Доступно

[software-testing] Автоматизация тестирования REST API на Python (Арсений Батыров, Виталий Котов)

Тема в разделе "Курсы по программированию"

Цена:
9000 руб
Взнос:
327 руб
Организатор:
Sklizad

Список участников складчины:

1. Sklizad 2. alesya_ok 3. Sveta10 4. Kapitoshka99 5. felix174 6. Anna.Karelina 7. An13na 8. Zoe888 9. solenny 10. Appletree 11. NataScht 12. mimikosha
Купить
  1. Sklizad Организатор складчин

    [software-testing] Автоматизация тестирования REST API на Python (Арсений Батыров, Виталий Котов)

    [​IMG]
    Этот курс позволит научиться с нуля автоматизировать тестирование API на популярном стеке Python, requests, pytest, Allure и Docker.
    Онлайн-тренинг

    Описание
    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.
    Урок 1 - Настройка окружения, запуск первой программы

    1. Мотивация - зачем тестировать API
    2. Подбор стека технологий
    3. Установка Python3 и Pycharm на популярные ОС
    4. Введение в HTTP и API
    5. Структура HTTP запроса
    6. Создание проекта
    7. Установка pip3
    Урок 2 - Создание простых запросов к API

    1. Изучение тестового API
    2. Пишем первый GET-запрос
    3. Разбираемся с форматом JSON
    4. Отправка data и get-параметров в запросе
    5. Автоматический парсинг JSON
    6. Работа с POST-запросами
    7. Интерпретация кодов ответа сервера
    8. Чтение и отправка headers запроса
    9. Чтение и отправка cookies запроса
    Урок 3 - Интеграция pytest в проект

    1. Знакомство с библиотекой pytest
    2. Параметризованный тест
    3. Создание API-тестов на авторизацию
    4. Функция setup в pytest, фикстуры
    5. Начало работы над фреймворком
    Урок 4 - Создание фреймворка и запуск в Docker

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

    Если вы не обладаете нужными знаниями, советуем предварительно пройти курс Python для начинающих.

    Также мы ожидаем, что вы уже обладаете базовой компьютерной грамотностью. На этом курсе мы будем работать с командной строкой, консольным интерфейсом, сетями, клиент-серверной архитектурой. 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.
    Начало: 11 августа 2021
    Окончание: 8 сентября 2021
    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
  3. Sklizad Организатор складчин
    Уведомляем вас о начале сбора взносов.
    Цена продукта: 9000 руб. Взнос с каждого участника: 327 руб.
    Кол-во участников в основном списке: 3 чел.

    Начало сбора взносов 14 Ноябрь 2021 года
     
    Sklizad,
  4. adsl3008 Складчик
    Вышел курс, для frontend/full-stack разработчиков Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... !
     
    adsl3008,
  5. Leo. Активный складчик
    _Neo [Яндекс Практикум] Аналитик данных

    Начните зарабатывать, анализируя

    Что именно вы будете делать, когда станете аналитиком
    Выгружать, преобразовывать и очищать данные с помощью SQL-запросов.
    Создавать дашборды с помощью Tableau и других инструментов.
    Запускать А/В-тестирования для проверки гипотез.
    Рассчитывать ключевые метрики работы компании и оценивать их значимость.
    Помогать бизнесу принимать решения на основе данных.

    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
    Leo.,
Наверх