Библиотека тестировщика | QA, тестирование, quality assurance, manual testing, autotesting, ручное тестирование, автотесты

🔥 Гайд по UI-автотестам, часть 2

Ранее мы выкладывали часть 1, где рассматривали основы настройки стека и структуры тестов.

🆖 Теперь давайте перейдём к локаторам, тестовым данным и борьбе с нестабильными тестами.

1️⃣ Локаторы:

– Используйте data-testid или data-qa, не //div[3].

– Не ставьте sleep(). Только встроенные waitForSelector() или locator.waitFor().

2️⃣ Тестовые данные:

– Не кликайте UI ради подготовки. Поднимайте данные через API или SQL.

– Каждый тест должен быть независим — без состояния от предыдущих.

– Если нужно авторизоваться — делай фикстуру для логина.

3️⃣ Устраняйте «флейки»:

– Если тест падает нестабильно, не добавляйте ретрай, найди причину.

– Тесты, которые часто ломаются, пометь @flaky и заведи задачу.

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

💾 Бэкап был… но не тот

История, которая случается чаще, чем кажется.

После обновления сервис лег — стандартная процедура: откат, восстановление базы из последнего бэкапа.
Через пару минут — всё работает. Все выдохнули.

А потом начали писать пользователи:
— «Почему пропали заказы за вчера?»
— «А где новые пользователи?»

Выяснилось, что «последний бэкап» — не совсем последний.
Скрипт резервного копирования упал ещё неделю назад, но CI продолжал показывать «успешно».
Файл бэкапа был, просто не тот.

В итоге — минус неделя данных, ночная ручная реконструкция заказов и один очень печальный lesson learned.

📌 Что в итоге:

— Не доверяйте надписям «Backup OK» — тестируйте восстановление реально.

— Проверяйте даты, целостность и автоматизируйте валидацию бэкапов.

— Раз в квартал проводите disaster recovery drill — симуляцию аварии.

— И главное: не думайте, что беда случается только у других 🙂

❓ А вы когда-нибудь проверяли, что ваш бэкап реально восстанавливается?

🐸Библиотека тестировщика

#разбор_полетов

🔥 Когда понимаешь SOLID — жизнь становится проще

В октябре действует скидка 40% на все курсы от Proglib Academy, включая интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»

📘 На интенсиве ты:

— разберёшься, как проектировать приложения, которые не ломаются при каждом изменении;
— освоишь SOLID-принципы, IoC, адаптеры и фабрики;
— научишься строить масштабируемые архитектуры;
— создашь собственную игру «Звёздные войны».

👨‍💻 Примеры кода на C#, Java, Python, PHP, C++ и JavaScript. Главное — понимать принципы, а не язык.

Преподаватель — Евгений Тюменцев, директор компании HWdTech, разрабатывал многопоточные кроссплатформенные приложения для IBM Watson.

📆 Формат: онлайн, 1 месяц.
📚 9 лекций + 2 бонусных занятия + практика.

Интенсив подойдёт джунам, которые хотят апнуться до мидла, и мидлам, мечтающим о роли архитектора.

👉 Переходи к курсам со скидкой 40%

🛎 Верификация vs Валидация

Два термина, которые звучат почти одинаково, но означают разное:

ℹ️ Верификация — делаем по требованиям. Проверяем, что система работает как описано в ТЗ.

Мы сделали правильно.

ℹ️ Валидация — делаем для пользователя. Проверяем, что система решает нужную задачу.

Мы сделали то, что нужно.

📎 На картинке выше — лучший способ запомнить разницу: коротко, смешно и по делу.

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах

🔆 Когда баг не ловится

Клиент сообщает, что у него ошибка, но вы не можете её повторить. Ваши шаги?

Классическая ситуация для QA: баг «живёт» у пользователя, но у вас всё работает идеально.

🔜 Как действовать:

🔘 Собрать контекст: версия браузера, устройство, ОС, время, скрин/видео, логи.

🔘 Сравнить окружения: проверить конфигурацию продакшна, теста и staging.

🔘 Поиграть с данными: возможно, баг зависит от конкретного пользователя, роли или состояния кэша.

