Home

Автор: Пол Гриззаффи (Paul Grizzaffi)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Расхожая фраза «как у всех нормальных людей» означает приобретение лишних «вещей» или особое поведение – только потому, что ваши друзья, соседи, коллеги уже имеют эти вещи или так себя ведут. Идея тут в том, что если вы не хотите выглядеть лузером на их фоне, вам нужно хотя бы идти в ногу с их социальной и экономической позицией. Мой сосед купил новую машину – мне тоже надо. У коллеги новый MacBook – мне тоже надо. Netflix использует Chaos Monkey – мы тоже должны. Даже в мире технологий мы можем стать жертвами схожего феномена, изучая, как другие компании и организации обращаются с различными дисциплинами и технологиями, и тестирование/автоматизация тут не исключение.

Автор: Баз Дейкстра (Bas Dijkstra)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

В этой статье я хочу глубже разобраться в вопросе, заданном мне Сайфуддином Раджем, подписчиком моей (уже прекратившей существование) рассылки. Он попросил меня более подробно остановиться на концепции «значимой автоматизации», и дать рекомендации, как сделать ее таковой. Надеюсь, я смогу ответить на этот вопрос.

Чтобы грамотно обсудить, что значит «значимая», нам нужно рабочее определение. Не претендую на то, что мое определение «значимой автоматизации» исчерпывающе, но базировать свои мысли буду на нем. С этого и начнем:

Значимая автоматизация – это автоматизация, написанная для получения ценной информации о качестве нашего продукта (когда мы пишем проверки), или помогающая выявить эту информацию эффективнее (когда мы используем автоматизацию в иной форме).

Повторюсь, это, вероятно, не идеальное определение (но много ли вы видели идеальных?), но для начала сойдет. Разберемся с ним и детальнее взглянем на значимость автоматизации.

Говоря, что тесты должны получать ценную информацию, я говорю о создании тестов, делающих две вещи.

Автор: Эйоб Гайус (Ejob Gaius)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Тест-автоматизация программных интерфейсов приложения (API) критически важна для проверки надежности и производительности API. Ручное тестирование, конечно, возможно, но автоматизация будет эффективнее и точнее, и мудро будет применять любой инструмент, упрощающий автоматизацию API-тестирования.

Можно, конечно, писать код тест-автоматизации API самостоятельно, но ряд производителей предлагает платформы с готовыми решениями, позволяющие тестировщикам создавать автотесты, программируя минимально. Это значит, что у вас останется больше времени на размышления, что именно вы тестируете, вместо создания кода с нуля. И чем проще изучить инструмент, тем лучше...

Оригинальная публикация

Есть такое мнение, что качество кода автотестов не так важно в сравнении с основной кодовой базой. Однако это тоже код, который приходится поддерживать с соответствующими накладными расходами. Если не следить за его качеством, то и тут могут возникать проблемы. 

И у каждой ошибки есть своя цена. Было бы здорово, если бы о них можно было узнать:

• на этапе локальной отладки и, соответственно, быстрее (например, запустив одну команду и получив отчёт) — движение в сторону Fail Fast и сокращения Feedback Loop;

• не занимая ресурсы CI сборкой кода, который заведомо придётся исправлять, — Quality Gates;

• снимая часть нагрузки с ревьюера и меньше переключая контекст специалистов;

• работая с унифицированным кодом и не тратя время на обсуждение мелочей.

Это может касаться как простых ошибок, на которые не хочется тратить время специалистов, так и неочевидных ошибок, у которых иногда непросто определить причину.

Меня зовут Николай, и я инженер в мобильной платформенной команде Яндекс Еды. В этой статье я расскажу, как мы повышаем качество кода автотестов Android-приложения. И в этом нам помогает статический анализ.

Автор: Мануэль Матузович (Manuel Matuzović)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Предупреждение: это не статья о Lighthouse, другие инструменты тестирования дадут схожий результат. Это статья про нас, разработчиков, и про то, что мы не должны бездумно полагаться на автоматизированное тестирование.

Встроенный в Google инструмент тестирования Lighthouse оценивает доступность наших сайтов по шкале от 0 до 100. Похвально иметь высокий рейтинг, однако то, что вы набрали 100, не значит, что у сайта прекрасная доступность. Чтобы это доказать, я провел небольшой эксперимент.

Всегда приятно видеть посты с высоким Lighthouse-рейтингом в социальных сетях, демонстрирующие, как здорово люди оптимизировали свой или клиентский сайт. Сразу видно, что их волнует качество того, что они сделали.

Автор: Субботин Юрий

В наше время автоматизация стала ключевым фактором в повышении эффективности бизнес-процессов. В этой статье мы рассмотрим детальный план внедрения автоматизации в новый проект, используя язык программирования Python. Мы подробно разберем каждый этап плана, предоставив аннотации к коду и примеры использования.

Автор: Баз Дейкстра (Bas Dijkstra)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Сегодня я хочу поговорить о наблюдении, к которому я вновь и вновь возвращаюсь, разговаривая с тестировщиками – это может быть в ходе курса, сессии менторства, или в любой иной ситуации. Возможно, это не наблюдение, а момент, который уже давно беспокоит меня, как автоматизатора и тренера. По сути он сводится к двум вновь и вновь возникающим вопросам:

Я, как профессионал: Почему так много людей начинают автоматизировать с UI-автоматизации?

Я, как тренер: Почему так много курсов автоматизации начинает с UI-автоматизации?

Автор: Куо Динг (Kwo Ding)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Разделение ответственности – отличный принцип программирования, разделяющий код на отдельные секции, у каждой из которых свои обязанности. Применим этот принцип к коду тестов, создавая тесты REST API.

Автор: Катерина Верхошинская (инженер по автотестированию в Газпром-Медиа Холдинг)
Оригинальная публикация

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.

Автор: Баз Дейкстра (Bas Dijkstra)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Несколько недель назад в моей LinkedIn-ленте появился пост от коллеги-автоматизатора Куо Динга. В нем Куо предлагает использование того, что он называет моделью «клиент – тест», для улучшения разделения ответственности при создании тестов API на основе HTTP в REST Assured.