Привет, давненько меня не было.

Так вот, хочу рассказать о чем. Пару лет назад у меня возникла идея разработать опенсорс-фреймворк, что-то типа Django или FastAPI. То есть, что-то, что позволит быстро и удобно разработать автотесты. У меня было несколько подходов, и я даже написал такой фреймворк, который уже есть на PyPI, но не скажу, как он называется.)))

Проблема была в том, что я пытался сделать все и сразу, и было тяжело его развивать. Плюс, у меня был богатый опыт в автоматизации, но именно как разработчика опыта было мало. За последние пару лет я многому научился и разобрался. Я решил действовать более итерационно и делать инструменты так, чтобы они были полезны как тестировщикам, так и разработчикам.

Так появились инструменты restcodegen, который по Swagger-спеке генерирует Python-клиенты. Эта библиотека в отрефакторенном виде сейчас присутствует в нашей Python-платформе, и я знаю, что используется некоторыми людьми в проектах за пределами Ozon.

Вторая важная задача заключалась в удобной кодогенерации для gRPC. Подход к генерации gRPC-кода в виде плагина я подсмотрел в нашей же Python-платформе, но чтобы сделать это open source, разработал механизм для получения proto-файлов через gRPC-рефлексию. Теперь, зная хост или IP-адрес, можно легко получить Python-клиент для выбранного gRPC-сервиса.

Так появился инструмент pbreflect, и доклад про него вы можете посмотреть здесь.

Эти инструменты будут полезны любому Python-разработчику веб-приложений.

Теперь настал этап интеграции этих инструментов в сам фреймворк для разработки автотестов. Уже готова часть для работы с REST API. Сколько он экономит времени, зависит от размера вашего API, ведь по одной спецификации генерируются клиенты, тесты и фикстуры. Пользователю остается только заполнить хост своего сервиса, и дальше все, в принципе, работает. Про сам инструмент расскажу позже. Что меня удивило, так это то, что за неделю количество скачиваний составило больше 600. Пока это рекорд из всех моих библиотек. Некоторым подписчикам я уже даже дал потестить, но прошу здесь не спойлерить, об этом расскажу позже!

Привет ребят, сегодня такой завал, хотелось подвести какие-то итоги, но наверное уже не успею)

По поводу чего спросите вы?
Сегодня у меня День Рождения)

И вы уже сделали мне подарок, наконец-то набралось 1400 человек, ну если хотите еще меня порадовать поделитесь ссылочкой на мой канал со своими коллегами.

А я и дальше смогу делиться с вами хорошим техническим контентом и классными тренингами)

Спасибо что в этот день вы со мной)

Отзыв на тренинг "REST API Test Automation (Advanced)" от Валерия Меньшикова

Начну с того, что на всеразличных онлайн курсах по автоматизации тестирования (вполне себе хороших и не очень) я уже "собаку сЪел", поэтому есть с чем сравнить. Все эти курсы объединяет одно: упор сделан на web-автоматизацию на selenium с применением паттерна PageObject, а REST API уделяется совсем немного внимания (1, максимум 2 урока), хотя, казалось бы, API идеально подходит для автоматизации в первую очередь. Поэтому искал именно курс, на котором покажут и расскажут как можно выстроить структуру проекта по автоматизации именно API, и каким-то чудом наткнулся на этот тренинг от Валерия Меньшикова.
На тренинг лучше идти с уверенным знанием синтаксиса языка python, пониманием структур данных языка, циклов, ветвлений и базовым представлением об ООП. Хоть на курсе и есть занятие по основам python (знаю, что Валерий добавил его по просьбам учащихся), но всё же лучше изучить их где-нибудь на других платформах.
По сути курс начинается с написания автотеста, который после 1-го занятия представляет длинную простыню трудно читаемого кода (чего???).
Но потом начинается самое интересное: мы начинаем изучать всеразличные паттерны пректирования, такие как proxy, facade, decorator, начинаем применять различные инструменты для конфигурирования проекта, валидации запросов и ответов, проверок и много чего еще. В результате эта "длинная простыня трудно читаемого кода" превращается в легко поддерживаемый фреймворк, а сами тесты становятся читаемыми и понятными. Одного взгляда на автотест хватит, чтобы понять что там происходит и что проверяется.
Валерий учит не просто писать автотесты, а делать это так, чтобы в случае чего можно было быстро внести какие-то изменения, и всё продолжит работать. При этом всём так же прокачиваются навыки разработки в целом.
Ну и вишенкой на торте является прикручивание понятного и читаемого allure-отчета, отчета о покрытии приложения тестами, настройка CI в GitHub Actions и GitLab CI с нотификацией результатов тестирования в канал телеграм через бота.
Тренинг действительно можно назвать "уникальным", ибо навряд ли где-то можно найти что-то подобное.
От меня 10 из 10 и большое спасибо Валерию за то, что делится такими бесценными знаниями.

Недавно в линке увидел пост, где коллега искал человека или школу которые смогут обучить команду НЕ начинающих автоматизаторов, а людей с опытом.

На самом деле его запрос был необычный. Там были и базовые вещи, но из того, что мне показалось интересным в его запросе это "Абстрактные классы", "Интерфейсы", "Алгоритмы", "Эффективное использование многопоточности", на python.

Не могу говорить за тенденцию, но немного повангую, а может пофантазирую.

В связи с активным использованием ИИ, просто написать рабочий код уже не является преимуществом в профессии или каким то чудом, это делается как раз легко.

Так что этап когда сотрудник, не просто пишет рабочий код, а понимает как писать хороший код, понимает хорошие практики и может валидировать ИИ вполне себе вписывается в эту модель развития.

Можно ли без этих знаний писать автотесты? В 90% случаев да и довольно неплохие.
Могу предлположить, что скоро, да и уже от многих AQA просят писать QА сервисы, разрабатывать свои инструменты автоматизации. И вот как раз сюда требуемые знания ложатся прекрасно.

Что касается меня, я конечно предложил свои программы для его команды, там пусть сами думают) Но отдельно тренинг под его команду я разрабатывать не буду, мне лень, да и тем более у меня уже есть рабочий материал.

Ведь изначально идея моих тренингов была такая, что я хотел давать такие темы, которые обычно в курсах по автоматизации не рассматриваются и которых капец как не хватато мне, когда я рос как автоматизатор. Многие вещи я набивал только практикой, а многие знания до сих пор можно узнать только из (представьте себе) книг, не потому что их не знает чат гпт, а потому, что человек который работает с ИИ не знает, что спросить, а в книгах все идет структурировано и по порядку, и тренингов по сложным темам и с хорошей подачей днем с огнем не сыскать.

Я всегда упарывался над архитектурой тестов, поэтому у меня много посвящается внимания этим темам. Темы асинхронки и многопоточности так же присутствуют в моих тренингах в привязке для решения конкретных задач.

Наверное закономерно, но это привело меня в разработку, да еще и в команду python платформы, чем я безумно горжусь)
Команда которая так же как и я упарывается над архитектурой и от которой я очень многому научился.

К чему я это все, к тому что наверное я очень хочу выдавать желаемое за действительное, и чтобы количество написанного кода перерастало в качество)
Чтобы автоматизаторы развивались и чтобы моя светлая идея выращивать топовых инженеров развивалась.

Не всегда успеваю публиковать отзывы, но очень люблю когда студент находит время написать подробный отзыв. Хочу всем моим студентам сказать большое спасибо, кто уделяет этому время, особенно если это сделано не для отписки с чатом гпт)