🔘 Записать наблюдения: даже если не воспроизводится — оформить отчёт с гипотезами и шагами.

💡 Хороший ответ звучит не как «не смог повторить», а как «исследовал, собрал данные и сузил возможные причины».

Таких специалистов ищут — не тех, кто ищет баги, а тех, кто ищет истину.

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек #middle

🧨 Релиз без багов — миф или цель

Прод-релиз всегда как квест: всё готово, тесты зелёные, но чувство тревоги остаётся. А если баг всё-таки вылез — виноват тестировщик или процесс?

❓ Что чаще ломает релиз:

👍 — Недостаток времени на тестирование

❤️ — Плохая коммуникация в команде

Сейчас на курсы Proglib действует −40%🥰

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa

💳 Шпаргалка по REST API

Все основы внутри:

— методы GET/POST/PUT/PATCH/DELETE,
— коды ответов 200–500,
— параметры, заголовки и JSON-примеры.

Полезно для подготовки к интервью.

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

🧩 Что такое State Transition Testing

Это метод тест-дизайна, который помогает проверять, как система ведёт себя при переходе из одного состояния в другое.

🔤 Вместо того чтобы проверять все возможные действия отдельно, мы смотрим на состояния и переходы между ними. Тестируем комбинации «состояние → событие → новое состояние».

Пример:

Допустим, у нас есть простая онлайн-форма подписки с тремя состояниями:

🟢 Не подписан

🟡 Подписка в обработке

🔵 Подписан

События: «Оформить подписку», «Подтвердить email», «Отменить подписку».

Тестируем переходы:

— Не подписан → Оформить подписку → Подписка в обработке

— Подписка в обработке → Подтвердить email → Подписан

— Подписан → Отменить подписку → Не подписан

➡️ Зачем нужно:

— помогает проверять все логические пути между состояниями

— выявляет баги при неожиданных последовательностях действий

— делает тесты системными и понятными

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах

⏰ Сегодня последний день!

🎁 Только при оплате до 19 октября — курс «Базовая математика» в подарок!

Успей попасть на экспресс-курс «Математика для Data Science» — 10 живых вебинаров, практика на Python, поддержка менторов и преподаватели из ВШЭ, Яндекс Практикума и Wildberries.

За 2 месяца разберёшься с тем, на чём держится Data Science:

• векторы, матрицы и регрессия;
• градиенты, оптимизация, вероятности и статистика;
• реальные задачи анализа данных;

🎓 Построишь математический фундамент и поймёшь, как работают алгоритмы ML под капотом.

👉 Записаться на курс

Старт — 6 ноября, не упусти бонус!🎁

🧑‍💻 TestRail vs Jira

Когда команда QA выбирает инструмент — рождается холивар между удобством и интеграцией.

➡️ TestRail

— Специализированный для управления тестами

— Подробные отчёты и метрики

— Легко интегрируется с CI/CD

➡️ Jira

— Расширение для Jira

— Тесная интеграция с задачами и баг-трекером

— Ограниченная аналитика в сравнении с TestRail

Голосуем реакциями:

👍 — TestRail
❤️ — Jira Test Management

🔤 Если хочется автоматизировать — гляньте курс по Python, сейчас −40%

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

📣 Подборка материалов на выходные

Если хотите освоить тестирование API — небольшая подборка для быстрого старта.

1️⃣ Как тестировать API

Базовое видео, объясняющее, что такое API и как его тестировать.

2️⃣ API Testing in 8 Minutes in Simple Terms

Быстрое и понятное видео о том, зачем тестировать API и с чего начать.

3️⃣ Про API, REST API для начинающего тестировщика

Статья с объяснением типов запросов, методов и примеров тестирования.

🎓 На курсах Proglib можно разобраться, как устроены API; сейчас −40 %

🐸 Библиотека тестировщика

#карьерный_трек #junior

♾️ 17 формул, которые изменили мир

Математика в действии — как уравнения, придуманные века назад, сегодня управляют интернетом, медициной, космосом и вашими финансами.

