Автоматизация тестирования REST API на Python

Ближайший старт: 03 ноября 2021

4

недели на освоение востребованного навыка

30

различных API-методов мы создали для практики

5

популярных библиотек используем в нашем фреймворке

Записаться!

На рынке мало автоматизаторов API

Компании готовы нанимать специалистов с навыками автоматизации на хорошие зарплаты

> 400 вакансий

автоматизаторов открыто сейчас на hh.ru

~ 120,000 руб.

Средняя зарплата автоматизатора

4 недели

нужно, чтобы освоить автоматизацию API

Спрос на автоматизаторов API растет

В современном мире тестирование API становится неотъемлемой частью тестирования продукта в целом. Если раньше приложение взаимодействовало только со своим сервером, то в наши дни ни одно приложение не обходится без общения с сервисами метрик, социальными сетями и другими приложениями. Это общение происходит через API.

Соответственно, кратно растет спрос на специалистов, которые будут тестировать эти API.

При этом API — одна из наиболее легко автоматизируемых частей тестирования. Она по определению предполагает возможности лёгкого управления с помощью программ. А значит, начать с него путь в автоматизации куда проще, чем с UI тестов.

В отличие от популярных инструментов для UI-тестирования, специалистов по тестированию API значительно меньше, и они куда более востребованы. А из двух наиболее популярных языков программирования Python является совершенно точно более простым в освоении.

Курс Автоматизация тестирования API на Python специально создан для быстрого погружения в навыки, необходимые тестировщику для успешного старта карьеры в автоматизации. Да и для ручного тестировщика понимание внутреннего устройства API и возможность быстро проверить свои гипотезы простым скриптом будут значительными плюсами в работе.

На этом курсе вы научитесь:

Устанавливать и настраивать окружение для работы - Python, PyCharm
Скачивать нужные для работы пакеты и библиотеки
Понимать устройство HTTP-протокола, API и REST
Работать с авторизационными и сессионными cookies
Работать с заголовками HTTP-запросов
Познакомитесь с форматом JSON и научитесь парсить ответы сервера
Писать простые и комплексные API-тесты
Создавать отчёты в Allure
Запускать тестирование API в Docker

Для кого этот курс:

для начинающих автоматизаторов
для тех, кто хочет эффективно и быстро автоматизировать тесты на API
для тех, кто уже перерос тесты в Postman
для тех, кому интересна крутая альтернатива стека на Java

Внимание. Созданный нами на занятиях фреймворк мы закинем на GitHub. Его можно будет добавить в резюме и применять на работе.

Для прохождения курса не нужны никакие предварительные знания о работе с API. Только общее представление о написании кода на любом языке программирования - что такое условие IF, как устроены циклы и что такое класс. Всему остальному мы научим.

Записаться

Программа занятий

4 недели обучения

Мотивация - зачем тестировать API
Подбор стека технологий
Установка Python3 и Pycharm на популярные ОС
Введение в HTTP и API
Структура HTTP запроса
Создание проекта
Установка pip3

Изучение тестового API
Пишем первый GET-запрос
Разбираемся с форматом JSON
Отправка data и get-параметров в запросе
Автоматический парсинг JSON
Работа с POST-запросами
Интерпретация кодов ответа сервера
Чтение и отправка headers запроса
Чтение и отправка cookies запроса

Знакомство с библиотекой pytest
Параметризованный тест
Создание API-тестов на авторизацию
Функция setup в pytest, фикстуры
Начало работы над фреймворком

Создание фреймворка - работа с гибкими assert и verify
Создание API-тестов на регистрацию
Работа с PUT-запросами
Создание кастомных параметров запроса
Автоматическое логирование запросов и ответов, работа с логами
Добавление Allure-отчетов к проекту
Запуск проекта в Docker

Введение

Что такое система контроля версий
Обзор систем контроля версий
Почему Git

Создание аккаунта на Github

Регистрация
Обзор интерфейса
Создание собственного репозитория

Настройка локальной работы

Установка Git на локальный компьютер
git clone

Информационные команды

git status
git diff
git log
git show
git blame

Работа с удаленной информацией

git fetch
git pull

Работа с локальными изменениями

git commit
git push
git merge

Буфер данных

git stash
git pop

Ветки (branch)

git branch
git branch delete
git checkout

Работа с файлами

git add
git reset
git reset --soft
git reset --hard
git reset HEAD

Конфигурация Git

git alias
user
color
.gitignore

Решение конфликтов

решение конфликта мержа ветки
решение конфликта буфера

GitFlow

Разбор типовых flow работы с Git

Разбор популярных сервисов

Регистрация на GitLab
Регистрация на BitBucket

Вступление

Что такое Docker
Отличие Docker от Virtual Machine
Для чего используют Docker
Почему для Windows и MacOS все не так?

