Тестирование веб-сервисов *

Работа с Playwright всегда доставляет мне удовольствие. «Наиграв» уже десятки, если не сотни часов в библиотеке, решая проблемы, копаясь в исходниках или на просторах сети, я практически всегда находил удачное решение. И это я списываю не столько на свой опыт, сколько на удобство самой библиотеки. Чаще всего удачные решения находились уже в коробке. А то, что приходилось допиливать руками, всегда сопровождалось ощущением игры и веселья – настолько приятно и легко работать с этим инструментом. Вот уже год, как наши тесты работают стабильно без каких-либо значимых изменений. Сегодня я расскажу вам о скриншотных тестах, реализованных на основе Playwright и Storybook.

Привет, Хабр!

В этой статье мы рассмотрим некоторые вопросы про unittest.mock, которые могут всплыть на собеседовании.

Всем привет! Меня зовут Макс. Я Lead Backend в компании ИдаПроджект и автор YouTube-канала PyLounge.

Любой крупный проект так или иначе используют брокеры сообщений — и чаще всего это Apache Kafka. Так что уметь взаимодействовать с Kafka (хотя бы на базовом уровне) будет полезно как разработчику, так и тестировщику или аналитику. 

Я в своей работе практически ежедневно взаимодействую с кафкой, поэтому решил поделиться опытом. В команде мы используем графический интерфейс Offset Explorer (далее OE), о котором сегодня и пойдет речь.

Погнали!

Привет! Меня зовут Артём Дронов, я аналитик команды A/B-тестирования в Авито. Недавно мы выпустили на внешний рынок продукт, разработанный AvitoTech, который помогает нам проводить эксперименты в компании — это платформа для А/Б-тестирования Trisigma. В этой статье я сделаю краткий обзор основных возможностей платформы и расскажу о её преимуществах.

Со старта нашего проекта Polymatica EPM (бизнес‑платформа для автоматизации процессов стратегического планирования и бюджетирования) мы решили: код должен покрываться тестами. Проект построен на стеке FastAPI + Poetry + Pytest. Из‑за особенностей проекта тесты, в основном, функциональные. Все шло хорошо, команда росла, тесты писались, но запускались только на локальной машине перед коммитами. Наступил момент, когда нужно было внедрить автоматический прогон тестов на этапе Merge Request (MR).
На тот момент у нас был собственный GitLab и настроенный CI/CD, но ресурсы DevOps были ограничены. Поэтому задачу пришлось решать силами разработчиков. Меня зовут Дмитрий Богданов, я старший бэкенд‑разработчик, и в этой статье расскажу, как мы оптимизировали запуск тестов, с какими проблемами столкнулись и почему выбрали именно базовый образ для CI/CD.

Пирамида тестирования — это модель, помогающая сбалансировать юнит-, интеграционные и UI/E2E-тесты по скорости, затратам и эффективности. В статье разбираются классическая пирамида (Майк Коун), песочные часы (Маурисио Аниче), перевернутая пирамида и гибридные подходы, востребованные в Agile и DevOps.

Особое внимание уделено перевернутой пирамиде: несмотря на ее неэффективность в классическом тестировании, она применяется в геймдеве, мобильной разработке и AR/VR, где критически важны UI и пользовательские сценарии.

Также рассматривается связь тестирования с DevOps и CI/CD: как распределение тестов влияет на скорость релизов, стабильность пайплайнов и качество продукта. В статье есть практические рекомендации по автоматизации, параллельному запуску, контрактному тестированию и CI/CD-интеграции.

Ссылки на авторитетные источники — включая Continuous Delivery (Хамбл, Фарли) и Agile Testing (Грегори, Криспин) — помогут глубже разобраться в теме.

Привет, Хабр!

Сегодня я расскажу вам, как, зачем и когда тестировать приватные методы в Java.

Но для начала, зачем нам тестировать то, что и так спрятано от глаз остальных классов? Стандартный подход говорит: Приватные методы могут содержать сложные алгоритмы, бизнес‑логику или даже хитрые вычисления, от которых зависит корректность работы публичных методов.

А вообще, если вы видите, что приватный метод становится настолько сложным, что для его тестирования приходится писать отдельный тест, возможно, стоит подумать о рефакторинге класса. Но иногда обстоятельства диктуют свои правила — и тогда тестирование приватных методов становится необходимостью.

Код будет написан намеренно максимально просто, чтобы было понятно как использовать аспекты . Вы можете и должны их применять, чтобы сохранить чистоту кода.

Создаем проект 'Gradle'

Автоматизированное тестирование веб-приложений невозможно представить без грамотной организации кода, позволяющей упростить поддержку тестов и минимизировать дублирование. В Selenium для этого широко применяются паттерны Page Object Model (POM) и Page Factory. Они помогают структурировать тестовую архитектуру, отделяя логику взаимодействия с UI от самих тестов. В этой статье разберём, как работают POM и Page Factory, в чём их различия, а также как их реализовать в Selenium с использованием Java.

Привет, Хабр! Меня часто спрашивают, где можно попрактиковаться в тестировании сервиса? Чтобы не просто найти баги на проде, а провести полный регресс после внесения изменений? Я называю это тестированием с обратной связью. И однажды, устав отвечать на такие вопросы, я решил спроектировать сайт-песочницу. Там не только можно попробовать свои силы, но и найти много информации для начинающих тестировщиков. 

Тестирование игр — сложный и многоуровневый процесс, требующий не только внимательности, но и мощных инструментов, способных выявлять баги, проверять производительность, автоматизировать рутинные задачи и гарантировать стабильность работы. От браузерных игр до масштабных AAA-проектов — в каждой категории есть решения, способные упростить работу тестировщиков и разработчиков.

