Ce projet permet d'automatiser les tests unitaires et fonctionnels d'une application Python grâce à pytest. Il offre également la gestion de dépendances et la simulation d'environnements de développement grâce à mirakuru et port-for. Enfin, il assure le suivi de la couverture de tests grâce à pytest-cov et coverage.

Ce projet permet de générer des rapports de tests et de couverture de code pour Gitlab, en utilisant pytest. Il permet également de visualiser les résultats de tests et le suivi de la couverture de code directement sur Gitlab.

Ce projet permet d'automatiser les tests de logiciels et de générer des rapports de tests détaillés. Il permet également de suivre la couverture de tests et d'identifier les zones du code qui ne sont pas suffisamment testées.

Ce projet permet d'analyser la couverture géographique des données essentielles de la commande publique augmentées publiées quotidiennement sur data.economie.gouv.fr. Les résultats sont affichés dans une application Web interactive.

Dspot-results stocke et analyse les données issues de l'évaluation de dspot, un outil d'automatisation de la génération de tests. Il permet de suivre la couverture de code, la complexité logicielle et les performances de génération de tests.