Пользователь
“Критичный баг на проде!”
Это сообщение в рабочем мессенджере, пожалуй, самый страшный сон тестировщика/QA-специалиста.
Я в тестировании уже больше 10 лет, попробовала себя в разных ролях на 40+ проектах.
И в этой статье рассмотрю ТОП-5 наиболее распространенных причин появления багов на проде, которые НЕ зависят напрямую от тестировщиков. С примерами и анализом, как этих багов избежать.
Статья написана на основе реального опыта: моего и моих коллег-тестировщиков.
Привет, хабр. Меня зовут Кияшева Екатерина и я руковожу тестированием. Сегодня хочу поделиться своим чит‑листом обо всем.
Чит‑лист — набор стандартных проверок для многократного использования в различных приложениях, одинаковых по какой‑либо характеристике.
Я использую чит‑лист с тремя целями: передаю его своим коллегам, чтобы маст-хэв тесты не были забыты, заглядываю в него перед проверкой тестового покрытия коллег на малознакомом проекте, проверяю себя в ходе вычитки техзадания и при тест‑дизайне.
Хочу, чтобы его было полезно и удобно использовать, поэтому буду рада предложениям и комментариям по его расширению и упрощению.
State & Transition Diagramm (сокращенно S&T) — схема состояний и переходов. Техника для визуализации ТЗ. Она наглядно показывает, как некий объект переходит из одного состояния в другое.
Вот объект находился в состоянии А, потом произошло какое-то действие, и он попал в состояние В. Потом он попадет в состояние С и другие... Принцип не меняется, было одно состояние, стало другое.
Мы уже говорили об автоматизации тестирования, теперь пришло время познакомиться с шестью лучшими инструментами автоматизации тестирования на Python.
Есть хорошая новость – в стандартной библиотеке Python уже есть отличные инструменты для модульного тестирования. Вы можете очень долго строить надежную автоматизацию тестирования с помощью встроенных возможностей языка. Но добавить автоматизацию в стандартную базу кода Python очень просто, поскольку этот язык используется для различных задач, в том числе для создания самих инструментов автоматизации тестирования.
Вы можете настроить нужную степень и уровень автоматизации тестирования на Python, и создавать тесты в соответствии с растущей базой кода.
Итак, начнем.
“Разработка API сложна, Postman делает её лёгкой” © Postdot Technologies, Inc
Когда видишь описание инструментов Postman — захватывает дух, просыпается чувство всевластия над своим будущим детищем. Кажется, что и взрощенные в прошлом "монстры" наконец-то падут перед тобой!
В этой статье мы расскажем о Postman и попробуем написать свой первый скрипт.
«Современный десктоп на самом деле не десктоп, а опыт, который нужен в данный момент».
Тестировщик и разработчик — два разных мира: иногда про них говорят, что они как кошка с собакой. Вряд ли совместная работа принесёт большую пользу, если взаимопонимание находится на низком уровне: например, когда тестировщик дёргает разработчика по мелочам, нечётко описывает кейсы или сваливает кучу мелких багов в одну задачу, разработчика всё это только раздражает и демотивирует…
Собрали 5 советов, которые помогут тестировщику найти взаимопонимание с разработчиками.
Недавно начала вести курсы по основам тестирования, и так получилось, что группа собралась из одних программистов. И каково же было мое удивление, когда люди, задействованные в разработке программного обеспечения, ничего не знают о тестировании. Умные ребята, продвинутые программисты, хорошо разбирающиеся в своей предметной области, ничего не знают о том, как тестировать ими же написанное программное обеспечение.
Анализ тестов — это выкидывание лишнего из вашего чек-листа. Работа из серии «сесть и подумать»:
• какие проверки можно объединить?
• какие и вовсе выкинуть?
Было бы здорово дать некий алгоритм, который поможет всегда и везде, но нет, увы. Универсальная фраза здесь только «сесть и ПОДУМАТЬ». А самое главное: «вместе с водой не выплеснуть ребенка». Убирайте тесты аккуратно, особенно в первые годы работы. Возможно, выкинутое было отнюдь не лишним...
Современные приложения и сервисы в большинстве своем состоят из фронтона и бэкенда. Когда мы говорим о тестировании бэкенда, в основном речь идет о тестировании с помощью API запросов и ответов. А для этого желательно иметь под рукой необходимые инструменты. Полагаю что одним из лучших и самых популярных инструментов тестирования API является Postman. А есть ли альтернатива?
Сегодня мы рассмотрим одну из лучших альтернатив этому популярному инструменту. Особенно она понравится тем, кто работает с Postman постоянно.
В этой статье я поделюсь своим опытом создания Telegram Bot-а для автоматизации тестирования.
Нам известны 7 принципов тестирования и сейчас мы их подробно разберём.
Итак, приступим.
1. Исчерпывающее тестирование невозможно
2. Тестирование демонстрирует наличие дефектов, а не их отсутствие
3. Заблуждение об отсутствии ошибок
4. Раннее тестирование сохраняет время и деньги
5. Принцип скопления или кластеризация дефектов
6. Тестирование зависит от контекста
7. Парадокс пестицида
Зачем вообще они нужны и как могут помочь в понимании процесса тестирования? Это хороший вопрос. И если тщательно разобраться и следовать этим принципам, то можно избежать многих ошибок, недоразумений и неожиданных ситуаций в будущем.
В переводе с латинского При́нцип - это основа, начало, первоначало, и можно сказать, что принципы тестирования — это основы тестирования.
Любая оплата идет через API платежной системы. Купил билет в кино? Маечку в онлайн-магазине? Книжку? Как только жмешь «оплатить», сайт соединяет тебя с платежной системой.
import unittest
class TestUtilDate(unittest.TestCase):
def setUp(self):
#init_something()
pass
def tearDown(self):
#teardown_something()
pass
def test_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
def test_isupper(self):
self.assertTrue('FOO'.isupper())
def test_failed_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOo')
if __name__ == '__main__':
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestUtilDate)
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)
import pytest
def setup_module(module):
#init_something()
pass
def teardown_module(module):
#teardown_something()
pass
def test_upper():
assert 'foo'.upper() == 'FOO'
def test_isupper():
assert 'FOO'.isupper()
def test_failed_upper():
assert 'foo'.upper() == 'FOo'
Слой API любого приложения - один из важнейших программных компонентов системы. Это канал, который соединяет клиента с сервером (или один микросервис с другим), управляет бизнес-процессами и представляет сервисы, которые приносят пользу пользователям.
Общедоступный API, ориентированный на клиента, который делают открытым для конечных пользователей, сам по себе становится продуктом. Если он сломается, это подвергнет риску не только одно приложение, но и целую цепочку бизнес-процессов, построенных вокруг него.
Становится понятно, что важность тестирования API очевидна. Некоторые методологии и ресурсы помогают нам узнать КАК тестировать API - вы можете использовать ручное тестирование, автоматическое тестирование, тестовые среды, инструменты, библиотеки и фреймворки. Однако, независимо от того, чем вы будете пользоваться - Postman, supertest, pytest, JMeter, mocha, Jasmine, RestAssured или любыми другими инструментами - прежде чем открывать любой инструмент тестирования, вам необходимо определить, что тестировать...
