Пользователь
Как правильно писать API авто тесты на Python используя Pytest, Pydantic, Httpx, Allure.
Эта статья как продолжение статьи Как правильно писать UI авто тесты на Python. Если мы говорим про UI автотесты, то тут хотя бы есть паттерны Page Object, Pagefactory; для API автотестов таких паттернов нет. Да, существуют общие паттерны, по типу Decorator, SIngletone, Facade, Abstract Factory, но это не то, что поможет протестировать бизнес логику на уровне API тестируемой системы
Привет, Хабр! Меня зовут Катерина, я инженер по автотестированию в команде онлайн-кинотеатра PREMIER и сегодня я хотела бы поделиться с вами своим опытом в написании API автотестов на Python. Я работаю в сфере автотестирования уже довольно давно и на практике встречаю проекты из разных сфер деятельности (банкинг, ритейл, телекоммуникации, строительство, развлечения и др.) зачастую, работая над ними, я сталкивалась с одной общей проблемой - код автотестов был тяжелым в понимании и плохо масштабируемым. Приходилось его капитально рефакторить, а это совсем невесело;) В этой статье я хочу поделиться советами, как сделать ваш код более «чистым», легким в понимании и расширении. Мне всегда хочется думать, что тот, кто будет работать с моим кодом в будущем, будет думать обо мне и моём коде в положительном ключе, а не ругаться на него. Если вы разделяете мою философию, прошу под кат.
Привет, Хабр. Меня зовут Николай Борисенко. Я специалист по автоматизации тестирования в ОК, и я продолжаю наш рассказ о генерации тестов на основе спецификации API.
В первой части статьи мы уже рассказали об автотестах в ОК, предпосылках внедрения автогенерации тестов и ключевых компонентах разрабатываемой системы. В этой части я продолжу рассказ и подробнее остановлюсь на более прикладных моментах реализации.
В мире, где успех измеряется количеством выполненных задач и достигнутых вершин, очень легко потерять себя в бесконечном потоке обязательств. Профессиональное выгорание — это не просто «усталость», а сигнал организма, что пора остановиться и задуматься: а где мой личный баланс?
Такое состояние напоминает тихий пожар, который медленно сжигает силы и креативность, оставляя после себя ощущение пустоты и утраты смысла. В статье я расскажу, как распознать первые признаки выгорания, почему важно уделять время себе, и какие шаги помогут вернуть внутренний огонь.
Вещаю для вас я, Паркулаб Адель, HR в компании ИдаПроджект. Поехали :)
Когда мы открывали наш седьмой Технотекст, казалось, что самой загадочной будет номинация НИИЧАВО. Но на удивление, её смысл понятен сразу, а вот больше всего вопросов задают по номинации «Инженерный подход». Это про инженерные решения? Про системы? Про DIY? Сегодня найдём ответ на этот вопрос.
В данной статье мы рассмотрим основы асинхронного программирования в python, фокусируясь на ключевых концепциях и их практическом применении. Мы начнем с изучения генераторов и итераторов — фундаментальных механизмов, лежащих в основе асинхронности python. Затем поговорим о потоках и процессах, чтобы понять, как они соотносятся с асинхронным подходом.
Основная цель статьи — создание собственной упрощенной реализации asyncio, включая цикл событий, задачи и примитивы синхронизации. Это позволит глубже понять внутреннее устройство асинхронной разработки в python.
В последнее время я поучаствовал в нескольких дискуссиях, которые выявили то, о чем я и так давно догадывался: очень многие программисты не понимают, зачем в тестировании нужны моки. Если ваш ответ — «чтобы не ходить из тестов в сторонние сервисы», или «чтобы не разворачивать весь мир для одного хиленького юнит-теста» — текст ниже может оказаться вам полезен.
Разумеется, моки помогают избавиться от необходимости вызывать сторонние API, или разворачивать тестовую базу, чтобы протестировать функцию агрегации цен товаров в корзине, но нужны они не для этого. Все вышеперчисленное — лишь приятный побочный эффект. Или неприятный, как твердят противники моков, потому что внешний API может измениться, а суммирование данных из базы — поломаться на самом вызове базы. И оба сценария тоже надо бы протестировать.
