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.
Краткое содержание курса:
Урок 1 - Настройка окружения, запуск первой программы
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
Урок 2 - Создание простых запросов к API
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
Урок 3 - Интеграция pytest в проект
Знакомство с библиотекой pytest
Параметризованный тест
Создание API-тестов на авторизацию
Функция setup в pytest, фикстуры
Начало работы над фреймворком
Урок 4 - Создание фреймворка и запуск в Docker
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
Технические требования
Для выполнения заданий вам потребуется:
Windows 10, или Mac OS Big Sur, или Ubuntu 18 или выше
Процессор i-серии (i3, i5, i7) или аналогичный от AMD
Минимум 4 GB RAM
1 GB на жёстком диске
Разрешение экрана минимум 1280 x 800
Требования к знаниям
Для прохождения курса не нужны никакие предварительные знания о работе с HTTP и API. Мы всему научим. Однако, нужны базовые знания любого языка программирования:
Работа с циклами (for, while) и условиями (if)
Работа с функциями - входные параметры, return
Основы ООП - что такое классы и объекты классов, статические и нестатические функции
Этих знаний будет достаточно.
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.
Краткое содержание курса:
Урок 1 - Настройка окружения, запуск первой программы
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
Урок 2 - Создание простых запросов к API
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
Урок 3 - Интеграция pytest в проект
Знакомство с библиотекой pytest
Параметризованный тест
Создание API-тестов на авторизацию
Функция setup в pytest, фикстуры
Начало работы над фреймворком
Урок 4 - Создание фреймворка и запуск в Docker
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
Технические требования
Для выполнения заданий вам потребуется:
Windows 10, или Mac OS Big Sur, или Ubuntu 18 или выше
Процессор i-серии (i3, i5, i7) или аналогичный от AMD
Минимум 4 GB RAM
1 GB на жёстком диске
Разрешение экрана минимум 1280 x 800
Требования к знаниям
Для прохождения курса не нужны никакие предварительные знания о работе с HTTP и API. Мы всему научим. Однако, нужны базовые знания любого языка программирования:
Работа с циклами (for, while) и условиями (if)
Работа с функциями - входные параметры, return
Основы ООП - что такое классы и объекты классов, статические и нестатические функции
Этих знаний будет достаточно.
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): VIP