Тестирование веб-сервисов *

ZennoPoster и Browser Automation Studio (BAS) - два популярных инструмента для автоматизации веб-браузера. Оба используются для создания ботов, парсеров, спам-скриптов и других утилит, снимающих рутину с пользователя. Но если бы все было так просто и если бы выбор был очевиден - не было бы вокруг сторонников обоих инструментов столько споров.

Порой кажется, что это как фанаты Зенита и Спартака. Оба говорят об одном - футбол (в нашем случае автоматизация) - но одни имеют дорогого спонсора, кучу дорогостоящих легионеров, а другой народную любовь москвичей, ну вы поняли кто из инструментов кого представляет. 

Курсами по тестированию или разработке на Go сейчас мало кого удивишь. Но что если это обучение от вендора IT-инфраструктуры, где преподаватели — реальные инженеры с многолетним опытом, а программа позволяет выполнить реальный проект для портфолио и погрузиться в тонкости тестирования специфического оборудования и ПО — СХД, базовых станций, операционной системы?

Если вы студент — второкурсник и старше — или выпускник 2025 года, не упустите возможность пройти бесплатные курсы от YADRO. Для начала достаточно оставить заявку до 28 сентября. А что ждет дальше — читайте под катом.

Привет! Я Алексей, старший тестировщик в департаменте разработки ЮMoney. С 2018 года провожу собеседования на позицию QA-инженера. В этой статье поделюсь своим опытом и взглядом команды на этот процесс. Расскажу, как мы готовимся к интервью, почему кандидаты с идеальным резюме могут не подойти и на что мы смотрим, принимая итоговое решение. Ещё вы узнаете, почему иногда мы предлагаем кандидату не ту должность, на которую он претендовал.

Вам часто приходится тестировать API, когда бэкенд-сервис ещё не готов? В этой статье мы рассмотрим WireMock — удобный инструмент для создания стабов и моков. Вы узнаете, как легко эмулировать работу API, запускать его в standalone-режиме, а также использовать для ручного и автоматизированного тестирования.

Раньше я искала работу не больше двух недель. В июле 2025 года я вышла на рынок труда и поняла, как все изменилось.

Я слышала истории друзей и знакомых, которые ищут работу по полгода. Мне казалось это странным. Сейчас я сама столкнулась с тем, что даже с моим солидным опытом поиск занял целых два месяца.

Расскажу, как все было.

Готовые утилиты в области систем хранения данных зачастую не обеспечивают полного покрытия тестовых сценариев или ориентированы только на специфические задачи. Проверить массив из десятков или сотен дисков, учесть разные конфигурации железа и операционных систем, автоматизировать все до одного клика — такие задачи стандартные инструменты просто не решают.

Меня зовут Артём Хюппенен, я инженер по тестированию в YADRO. В статье я поделюсь техническими деталями собственного фреймворка: как мы выбирали технологии, что оказалось удачным и как теперь любой член команды может быстро автоматизировать тесты для сложных CLI-приложений. В конце статьи — ссылка на репозиторий, чтобы посмотреть архитектуру решения. 

Привет, Хабр! Думаю, каждый из активных пользователей сайта уже видел рекламку «Северстали» с запуском IT-завода и пинболом.

В статье я описал, как всех победить, про баги, немного про ботов и твинк аккаунты в розыгрышах и просто о том как я поиграл в пинболл с надеждой получить ачивку и наушники.

Привет, Хабр! На связи Алина Корсакова, тестировщик в кластере качества RVN Support, R-Vision.

Если вы работаете в разработке, то наверняка сталкивались с QA-командой. Кто-то считает тестировщиков тормозом релиза, кто-то — формальными исполнителями чек-листов, а кто-то вообще полагает, что всё за них решит автоматизация.

Тестирование — это не просто «щёлкать кнопки» и фиксировать баги. Это умение понимать продукт, видеть его целостно, находить слабые места ещё до того, как они станут проблемой для пользователей. Это способность спорить с аналитиками, договариваться с разработчиками и искать компромиссы, чтобы качество не страдало. Это искусство смотреть на систему глазами конечного пользователя, предугадывать его действия и ожидания.