📎 Читать статью

А если после статьи захотите разобраться, как эта математика работает в Data Science — вот экспресс-курс, который всё расставит по полочкам:

«Математика для Data Science»

— практика и живые уроки
— разбор кода и проверка домашних
— поддержка в Telegram-чате

🎓 За 2 месяца поймёте, как работают алгоритмы ML под капотом.
🗓️ Старт — 6 ноября

👉 Записаться на курс

Отправь тому самому 🤵

🐸 Библиотека тестировщика

#прод_в_пятницу

⚡️ Апдейт за неделю

ℹ️ BrowserStack — Visual Review Agent

AI помогает масштабировать визуальное тестирование и автоматически выявлять визуальные регрессии.

ℹ️ UiPath и OpenText — лидеры Gartner

Оба признаны лидерами в дебютном Magic Quadrant для AI-augmented тестирования. Автоматизация тестов с ИИ выходит на новый уровень.

ℹ️ Локальное тестирование Windows 11

Последние обновления могут ломать локальные сервисы и mock-среды — проверяйте окружения перед релизами.

🐸 Библиотека тестировщика

#тест_драйв

🐸 Библиотека тестировщика

#прод_в_пятницу

😅 Скрипты написаны, баги найдены

Автотесты — это круто, но иногда они могут пропустить то, что не всегда можно задать в коде. В итоге, ручное тестирование все равно никто не отменял.

❓ Ваше мнение:

👍 — Ручное тестирование

❤️ — Автоматизация

🔤 Если хочется автоматизировать — гляньте курс по Python, сейчас −40%

🐸 Библиотека тестировщика

#стендап_qa

Недавно мы анонсировали старт нового курса «Математика для Data Science».

В ближайшие дни выйдет серия постов о том, что ждёт вас на курсе, а пока познакомим вас с его экспертами.

Спикеры курса:

👤 Ксения Кондаурова
Преподаватель и автор курсов для бакалавриата Центрального Университета (Т-Банк), спикер и методист для Edutoria (Сбербанк). Ксения расскажет, как линейная алгебра применяется для построения предсказательных моделей, и научит проверять гипотезы для бизнеса с помощью статистики.

👤 Диана Миронидис
Преподаватель НИУ ВШЭ, автор и методист Яндекс Практикума. Самый экстравагантный преподаватель из всех, с кем вы учились, — убедитесь, что математика может быть нескучной. Диана погрузит в математический анализ, научит исследовать функции и находить параметры, при которых ошибка модели минимальна.

👤 Маргарита Бурова
Академический руководитель образовательных программ по аналитике и анализу данных, Wildberries & Russ. Проведёт квиз с розыгрышем годовой подписки TG Premium. Маргарита — эксперт в дата-сайенс, ИИ и математических методах анализа данных, фанат развития ИТ-образования.

Вместе с экспертами за 8 недель вы не просто получите знания, а познакомитесь с математикой заново.

🎁 Только при оплате до 19 октября курс «Базовая математика» в подарок!

👉 Записаться на курс

🐳 Шпаргалка Docker

Все основные команды для работы с контейнерами, сборки образов, настройки сетей и дисков, а также для отладки в одном месте.

🔤 Сохраняйте, чтобы всегда быть под рукой!

🔗 В репозитории больше команд для работы с Docker

🐸 Библиотека тестировщика

#артефакт

🐳 Три кита Docker

♾ Dockerfile — это инструкция сборки.

Файл описывает базовый образ, зависимости, команды и рабочую директорию. На его основе Docker создаёт слой за слоем файловую систему будущего окружения.

♾ Docker Image (образ) — это слоёный snapshot среды.

Каждый слой immutable — поэтому образы легко кэшируются и пересобираются. Из одного образа можно запустить любое количество контейнеров.

♾ Docker Container (контейнер) — это живой процесс, запущенный из образа в изолированном namespace.

Он использует общий kernel, но имеет собственную файловую систему, сеть и окружение.

🗳 Команды, которые стоит знать:

docker build -t my-tests .     # собрать образ  

docker run -it my-tests        # запустить контейнер  

docker ps -a                         # посмотреть все контейнеры  

docker logs <id>                  # посмотреть логи  

docker system prune -af         # почистить мусор

🐸 Библиотека тестировщика

#теория_на_пальцах