Привет, Хабр! Меня по-прежнему зовут Александр, я всё ещё Linux-инженер с десятилетним стажем, завсегдатай Q&A и даже целый куратор парочки тэгов в нём. Но все эти сомнительные регалии в контексте данной статьи не важны и приведены тут ради красного словца, а обратиться к вам я хочу как (не совсем) обычный пользователь Хабра.
Дело в том, что месяц назад мне, не нарушившему ни одно из правил ресурса, выдали кармический shadow ban.
Привет, Хабр!
Сегодня мы рассмотрим, как создать собственный DHCP‑сервер на Python. Суть сервера проста — он динамически раздаёт IP‑адреса устройствам в сети, избавляя нас от головной боли статической конфигурации.
Суть сервера будет заключаться в том, чтобы «подставлять» IP‑адреса устройствам, заходящим в сеть. Сервер будет ловить DHCP‑запросы от клиентов, выбирать свободный IP из заранее подготовленного пула и подтверждать выдачу.
Чем мы займемся? План на сегодня такой:
• Разберем, чем может быть полезна маркерная доска для личного пользования, саморазвития, изучения иностранных языков и пр.;
• Реализуем виртуальную доску, которая будет "мозолить" нам глаза и не даст забыть о важном;
• Разберем некоторые технические подробности реализации, а заодно уличим хваленые ведущие LLM в обмане;
• Вспомним детство — порисуем на холсте.
Что общего между космонавтом и программистом? Скоро эти профессии станут в равной степени бессмысленным выбором для карьеры. В интервью Youtube-каналу Ai4dev автор одного из самых интеллектуальных IT-каналов на YouTube, Fullstack-разработчик Михаил Ларченко рассказал, как искусственный интеллект уже переворачивает индустрию с ног на голову, почему европейские модели могут оказаться лучше американских, и что делать разработчику, чтобы не оказаться выброшенным на обочину технологического прогресса.
В 2023 я больше всех продавал на маркетплейсах в своей товарной категории, работал со всеми крупными ритейл-сетями, а всего бизнес приносил 1,1 млрд ₽ выручки и 55 млн ₽ прибыли в год.
Streamlit — это фреймворк для языка программирования Python с открытым исходным кодом, который позволяет создавать интерактивные панели и приложения на базе машинного обучения и делиться ими.
С помощью Streamlit можно быстро превратить модель машинного обучения или обычную программу в одностраничное веб-приложение и управлять им. Фреймворк преобразует результат работы модели в вид, понятный человеку и подходящий для загрузки на сайт.
Некоторые возможности Streamlit:
В этой статье попробуем разобраться, почему ООП — худшее, что было придумано в программировании, как оно стало таким популярным, почему опытные программисты Java (C#, C++ и т.п.) в принципе не могут считаться крутыми инженерами, а код на Java - хорошим.
На конференции FrontedConf 2021 Андрей Старовойт показал плюсы и минусы TypeScript. Если вы сомневаетесь, стоит ли его использовать — эта статья для вас, чтобы вы смогли для себя всё решить. Если вы уже любите и используете TypeScript, то надеюсь, вам тоже будет интересно.
Все преимущества и недостатки языка описаны, конечно, через призму опыта Андрея. Несмотря на то, что последние 7 лет он работает в компании JetBrains над продуктом WebStorm на Java Kotlin, пишет он и на TypeScript. Попутно много смотрит на код других людей, пытаясь понять, что с ним можно сделать внутри WebStorm и почему типы выбились неправильно. А также — какие инспекции можно применить так, чтобы люди стали счастливы, а их код — лучше.
Как провалить собеседование в IT? Легко!
Провел больше сотни интервью и заметил закономерности, из-за которых кандидаты получают отказы. В этой статье — субъективные, но проверенные советы для опытных специалистов, которые хотят проходить собесы легче. Даже если у вас "богатый" бэкграунд, вопросы к вашему опыту могут появиться внезапно и поставить в тупик. Делюсь наблюдениями, разбором типичных ошибок и рекомендациями, которые помогут взглянуть на процесс глазами собеседующего.