Чтобы осветить важные аспекты тестирования, которые обычно остаются за кадром, я задала коллегам один, на первый взгляд, простой вопрос:

 – Что самое важное в тестировании?

Результаты опроса оказались неожиданно многогранными и заставили меня задуматься о множестве нюансов, которые остаются за кадром. Мой опрос охватил специалистов с разным опытом работы - от начинающих тестировщиков до опытных лидов, от этого ответы ещё более интереснее.

Привет, Хабр! Часто ли вам приходилось часами смотреть на сложный JOIN, пытаясь понять, почему он работает не так, как надо? Или, может, вы только начинаете свой путь в IT и слышите со всех сторон, что без SQL никуда? Вы правы, так и есть. SQL – это не просто строчки кода, это ваш ключ к данным, настоящий швейцарский нож для любого тестировщика, аналитика или разработчика.

Все мы знаем, что можно прочитать тонну теории, но без реальной практики она быстро выветривается из головы. Именно поэтому я решил поделиться своей коллекцией проверенных тренажеров и ресурсов. Здесь есть все, чтобы вы могли уверенно «заговорить» на языке данных: от уютных песочниц для новичков до хардкорных задачек с реальных собеседований в ведущих IT-компаниях. Так что устраивайтесь поудобнее, добавляйте в закладки и поехали тренироваться!

Привет, заводчане! В этой статье вы найдете реальные технические советы по особенностям общения с бездушными ИИ моделями, в частности я расскажу про GPT 4o и свежую 5, но эти советы также применимы и к другим AI.

‼️Сразу внесу ясность: рекомендации предназначены для личных пет-проектов и
не призывают нарушать политику конфиденциальности вашей компании!

Я инженер по тестированию и уже около года поддерживаю работу своей песочницы по практике тестирования и подготовке к собеседованию на позицию Full Stack QA. Опыт вайбкодинга повлёк за собой понимания работы JS, CSS и HTML, если говорить конкретно про веб-проект. Благодаря такому проекту и подходу вайбкодинга, я собрал технические инструкции и заметки как выжать максимум из ответа ИИ моделей, здесь будет больше технических особенностей работы с моделями, нежели готовые промпты. Ниже указал 12 советов, которые упростят вам написание кода, разработку своего проекта, изучение нового стека или учебную практику.

Баги, пойманные на проде, всегда стоят слишком дорого — и времени, и нервов, и репутации. Юнит-тесты не видят проблем с реальными зависимостями, моки быстро устаревают, а интеграционные среды тормозят разработку. Выход ищут в подходе shift-left: проверять критичную бизнес-логику раньше, прямо в IDE, без ожидания CI. В этой статье разберём, как библиотека Testcontainers позволяет поднимать реальные сервисы в контейнерах, писать интеграционные тесты так же просто, как юнит-тесты, и что это даёт с точки зрения скорости и качества по метрикам DORA.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Калашников, я занимаюсь автотестированием в Инфовотч.

В мире web и тонких клиентов по-прежнему приходится тестировать классические приложения: Office apps, Explorer, Telegram, WhatsApp. Сегодня для примера мы возьмем WhatsApp.

Погрузившись в автоматизацию ручных кликов в приложениях Windows с помощью Python, я попробовал несколько известных библиотек, каждая из которых поодиночке оставляла ощущение «чего-то не хватает». PyAutoGUI не видит скрытые элементы, плохо находит элементы с экранами разного масштаба и разрешения, а pywinauto требует разбирать дерево элементов UIA (Microsoft UI Automation), которого может попросту не быть.

В этой статье разберём, как объединение этих инструментов позволяет обойти ограничения каждого и надёжно автоматизировать windows-приложения. Комбинация UI-ориентированных (pywinauto, Win32/UIA) и image-based (PyAutoGUI) техник остаётся самым гибким способом тестировать Windows-приложения. Но чтобы смесь действительно работала, нужны: сравнение бэкендов, явные ожидания, DPI-awareness.

Мы пройдем через ряд мини-кейсов — от кликов, поиска, отправки сообщения, до чтения текста с экрана и выясним, как справляется связка Python-библиотек.

Разбираем самые странные антипаттерны в автотестах на Python: от sleep(0.1) и стрелочек вниз до глобальных курсоров и "фреймворков" на 3500 строк. Почему так делать не стоит и какие есть взрослые альтернативы.

Асинхронность в Python кажется простой — добавил async/await, и всё летает. Но на практике синхронные вызовы внутри асинхронного кода превращаются в «бутылочное горлышко», блокируя event loop и приводя к непредсказуемым последствиям: от подвисших запросов до деградации производительности. Как разбираться в таком случае и почему важно знать особенности фреймворков в подкате...

Записки одного QA. Вспомогательная часть автотестов: советы и практики (Playwright + Typescript)

В статье рассматриваются подходы к организации вспомогательной части для автотестов на Playwright: структура проекта, Page Object, helpers, constants и шаги. Приведены практические примеры того, какие решения помогают поддерживать автотесты читаемыми и масштабируемыми, а каких стоит избегать. Материал будет полезен QA-инженерам и разработчикам, начинающим работать с Playwright.

Привет! Я Миша Симонов. Работаю в Контуре ведущим специалистом по тестированию и являюсь техлидом автоматизации тестирования кластера из 17 команд. Сегодня хороший день, чтобы рассказать об одной из задач, которой я занимаюсь — повышение квалификации сотрудников в области автоматизации тестирования.

Если ты опытный автоматизатор, то не проходи мимо и поделись своим опытом в комментариях к курсам. Эти комментарии прочтут не только администраторы, но и новички, проходящие курсы.

Отладка E2E-тестов может быть трудоёмкой задачей. При падении тестов Playwright нередко приходится вручную анализировать сообщения об ошибках и стек-трейсы, искать причины неудач (например, неправильно подобранный селектор, увеличенные задержки или неожиданные изменения в DOM) и пробовать разные варианты исправлений. Традиционно QA-инженерам приходится копировать текст ошибок и обращаться к документации или чат-ботам вроде ChatGPT с вопросами вроде «почему селектор не нашёлся» или «как увеличить таймаут». Это занимает время и отнимает ресурсы команды.

Тест-кейс тест-кейсу рознь!

Мне, как разработчику автоматизированных сценариев неоднократно приходилось сталкиваться с «нечитаемыми» и непригодными для автоматизации тест-кейсами.

Доработка кейсов своими силами (силами автотестеров) в процессе автоматизации – это сизифов труд.

Поэтому, дабы оптимизировать процесс автоматизации тестирования в этом направлении, я решила провести обучение ручных тестировщиков в части написания тест-кейсов под автоматизацию, попутно анализируя тестовую модель и структуру тест-кейсов и внося рекомендации.

На первом же проекте это дало очень мощный положительный эффект не только для нас, автотестеров, но и для самих ручных тестировщиков: позволило ускорить процесс вникания в суть кейса разработчиками автотестов, а также сократило время адаптации для новых ручных тестировщиков до 2-х недель против 3-х месяцев.

По отзывам самих ручных тестировщиков, им стало намного легче «въезжать» в работу, как с нуля, так и после перерыва, вызванного переходом на проверку другой функциональности. Тест-кейсы стали настолько понятными и легкими для восприятия, что их мог успешно пройти даже человек, далекий от тестирования.

Подобные проблемы, возникающие практически на каждом проекте, сподвигли меня на написание сей статьи.

Итак, начнем урок.

Есть небольшая книжка написанная более 20 лет назад, переведенная на русский как «Экстремальное программирование». При обсуждении этой книжки с коллегами я часто встречал мнение, что она только про то, что надо сначала тесты писать, а потом код и больше в ней нет ничего полезного. Когда у самого добрались руки до нее, я понял, что видимо читают выжимки из статей на Хабре или просто статьи википедии, потому что там есть и паттерны проектирования, и правила написания тестов и практические примеры. А все запоминают только мантру «Утром тесты — вечером стулья код».

Каждую ночь тысячи автотестов отрабатывают на бою, и сотни падений превращаются в рутину для QA-команд. Но что если привычный разбор ошибок можно отдать искусственному интеллекту — и самому сосредоточиться только на новых, действительно значимых сбоях? В этой статье — реальный опыт внедрения ReportPortal, который показывает, как ИИ помогает классифицировать падения, экономить время тестировщиков и снижать количество человеческих ошибок, не превращаясь при этом в «волшебную чёрную коробку».