# | PDF 데이터 추출 자동화: 사용자 승인 테스트
개요
각 기능을 출시하기 전에 사용자 승인 테스트("UAT")를 수행하여 버그를 찾아내고 비즈니스 로직이 코드로 올바르게 변환되었는지 확인합니다.
UAT가 100% 성공한 후에만 릴리스 기능을 선택합니다.
제 추론은 간단합니다. 최종 사용자에게 좋은 첫인상을 줄 수 있는 기회는 단 한 번 뿐이고, 릴리스가 좋지 않으면 그렇게 하기가 두 배로 어렵습니다.
제품 출시를 위한 MVP 기능은 아니지만, 실력을 유지하기 위해 UAT를 좀 해보면 좋겠다고 생각했습니다.
결과
제가 생각해낸 19개 UAT 시나리오 중 하나는 관리자 명세서 PDF 템플릿 변경으로 인해 실패했습니다.
Discovery 과정에서 이러한 위험을 예상했지만, 사실 이 문제가 이렇게 빨리 발생할 것이라고는 예상하지 못했습니다.
버그 수정에 대한 자세한 내용은 글 후반부에서 다루겠습니다.
방법론
나의 UAT 프로세스에는 테스트 시나리오 및 예상 결과를 생성하기 위한 참조로 비즈니스 로직 또는 기능 요구 사항을 사용하는 작업이 포함됩니다.
테스트 시나리오는 복잡할 필요가 없습니다. "이 기능은 30초 내에 CSV 파일을 생성합니다."처럼 간단할 수 있습니다.
UAT의 경우 관리인 명세서 PDF 10개에서 문서 71페이지를 처리했습니다. 충분히 큰 샘플 세트여야 합니다.
예상되는 출력은 보관 명세서 PDF의 펀드 보유, 증권 보유 및 현금 보유 섹션의 특정 데이터 포인트가 포함된 3개의 CSV 파일입니다.
다음 테스트 사례를 생각해냈습니다.
CSV 1: 펀드 보유
CSV 2: 증권 보유
CSV 3: 현금 보유
버그 수정
테스트에 실패한 이유 중 하나는 관리인 명세서 PDF의 템플릿이 11월에 약간 변경되었기 때문입니다. 보다 구체적으로 말하면, 이제 펀드 보유 테이블의 "현재 가치# 1. 외화 2. RM 등가" 열의 값에 "-n" 접두사가 추가로 붙습니다.
예를 들어 이전 PDF에서는 "USD 10,000"로 표시되지 않고 이제 값은 "- USD10,000"로 표시됩니다.
이 작은 변경으로 인해 다음과 같은 문제가 발생했습니다.
수정 사항에 대해 ChatGPT에 문의한 결과 잘못된 "-/n" 접두사를 제거하기 위해 다음 스크러빙 로직을 추가하는 것이 좋습니다.
# Scrub error prefix df['Currency'] = df['Currency'].str.replace('[-\n]', '', regex=True)
스크러빙 작업이 성공했고 이제 Fund Holdings CSV 출력이 예상대로 나옵니다.
다음은 무엇입니까?
이제 PDF 데이터를 추출하는 코드가 작동한다는 점이 마음에 듭니다. 그렇긴 하지만, CSV 파일은 이 모든 데이터를 저장하기에 가장 좋은 장소는 아니라고 생각합니다.
CSV는 나에게 사용자에게 친숙하지만 데이터베이스에 데이터를 저장하면 최종 사용자의 요구 사항에 따라 데이터를 검색하고 조작하는 것이 훨씬 더 쉬워집니다.
저는 데이터베이스에 대한 경험이 매우 제한되어 있습니다. 그래서 다음으로 할 일은 신속하게 온보딩할 수 있는 데이터베이스 애플리케이션의 Discovery입니다.
--종료
위 내용은 # | PDF 데이터 추출 자동화: 사용자 승인 테스트의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
