Разбираем, как писать масштабируемые и читаемые UI автотесты на Python с использованием паттернов PageObject, PageFactory и PageComponent. Разберем на атомы как устроены эти подходы, когда их применять и чем они отличаются. Всё это — на примере тестового проекта UI Course с CI/CD и наглядными отчетами в Allure.
Привет, Хабр!
Сегодня разберёмся, почему без autospec=True ваш безобидный @patch из unittest.mock может превратить зелёный репорт в мину замедленного действия.
Смысл patch() прост: отрезаем внешний мир, подсовываем фейковый объект и гоняем логику изолированно. Но если не включить autospec, мок превращается в пластилин — к нему прилипает любой метод, любые аргументы, и тесты радостно хлопают ладоши, даже когда в коде опечатка или нарушена сигнатура.
Тестирование — это наука не о том, чтобы доказать, что программа работает корректно, а о том, чтобы доказать, что она работает НЕкорректно. И если доказать это не удалось, то с какой-то вероятностью программа работает корректно. Остается некоторый пробел. Давайте рассмотрим, что за это за пробелы, откуда берутся и как можно их минимизировать.
Привет, Хабр!
Это вторая часть статьи о Kafka (первая тут). Давайте продолжим разбираться.
Итак, часто тестирование сводится к эмуляции работы сервиса и наблюдением за топиками кафки. Для этого необходимо подключиться к кластеру кафки с теми же правами доступа, что и у вашего сервиса либо сервиса, с которым у вас интеграция (креды для кластера обычно подсказывают коллеги-разработчики, девопсы, тестировщики)...
Всем привет, меня зовут Стас, я техлид в Mish Product Lab.
Тема возникла не просто так: внутри команды у нас было немало споров и дискуссий о том, какой инструмент для проксирования и терминации SSL лучше использовать в различных ситуациях. Изначально все наши гипотезы были основаны больше на личных предпочтениях, чем на реальных данных. Мы долго спорили, надеясь, что истина будет где-то рядом с нашими любимыми решениями. Но в итоге пришли к выводу, что единственный способ получить действительно объективный ответ — это протестировать и сравнить различные варианты на практике.
Именно так родилась идея провести сравнительный анализ производительности HAProxy, Envoy, Nginx, Caddy и Traefik с поддержкой SSL/TLS. Мы хотели понять, какой из инструментов «из коробки» предоставляет наилучшую производительность и минимальные накладные расходы, особенно при обработке SSL-трафика, который, как известно, требует дополнительных ресурсов из-за шифрования и дешифрования.
Привет! Меня зовут Сергей, я дизайнер в команде, которая делает внутренний инструмент для сотрудников ДомКлик — тех, кто каждый день работает с клиентами и помогает им оформить или сопроводить ипотеку.
Наш продукт не увидит внешний пользователь, но он напрямую влияет на скорость, точность и удобство работы с ипотекой. Если что-то в интерфейсе неудобно, то это отражается не только на работе специалиста, но и на том, как быстро клиент получит одобрение, подпишет договор и купит квартиру.
Расскажу, как мы подходим к тестированию дизайна, какие методы используем, какие сложности бывают и что из этого получилось.
В этой статье разберём процесс написания API автотестов на Python, используя современные best practices. Кроме того, мы настроим их запуск в CI/CD с помощью GitHub Actions и сформируем Allure-отчёт с историей запусков. Цель статьи — не только показать, как писать качественные API автотесты, но и научить запускать их в CI/CD, получая удобные отчёты о результатах.
Логирование действий пользователей — ключевой процесс для любого бизнеса, который важен как для оценки текущего состояния продукта, так и для статистики проводимых экспериментов и нововведений. Как результат, к точности сбора статистики пользовательских действий обычно предъявляются высокие требования, а для оперативного выявления любых проблем работа с логами обвешивается множеством проверок.
Меня зовут Елена Пранова. Я инженер по автоматизации тестирования в ОК. В этой статье я расскажу об автоматизации проверок логирования в ОК, особенностях работы с Kafka, написании тестов для проекта статистики и не только.
Всем привет!
В этой серии из нескольких статей мы разберемся, что делать тестировщику на проекте с кафкой (как впервые, так и имея какой-то опыт). Здесь я не буду говорить о брокерах и zookeeper-ах, о том, как развернуть кафку. Но мы разберемся, как её настроить и как с её помощью тестировать ваши микросервисы.
Начнём с «базы» (точнее, теории).
Apache Kafka — распределённый программный брокер сообщений с открытым исходным кодом, разрабатываемый в рамках фонда Apache на языках Java и Scala.
Когда мы тестируем ПО, мы часто полагаем, что действуем объективно, следуя строгим методикам и анализируя каждый аспект системы. Однако за этим процессом стоит человеческий мозг, подверженный множеству когнитивных искажений, которые могут влиять на нашу способность принимать правильные решения.
В этой статье мы рассмотрим, как такие искажения, как эффект подтверждения, искажение доступности и эффект якоря могут саботировать ваши усилия, мешая объективности в тестировании. Осознавая их влияние, вы сможете улучшить свою методику и повысить качество продукта, который тестируете.
За последние годы скорость развития технологий для создания фронтенд-приложений выросла в разы. Новые фреймворки, библиотеки, инструменты сборки и подходы к разработке появляются практически каждый год. Однако, несмотря на это, основная точка взаимодействия пользователя с продуктом остаётся неизменной — это интерфейс. Именно он формирует впечатление о продукте и, по сути, является окончательной «витриной» всей вашей работы.
Традиционные подходы к тестированию на многих уровнях уже не успевают за реалиями разработки: ручное тестирование становится слишком трудоёмким, а написание unit- или end-to-end-тестов не всегда позволяет отследить именно визуальные изменения. И здесь на помощь приходит методология скриншотного тестирования — мощный инструмент для выявления визуальных багов, появляющихся в интерфейсе. Он позволяет убедиться в том, что ваш продукт отображается так, как задумано, и избавляет команду от многих сюрпризов.
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.
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.
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.
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.
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.
