Приветствую, Хабр!

Меня зовут Владислав Тимашенков, я занимаюсь автоматизацией тестирования в ГК Infowatch.

Наша команда столкнулась с популярными болями автотестов для API:

- одно изменение в API требует обновления нескольких тестов;
- проверка структуры ответа распределена по тестам и не централизована;
- валидация вложенных структур и генерируемых полей требует дополнительного кода.

И мы задались вопросом: какой инструмент для валидации контракта нам подойдёт?

В этой статье расскажем о нашем переосмыслении подхода к тестированию API с помощью внедрения Pydantic.

Привет, Хабр!

Меня зовут Владислав Тимашенков, я занимаюсь автоматизацией тестирования в ГК InfoWatch. Мы разрабатываем DLP-систему для защиты контента и предотвращения утечек информации.

Специфика продуктов InfoWatch состоит в анализе самых разнообразных данных. Поэтому практически каждый автотест требует подхода с широким набором параметров. Для нашей команды хорошим решением стало вынести генерацию параметров pytest.mark.parametrize в отдельный компонент, который собирает данные из файловой коллекции проекта.

Существует множество способов параметризировать тестовые функции. Эта статья — пример изящной параметризации Pytest для сценариев, основанных на файловой коллекции проекта с большим количеством данных. Расскажем про наш опыт решения такой задачи.

Параметризация Pytest позволяет сделать из теста каркас, шаблон, который принимает данные для конфигураций, для assert и т.д.

Пример из документации Pytest: