Тестирование веб-сервисов *

Привет, Хабр! Я Михаил Бибик, работаю в СберТехе QA-automation-инженером, пишу автотесты для СУБД Pangolin — это целевая СУБД в Сбере и не только. В прошлом году наша команда искала и нанимала QA-инженеров с различным опытом, в том числе совсем начинающих. Когда я провёл штук 15-20 собеседований, то понял, что могу обобщить некоторые наблюдения и составить простые советы по поводу составления тест-кейсов для начинающих (скорее, очень начинающих) тестировщиков. В этой статье я покажу, как применить теорию тестирования на техническом собеседовании. Для этого разберу реальную задачу с нашего собеседования. Проходите под кат.

Привет! Я Даниил, занимаюсь разработкой на Angular в T-Банке и хочу поделиться с вами опытом использования фикстур в Playwright. Я решил поговорить об этом, потому что вместе с ростом функциональности проектов растут и сложности при тестировании, а фикстуры предоставляют удобный способ избавиться от дублирующегося кода и сложных моков.

Эта статья посвящена основам: зачем нужны фикстуры, чем они отличаются друг от друга и какую пользу приносят при тестировании веб-приложений. Мы подробно разберем устройство фикстур, посмотрим, как их создавать и грамотно внедрять в тесты. А еще рассмотрим практические примеры, которые помогут с легкостью применить полученные знания на реальном проекте. Поехали!

Привет, Хабр. Я Мария, тестировщик в «АйТи-Балансе». Как многие начинающие тестировщики, после курсов я вышла на рынок труда с багажом заблуждений по поводу профессии. Из собственного опыта и историй коллег я составила список из 10 распространённых мифов о работе в ручном тестировании и постаралась их развенчать. Рекомендую ознакомиться со статьей всем, кто только учится или ищет работу в manual QA — поможет лучше понять, как на самом деле устроено ручное тестирование и подходит ли этот вариант для построения карьеры в IT лично Вам.

Чтобы понимать, какие запросы можно отправлять в GraphQL API и что можно получить в ответе, нужно уметь читать его схему. Это как WSDL в SOAP API — описание всех доступных методов.

Да, программы типа Postman или Apollo сами считывают схему и показывают вам всё в красивом виде — просто ходи да «натыкивай» запросы. Но если само API ещё в разработке, чтение схемы поможет понять, что вас ожидает.

Поэтому в этой статье я расскажу, что такое Schema GraphQL API и как её читать.

Рассказываю про подход ведения расширенной системы тестовой документации с возможностью внедрения частичной автоматизации для решения комплексных и нетривиальных задач.

В условиях непрерывной интеграции и высокой скорости разработки фронтенд неизбежно сталкивается с вызовами, связанными с тестированием изменений до их слияния в основную ветку. Любой, даже минимальный апдейт, способен повлиять на пользовательский опыт, поэтому эффективность процессов тестирования становится критически важной. Для нас спасением стали MR-стенды, которые предоставляют возможность изолированного тестирования новой функциональности, минимизируя риски и сокращая время на выявление и исправление ошибок. Рассказываем, как работают MR-стенды, в каких случаях они особенно полезны и как их внедрение повлияло на качество и скорость нашей разработки.

Локаторы — важная часть автоматизации тестирования. Они позволяют находить элементы на странице для взаимодействия с ними в тестах. Но что делать, если стандартные методы, такие как CSS-селекторы и XPath, становятся громоздкими, ломаются при изменении структуры страницы или не поддерживают уникальные особенности элементов? Решение — кастомные локаторы.

Меня зовут Лёша, и я занимаюсь тестированием в 2ГИС. Моя команда работает над сервисом по бронированию отелей Отелло. В этой статье я расскажу, как использовать кастомные локаторы, чтобы тесты оставались стабильными и поддерживаемыми даже при изменениях в приложении. В примерах я использую Python, но не стоит пугаться, если вы не знакомы с этим языком, каких-то сложных операций мы сегодня выполнять не будем.

В современной разработке приложений важным аспектом является способность быстро и эффективно создавать прототипы и демонстрационные версии. В этом посте мы расскажем о нашем опыте использования моков (mocks) для эмуляции бэкенда на примере фронтенд-проекта. Мы поделимся ключевыми проблемами, с которыми столкнулись, и решениями, которые помогли нам ускорить разработку, улучшить стабильность и обеспечить гибкость в работе с данными. Вы узнаете, как мы использовали Mock Service Worker (MSW) и Vite-плагин для создания изолированного и удобного окружения, а также какие преимущества это принесло нашей команде.

Эта история - реальный кейс об одном из способов заставить ChatGPT делать именно то что ты хочешь, а не то что получится.

Спойлер: В результате я получил от ChatGPT то что хотел. Однако путь которым пришлось пройти сильно напоминает комедию с элементами детектива.

Спойлер: Промпт присутствует. Может быть полезен для сортировки слабоструктурированных текстовых массивов информации.

Условия задачи:

Мне нужно было написать сценарий документально видеоролика длительностью около часа, с элементами аналитики. Предположим, про Илона Маска (все имена и явки вымышлены и не имеют отношения к нашей реальности).

Поиск

При помощи ChatGPT я великолепно собрал исходную информацию:

В статье расскажу, как с помощью AI ускорить исправление упавших Playwright тестов. В HTML-отчёт добавляем кнопку "Fix with AI", которая генерирует промпт под конкретный тест. Копируем промпт, вставляем в ChatGPT и мгновенно получаем рекомендации по исправлению.

Эта статья будет полезна тем, кто хочет тратить меньше времени на редактуру текстов.

Спойлер 1: Избавиться от ошибок в тексте получилось, но не сразу. Улучшить текст получилось, но частично. Сделать его ценным — не получилось, пришлось поработать ручками. И головой тоже.

Спойлер 2: Полезные промпты присутствуют.

Эта статья — кейс из личного опыта по использованию ИИ в работе контент‑маркетолога. Я считаю себя хорошим контент‑маркетологом. Но всегда хочется все делать и быстрее и лучше. Случай представился во время поиска новой работы. Я получил тестовое задание, где был дан текст, и список задач — что с этим текстом нужно сделать. Решил опробовать в этом деле искусственный интеллект.

Рассказываю про подход ведения расширенной системы тестовой документации с возможностью внедрения частичной автоматизации для решения комплексных и нетривиальных задач.

В роли тестировщика я столкнулся со множеством однообразных действий, которые хочется автоматизировать. Поэтому я написал на коленке пару питоновских скриптов, которые запускались по горячим клавишам при помощи программы AutoHotKey.

Пока скрипты распространялись по команде, приходилось значительно дополнять их и рефакторить: код разросся до 3000 строк. И все это делалось по личной инициативе и в свободное время.

Приложение развивалось совсем не так, как я ожидал. И именно об этом хочется рассказать – поделиться тем, что я сделал ужасно глупо и в чем испытал разочарование.

При переходе от монолитной к микросервисной архитектуре разработчики часто сталкиваются с несколькими проблемами.

Во-первых, это необходимость переработки существующего кода и его разбиения на независимые сервисы, что может быть трудоемким и сложным процессом.

Во-вторых, возникают сложности с обеспечением взаимодействия между микросервисами, включая управление сетевыми запросами и обработку ошибок. Кроме того, важно наладить мониторинг и логирование каждого микросервиса для своевременного выявления и устранения проблем в распределенной системе.

Использование в практике таких паттернов как Strangler Fig Pattern, Parallel Run Pattern, Decorating Collaborator Pattern и Change Data Capture позволяет разработчикам значительно снизить риски и проблемы, возникающие при таком сложном переходе.

Давайте рассмотрим основные концепции этих паттернов.

Всем привет, меня зовут Ксения, уже полтора года я работаю в компании ISPsystem в качестве мануального QA-инженера. Сегодня хочу рассказать о своем опыте перехода из другой области, об особенностях адаптации и выводах, которые я сделала за этот период.

Ку! Меня зовут Евген, и я Автоматизатор тестирования на Python. В этой статье я расскажу как из вопроса ко мне «на сколько% у нас покрыта API автотестами?» Я выдал базу в виде регламента по автоматизации API.

Здравствуйте! Меня зовут Мария, и я работаю ручным тестировщиком в стриминговом сервисе. В этой статье я расскажу про базовые особенности тестирования на различных устройствах\платформах.

Тестирование на Smart TV

Тестирование приложений на Smart TV становится все более актуальным с учетом растущей популярности этих устройств. Они предоставляют уникальные возможности для взаимодействия с контентом, однако имеют свои особенности, которые необходимо учитывать.

1. Ограниченное управление

Одной из главных особенностей Smart TV является отсутствие традиционных устройств ввода, таких как мышь и клавиатура. Пользователи взаимодействуют с интерфейсом в основном через пульт дистанционного управления (ПДУ). Это создает определенные ограничения, влияющие на пользовательский опыт.

Конечно опытные тестировщики скажут, что можно легко подключить мышь, но мы это опустим :-)

При оценке инструмента управления тестированием важно учесть несколько основных характеристик, которые обеспечат эффективное и точное планирование, исполнение и документирование процесса тестирования.

В этой статье рассмотрим базовые техники улучшения качества ПО: внедрение лучших практик разработки и использование правильных стратегий тестирования. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, тестировщиком или менеджером, эти идеи помогут вам создавать программное обеспечение, которое стабильно оправдывает и превосходит ожидания. Особенно статья будет полезна для начинающих QA-инженеров.

Интеграционные тесты (англ. Integration tests) занимают промежуточное положение между модульными и сквозными. Они отлично подходят на роль приёмочных тестов backend-сервиса.

Но что делать, если тестируемый сервис активно использует внешние API? Заменять их тестовыми дублёрами.

В статье мы разберём конкретный пример на .NET 8 и ASP NET Core и напишем для него приёмочные тесты.