В этом обзоре, опираясь на свой многолетний опыт, я собрал самые надёжные инструменты для автоматизированного тестирования игр, которые будут полезны в различных ситуациях — от отладки сетевого трафика и проверки API до нагрузочного тестирования серверов и анализа производительности.

Автоматизация тестирования обещает ускорить разработку, повысить качество продукта и сократить рутинные задачи. Однако неправильный подход может привести к неэффективным тестам, сложной поддержке и потере времени. В этой статье рассмотрим 8 ключевых практик, которые помогут избежать распространённых ошибок, выстроить надёжную систему тестирования и сделать автоматизацию действительно полезным инструментом, а не дополнительной проблемой.

DeepSeek обрушила американский фондовый рынок, составила серьезную конкуренцию ChatGPT и вызвала огромное количество обсуждений. Мы решили не оставаться в стороне и хайпануть немножечко разобраться, как обстоят дела на самом деле!

В этой статье вы найдете мнение дата-сайнтиста «Инфосистемы Джет» Надежды Гавриковой о новой китайской модели, результаты тестирования и сравнения четырех LLM-моделей: ChatGPT, DeepSeek, GigaChat и YandexGPT.

Тестирование программного обеспечения прошло долгий путь за последние несколько десятилетий. Когда-то оно было просто процессом поиска багов и ошибок в коде. Однако с развитием технологий и увеличением требований к качеству продуктов, роль тестирования значительно расширилась. Сегодня тестирование стало неотъемлемой частью процесса разработки, требующей не только технических знаний, но и понимания поведения пользователей, особенностей машинного обучения и искусственного интеллекта.

В этой статье мы рассмотрим, как тестирование эволюционировало от традиционного подхода к интеллектуальной революции, а также какие технологии и методы оказывают наибольшее влияние на тестирование в наше время.

Привет! Я Сергей, тестировщик в финтехе. Ещё я успел побыть менеджером — чуваком от бизнеса, который заказывал доработки. Пока корпорации закладывали большие бюджеты на автоматизацию, на деле много где не было не то что автоматизации, а даже базовых вещей. Я ощущал боль без автотестов с двух сторон.

На собеседованиях в QA меня десятки раз спрашивали, умею ли я создавать коллекции в Postman.

Я не умел, но заучил теорию к третьему собесу. Постепенно я рос, и вот уже в моих интересах было запустить историю с автоматизацией.

Часто компании сразу идут в написание кода, вливают деньги в дорогих специалистов и фулстек‑тестирование. До автоматизации доходят руки далеко не сразу. Я расскажу, как затащить первый уровень автоматизации на проекте: настроить буквально две кнопки в бесплатном софте, обойдясь без закупки серваков и железа. Вас полюбят разработчики, тестировщики и даже системные аналитики, которым вы сэкономите много скучных часов.

Каждый проект имеет свою специфику, и правильно подобранный подход к написанию тестовой документации – залог качества и скорости выпуска проекта. В этой статье расскажем вам, как и почему на одном из наших проектов родился и прижился конструктор тест-кейсов, как мы его используем и в чем его преимущество.

Привет! Меня зовут Ваня Тришкин, я тестировщик в KTS.

Наша компания создает цифровые продукты, многие из которых мы разрабатываем и поддерживаем силами небольших команд. Далеко не всегда такие команды могут распределиться на несколько линий поддержки, чтобы обрабатывать входящие запросы от заказчиков и баг-репорты от пользователей по классическому сценарию. Зачастую роль “первой линии” вынужден брать на себя менеджер, и чтобы качественно выполнять эту задачу, ему необходимо ориентироваться в тестировании.

Своей статьей я хочу помочь разобраться в теории и практике тестирования таким менеджерам и другим людям, не знакомым ни с основными понятиями, ни с инструментами тестировщика. Здесь я собрал материал, необходимый для входа в QA, так что рекомендую к прочтению всем, кто хотел бы расширить сферу своих компетенций и разбираться в смежных с разработкой областях.

Множество современных приложений используют для взаимодействия вызов функций с помощью API. Для автоматизации таких тестов существуют различные инструменты, и об одном из них мы поговорим в этой статье.

Keploy — это инструмент для тестирования API с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации этого процесса. Он автоматически генерирует тестовые примеры из трафика API, предоставляя разработчикам и тестировщикам возможность упростить и автоматизировать создание тестовых наборов, делая тестирование API более быстрым и эффективным.

Всем снова здравствуйте!

С момента выхода моей предыдущей статьи прошло уже немало времени, поэтому пора разобраться со следующим аспектом тестирования встроенных элементов iframe.

В прошлый раз мы рассмотрели, как можно без особых проблем выкатить рабочую страницу на GitHub Pages и попробовать встроить в страницу, например, плеер.

Теперь самое время убедиться, что плеер работает и такую проверку можно автоматизировать!

Всем привет! Я Екатерина Васильева, старший инженер по автоматизации тестирования в InfoWatch, и сегодня хочу поделиться своими наработками в области автотестирования веб-сайтов. В процессе работы нужно было работать со сторонними сайтами – в нашем случае это были VK, Telegram, Yandex Messenger, Whatsapp, и попросить разработчиков создать специальные ключи для автотестов было невозможно. Поэтому на данном проекте пригодился мой десятилетний опыт в автотестировании, в частности – составлении локаторов. Так как сайты сторонние была особенно актуальна тема стабильных локаторов. В статье делюсь информацией, необходимой для составления устойчивых локаторов – то есть таких, которые не нужно будет часто менять. Это крайне необходимо для автоматизации, когда локаторы вполне могут поменяться из-за обновления тегов и их атрибутов программистами, например, во время рефакторинга или написания нового функционала.