На примере FastAPI-чата показываю, как выстроить автотесты для API с двумя транспортами: REST используется для подготовки состояния, WebSocket — для проверки событий. В статье разбираем архитектуру тестов на Python: клиенты, фикстуры, Pydantic-схемы, контрактные проверки, Allure и CI/CD.
Большинство UI-тестов флакают, медленно работают и в итоге отключаются в CI. Показываю альтернативу — изоляционные UI-тесты без стендов, таймингов и боли.
Созвоны ломаются, VPN отваливается, сообщения теряются. Мы просто хотели рабочий чат — и в итоге сменили мессенджер. Рассказываю, что получилось.
Почему найм в IT стал жёстким, как фейковые резюме и AI убили доверие, и почему в 2026 году легче не станет.
Большинство API-тестов бесполезны: они флакают и тормозят CI. Показываю альтернативу — изоляционные тесты без стендов и боли.
Как писать «скучные» API-автотесты на Go: выносим всю инфраструктуру в Axiom, оставляя в тестах только бизнес-сценарии, и запускаем всё в CI/CD с Allure.
Раньше вас ревьюил злой коллега — теперь это делает AI. AI Review — open-source инструмент, который сам проверяет код прямо в CI/CD. Поддерживает OpenAI, Claude, Gemini, GitLab и GitHub. Быстро, честно и без боли.
В этой статье я расскажу про swagger-coverage-tool — инструмент, который показывает, насколько полно ваши тесты покрывают API по спецификации Swagger (OpenAPI). Всё работает автоматически, без изменений в логике тестов. Поддерживаются httpx и requests, отчёт генерируется в один клик. Идеально, если вы хотите объективно видеть, что действительно проверяют ваши API автотесты.
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.
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.
Load-testing-hub: эволюция сервиса аналитики нагрузочного тестирования
Ранее я рассказывал о load-testing-hub, инструменте для аналитики и агрегации данных по нагрузочным тестам. Тогда он находился в стадии MVP, а теперь прошел значительные улучшения.
Что изменилось?
— Добавлено больше информации и гибкости в настройках.
— Расширены возможности сравнения результатов.
— Реализованы детальные графики и аналитика по методам.
— Оптимизирован процесс выявления аномалий в производительности сервисов.
Один из практических кейсов — поиск по банковским операциям среди сотен миллионов записей. Load-testing-hub помог протестировать производительность, выявить узкие места и оптимизировать решение.
Изменений настолько много, что проще рассказать о сервисе заново. В статье подробно разберу его новые возможности и кейсы использования.
В этой статье расскажу о сервисе QA Admin, который разработал с нуля для нашей компании. Основная цель сервиса — упростить подготовку тестовых данных и сократить время, необходимое на тестирование.
В данной статье хочу рассказать про инструмент измерения покрытия gRPC сервисов tests-coverage-tool, написанный на языке Golang. Основная задача инструмента — автоматическое измерение покрытия требований на основе proto контрактов. Поговорим про использование в автотестах, концепцию, отчет и кратко про архитектуру самого инструмента tests-coverage-tool.
В данной статье хочу рассказать про сервис load-testing-hub, главная задача которого это сбор, агррегация, анализ и визуализация данных о нагрузочном тестировании
Расскажу о том, какие проблемы решает сервис, как он помогает оценивать производительность выпускаемых релизов, а также поделюсь примерами его использования
Рассмотрим основные возможности load-testing-hub, такие как создание наглядных графиков и отчетов, сравнение результатов нагрузочных тестов
В данной статье разберем, как писать gRPC автотесты с использованием языка Go, также сделаем Allure отчет.
В данной статье разберём, как писать API автотесты на TypeScript и Playwright, применяя лучшие практики автоматизации.
Пишем UI автотесты на TypeScript используя Page Object, Page Component, Page Factory, Playwright, Allure.
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
Как правильно писать UI авто тесты на python используя Playwright, Page Object, Page Component, Page Factory.