• Implementarea testării unitare pentru funcționalitățile aplicației dezvoltate în laboratoarele anterioare
• Măsurarea și analiza acoperirii codului pentru îmbunătățirea calității software
• Integrarea testelor unitare în pipeline-ul CI/CD

• Limbaj și framework de testare: PyTest (Python) / Jest (JavaScript) / JUnit (Java)
• Măsurarea acoperirii codului: Coverage.py, Istanbul, JaCoCo
• CI/CD Pipeline: GitHub Actions/GitLab CI/CD/Jenkins pentru rularea testelor automat
• Raportare și analiză: Codecov/SonarQube pentru interpretarea metricilor de acoperire

• Crearea unui set de teste unitare pentru componentele principale ale aplicației
• Utilizarea mocking/stubbing pentru izolarea dependențelor
• Testarea funcțiilor critice de procesare a imaginilor, autentificare și interacțiune cu baza de date

• Configurarea unui instrument de măsurare a acoperirii codului
• Generarea rapoartelor de acoperire pentru identificarea zonelor neacoperite de teste
• Stabilirea unui prag minim de acoperire necesar pentru livrarea codului

• Configurarea rulării automate a testelor la fiecare commit/pull request
• Impunerea unui prag minim de acoperire a codului pentru aprobarea unui build
• Generarea și publicarea rapoartelor de testare și acoperire

* Implementarea testelor unitare pentru funcționalități cheie (40%) * Măsurarea și raportarea acoperirii codului (30%) * Integrarea testării și a metricilor de acoperire în pipeline-ul CI/CD (30%)

* [https://docs.pytest.org/en/latest/ PyTest Documentation] / [https://jestjs.io Jest Documentation] / [https://junit.org JUnit Documentation] * [https://coverage.readthedocs.io Coverage.py] / [https://istanbul.js.org Istanbul Code Coverage] / [https://www.jacoco.org JaCoCo] * [https://docs.sonarqube.org/latest/ SonarQube Documentation] / [https://about.codecov.io Codecov]