Установка Docker

Установка Docker на MacOS
Установка Docker на Windows
Установка Docker на Linux

Первые команды

Версия Docker
Помощник Docker

Контейнеры (containers)

Что такое контейнер
Как запустить контейнер
Параметры команды run
Запускаем контейнер с Ubuntu
Detached контейнеры
Attach запущенного контейнера
Работа с несколькими контейнерами одновременно
Работа с файлами внутри контейнера

Тома (volumes)

Что такое том
Создаем, подключаем и удаляем том

Монтирование (mount)

Mount bind - подключение директории хост-системы
Mount тома
Пример запуска программы на Python с mount
Readonly mode
Тестирование программы на разных версиях языка программирования на примере Python

Образы (images)

Что такое образ
Качаем образ
Выбираем версии

Docker Hub

Регистрируемся на Docker Hub
Авторизация Docker из терминала
Создаем свой первый образ
Заливаем свой образ на Docker Hub

Проксирование портов

Запускаем Selenium Server через Docker
Запускаем Selenium Server через Docker правильно
Создаем Selenium-сессия на запущенном контейнере

Работа с автотестами внутри Docker

Разбираемся с настройками docker network
Разбираемся с тем, как устроены автотесты на примере Selenium-тестов
Скачиваем исходники Selenium-тестов на Java
Настраиваем запуск тестов в контейнере на примере Java и Maven
Связываем контейнер Selenium и контейнер с запущенными тестами
Работа с артефактами автотестов из контейнера

Dockerfile

Что такое Dockerfile
Основы синтаксиса
Пример запуска простой программы на Python
Пример создания образа с Selenium-тестами

Docker compose

Что такое Docker compose
Пример создания сервиса на примере Python-программы
Запуск простого сервиса
Запуск нескольких сервисов на примере Maven-образа с Selenium-тестами и образе Selenium Server

Обзор решений для оркестрации контейнеров (Docker Swarm и Kubernetes)

Docker Swarm - для чего нужен и когда используется
Kubernetes - для чего нужен и когда используется

Создание, просмотр и удаление файлов и папок

pwd
cd
ls
mkdir
touch

Работа с файлами и папками

mv
cp
rm

Чтение файлов

vi
nano
cat

Поиск

find
grep

Перенаправление ввода и вывода

|
>
>>

Процессы

ps
top
kill

Работа с удаленными ресурсами

ping
scp
curl
ssh

Утилиты

sed
xargs
awk

Организация работы в консоли

alias
bashrc
source
PS[1-2] и другие переменные окружения

Записаться

Как проходит тренинг

1

Занятия

Длительность тренинга 4 недели. Каждую неделю ученики получают видеозаписи занятий в нашей онлайн-системе обучения

2

Домашние задания

К каждому занятию выдается домашнее задание. Примерное время выполнения 2-3 часа

3

Обратная связь

Тренер просматривает ответы ученика и дает развернутый комментарий. Вопросы учеников разбираются в групповом чате

4

Сертификат

По окончании обучения всем выполнившим домашние задания выдается сертификат о прохождении курса

Узнать подробнее

Остались вопросы?

Записывайтесь на курс и узнайте все об автоматизации тестирования API. Или сначала задайте все интересующие вас вопросы ведущим преподавателям курса.

Записаться!

Задать вопрос

Технические требования

Внимание! Для полного прохождения курса необходимы:

Windows 7+ ИЛИ Mac OS Catalina ИЛИ Ubuntu 16.04+
Процессор i-серии (i3, i5, i7) или аналогичный от AMD
Минимум 8 GB RAM
10 GB на жёстком диске
Разрешение экрана минимум 1280 x 800

Для новичков в IT

Мы ожидаем, что вы уже обладаете базовой компьютерной грамотностью. На этом курсе мы будем работать с командной строкой, графическим и консольным интерфейсами, переменными окружения, сетями, клиент-серверной архитектурой, скриншотами и видео.

Если вы не уверены, что знаете все это в должной мере — пройдите простой тест. Если по результатам теста вы получите меньше 20 баллов — мы рекомендуем пройти короткий курс "Азбука IT". На нем вы сможете быстро получить все необходимые знания, которые совершенно точно пригодятся вам в дальнейшем.

Пройти тест

Почитать про курс