Newman and Postman form a great team to test your REST API. I will give you a quick roundtrip through both tools and their interplay: define requests and tests, export them, and let them run with CLI and within Jenkins.
Optimising your R code – a guided example
Do you want to optimise your code but don’t know where to start? In this post I guide you through my thought process when I optimised my code.
About Risks and Side-Effects… Consult your Purrr-Macist
Capture errors, warnings and messages, but keep your list operations going In a recent post about text mining, I discussed some solutions to webscraping the contents of our STATWORX blog using the purrr-package. However, while preparing the next the episode of my series on text mining, I remembered a little gimmick that I found quite helpful along the way. Thus, …
Testing von R Paketen
Der letzte Blogbeitrag zeigte warum Testing sinnvoll ist und wie sich der Workflow für einzelne Skripte mit dem testthat-Package gestalltet. Dieser Beitrag soll sich um die Integration von Unit-Testing für eigene Pakete drehen. Set-Up Der einfachste Weg, um Unit-Testing mit dem testthat-Package einzurichten ist devtools::use_testthat() laufen zu lassen. Dies bewirkt mehrere Dinge: Es erzeugt das Verzeichnis tests/testthat. Es fügt testthat …
strsplit – but keeping the delimiter
One of the functions I use the most is strsplit. It is quite useful if you want to separate a string by a specific character. Even if you have some complex rule for the split, most of the time you can solve this with a regular expression. However, recently I came across a problem I could not get my head …
Dive – the debugging function you deserve
A programmer’s misery Writing R functions is always fun up until the point where you have to debug them. Especially if you are layering functions. In the best case, you can just use the native debug functionalities of R. However, in my opinion this is only feasible when you code in RStudio, because you can use the interface to maneuver …
Unit Testing mit R
„All code is guilty until proven innocent.“ Testing ist ein wichtiger Teil in der Entwicklung von stabilem R Code. Testing stellt sicher, dass der Code wie beabsichtigt funktioniert. Allerdings ist dies ein zusätzlicher Schritt im bisherigen Workflow. Oft besteht der übliche "Testing"-Workflow in R darin, nach dem Schreiben einer neuen Funktion, diese zuerst informell in der Konsole zu testen und …
Fehlerbehandlung in R – Handhabung von Ausnahmen mit trycatch
Der vorherige Teil der Reihe drehte sich um die Handhabung von unerwarteten Fehlern und Bugs. Doch manchmal erwartet man das Auftreten von Fehlern, beispielsweiße falls man das gleiche Modell für mehrere Datensätze anwenden möchte. Dabei kann unter anderem der Fehler auftreten, dass das Modell aufgrund von fehlender Varianz nicht geschätzt werden kann. In diesem Fall möchte man nicht, dass durch …
Sparse Matrizen – wann sollte man sie nutzen?
Wenn man mit Matrizen arbeitet, die viele Nullen enthalten, dann sind schwachbesetzte (engl. sparse) Matrizen das richtige. Hierbei wird der benötigte Speicherplatz der Matrix reduziert, in dem der Inhalt der Matrix effizienter verwaltet wird. Es gibt verschiedene Methoden Matrizen zu komprimieren – zum Beispiel in dem nur die Tupel aus Zeile, Spalte und Wert genutzt werden. Die Matrix reduziert sich …
Fehlerbehandlung in R – Debugging mit RStudio Teil 2
Nachdem der erste Teil die unterschiedlichen Aktivierungsmöglichkeiten für den Debugger behandelt hat, dreht sich der zweite Teil um effizientes Debugging. „Debugging is like being the detective in a crime movie where you are also the murderer.”(1) … und manchmal erinnert man sich nicht mal die Tat begangen zu haben. Im Folgenden werden wir die Debugging-Features von RStudio an einem einfachen …
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