Não é interessante que nossos testes sejam dependentes da disponibilidade do serviço do Twitter, portanto, escrevemos um “objeto mentiroso”, que simulará este serviço, aceitando uma entrada e gerando um saída:

Pronto! Sabendo que valores serão passados, e quais os resultados, podemos simular o comportamento daquele serviço. Prático, não?

Estas são as ferramentas que eu costumo utilizar em meus projetos Python/Django. É claro que existem outras, na verdade existem várias. Tenha em mente que a ferramenta é apenas um meio de garantir, através de testes, que você está guiando a sua aplicação para o lugar certo. Os testes automatizados no final servem para garantir que ela ainda segue este caminho, que contribuições realizadas tardiamente não “quebraram” o comportamento que você escreveu no início do desenvolvimento.

Tenho a intenção de escrever um post mais prático sobre testes e Django. Fiquem no aguardo

E você? Tem alguma ferramenta para recomendar? Utilize os comentários abaixo para compartilhá-la.

Até a próxima…

Fonte: Klaus Laube

Dando continuidade à série de posts sobre Django, vou indicar algumas ferramentas de testes para que você também possa deixar com que os testes guiem o desenvolvimento de suas aplicações.

Afinal, testar é preciso

Sem dúvida nenhuma! Mas não espere que o framework adeque-se a você, você precisa ter a iniciativa de tentar compreender as melhores maneiras para escrever testes em Django.

Por exemplo, se você tem por hábito isolar os modelos para testá-los de forma unitária, pode passar por certa dor de cabeça com o Python/Django. Não que seja impossível, mas o comportamento default do framework é criar uma base de dados “fake” para você não precisar ter este trabalho.

Enfim, talvez a forma de utilizar estas ferramentas caiba em um outro post, o objetivo deste é apenas apresentá-las.

A unittest é uma biblioteca padrão do Python que ajuda (e muito) a escrever testes automatizados com a linguagem.

Os testes são escritos através de classes, onde utilizamos os esquemas de assertions para garantir o comportamento do código testado (nenhuma novidade até aqui). Para quem utiliza testes unitários no Java não vai sentir grandes mudanças na abordagem, já que a unittest é inspirada na JUnit (sendo muitas vezes até chamada de PyUnit):

O test runner padrão do Django irá procurar por subclasses de unittest.TestCase nos arquivos models.py e tests.py. A suíte de testes tenta facilitar ao máximo a sua vida… execute a seguinte instrução e confira se a sua aplicação está ok ou não:

Peraí que não acabou! Apresentando a TestCase

Testar aplicações Web com a unittest pode ser dureza. Pensando nisso o Django disponibiliza a TestCase, que estende a unittest adicionando funcionalidades como carregamento de fixtures, roteamento de urls e um client para fazer requisições Web e testar as suas views (o TestClient, detalhado mais abaixo).

Admito que escrever documentação de software não é o meu forte… mas com doctests pode-se documentar métodos ao mesmo tempo em que escreve-se testes!

A doctest é uma biblioteca padrão do Python que procura e interpreta docstrings na aplicação. A sintaxe nesses trechos de docstrings é diferenciada, simulando um interpretador interativo do Python:

Assim como com a unittest, o test runner padrão do Django procurará por ocorrências de docstests em models.py e tests.py.

E como fazer para testar requisições Web? Por exemplo, você não quer testar a sua view de forma isolada, quer testar desde a parte de roteamento ao comportamento com o banco de dados, como se você se estivesse realmente visitando a página. Neste caso entra a test client.

Toda a classe TestCase possui uma instância da Django Test Client. Então escrever testes com requisições à sua aplicação fica muito simples utilizando classes:

É perfeitamente possível utilizar a test client em doctests também:

Particularmente, tive a oportunidade de implementar testes unitários já no início do meu aprendizado em Django. Deixar os testes te guiarem é uma prática excelente!

Tudo parte do bom senso, óbvio. Nenhum processo ou ferramenta deveria substituir o “feeling” do profissional… também não é muito sadio ser extremamente “by the book“. Mas se puder utilizar testes para guiar o seu desenvolvimento, use-os!

Na segunda parte deste post pretendo apresentar algumas ferramentas que irão turbinar ainda mais o seu desenvolvimento orientado a testes.

Até lá!

Fonte: Klaus Laube

O aumento das atividades econômicas ao longo dos anos criou um cenário de crescente exigência de qualidade nas mais variadas atividades, inclusive na engenharia de software.

A partir disso começam a nascer estudos e ferramentas que são desenvolvidas visando melhorar essa área de conhecimento. Essas ferramentas auxiliam no controle, sendo útil para medir o nível de progresso, para estipular tempo necessário para cada tarefa, entre outros.

Entre as conseqüências dessa utilização está o fim dos atrasos nas entregas do software para o cliente, melhorando a avaliação da empresa, além da criação de uma base empírica para futuros trabalhos.

Download do Artigo: Ferramentas Gratuitas para Gerência de Requisitos

Nesse artigo foram analisadas várias ferramentas e escolhidas cinco delas: OSRMT, Spider-CL, DotProject, SIGERAR e OpenReq.