Автоматизированное тестирование на Python

все курсы

Программирование

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

4.6

9 месяцев,

начало 19 апреля

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Отсутствует

Сертификат

Да

Стоимость курса

94 006 ₽

есть рассрочка

Чему вы научитесь

Писать чистый код на Python

Будете применять принципы ООП и функционального программирования при написании тестов, ориентироваться в библиотеках языка. Познакомитесь с инструментами статистического анализа кода.

Строить архитектуру тестов

Узнаете про паттерны тестирования, примените модель MVC к тестам и научитесь группировать их в тестсьюты.

Писать автотесты

Разберётесь в концепциях тест-дизайна, будете применять их при написании тестов в DevTools, PyCharm, Pytest и Selenium.

Работать с DevOps

Узнаете, как интегрировать параллельные и последовательные тесты в Jenkins чтобы ускорить циклы тестирования и внедрить их в общий пайплайн поставки продукта.

Интегрировать тесты с Git

Будете коммитить тесты, делать merge со старыми и решать конфликты версий.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

DevOps

gRPC

Jenkins

Linux

RESTful API

SDK

Selenium WebDriver

SQLAlchemy

Git

CSS

GraphQL

ORM

Автоматизированное тестирование

Виртуализация

ООП

Grpc

PROTOBUF

XPath

Pytest

Playwright

BDD

Базы данных

Архитектура

MVC

Grid

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Образовательная организация

Skillbox

3329 отзывов

Российская интернет-компания из сферы онлайн-образования, основанная в 2016 году. Контрольный пакет ООО «Скилбокс» принадлежит VK. Компания считается лидером российского рынка профессионального онлайн-обучения. Она также лидирует в сфере обучения профессиям, связанным с цифровой экономикой и Интернет-рекламой.

Skillbox — российская компания, которая специализируется на онлайн-образовании. Skillbox называет себя онлайн-университетом востребованных профессий.

Образовательные программы сервиса сосредоточены на четырех основных направлениях:

дизайн;
программирование;
маркетинг;
управление.

На платформе можно получить знания по актуальным темам и востребованные навыки. Все курсы нацелены на практику: мы следим за актуальностью материала и помогаем с трудоустройством и стажировкой.

Образовательная платформа Skillbox была запущена в 2016 году. Компанию основали Игорь Коропов (1989—2020) и Дмитрий Крутов.Позже к ним присоединились Андрей Анищенко и Сергей Попков.Генеральным директором компании с момента основания является Дмитрий Крутов.Skillbox дважды получила «Премию Рунета»: в 2018 году в номинации «Образование и кадры», и в 2019 году в номинации «Технологии и инновации»

В феврале 2019 года Mail.Ru Group приобрела 3 % компании, затем в марте увеличила долю до 10,33 %, и, наконец, до 60,33 % в декабре того же года.Согласно годовому отчёту Mail.Ru Group, контрольный пакет компании обошёлся ей в 1,6 млрд руб.

В ноябре 2019 года РБК включил компанию в рейтинг 35-и крупнейших EdTech компаний России, поставив Skillbox на 6-ое место. В 2020 году в рейтинге топ-10 крупнейших EdTech-компаний, составленном РБК, Skillbox переместилась на 2-ое место.

В октябре 2020 года Mail.Ru Group увеличила свою долю в компании до 70 %. В ноябре 2020 года сооснователь платформы Игорь Коропов погиб в Сочи.

Программа курса

Программирование на Python

Python Basic

Введение.
Основы работы с Python.
Операторы, выражения.
Условный оператор if, ветвления.
Условный оператор if: продолжение.
Цикл while.
Цикл for: циклы со счётчиком.
Цикл for: особенности работы с range.
Цикл for: работа со строками.
Вложенные циклы.
Числа. Типы int и float.
Функции: начало.
Особенности float.
Установка и настройка IDE.
Базовые коллекции. Списки.
List: Методы работы со списками.
Представления списков.
Базовые коллекции. Строки.
Базовые коллекции. Словари.
Базовые коллекции. Кортежи.
Функции: продолжение.
Работа с файлами.
Исключения: работа с ошибками.
Введение в ООП.
Основные принципы ООП.
Итераторы и генераторы.
Декораторы: базовый уровень.
Углублённая работа с классами и встроенные декораторы.
Декораторы: продвинутый уровень.
Функции: Конец.
Библиотеки для работы с данными.
Бонусный модуль. Основы работы с сетью.

Python Advanced

Flask: начало.
Основы работы в Linux. Часть 1.
Основы культуры CI. Часть 1.
Flask.
Основы работы в Linux. Часть 2.
Основы дебаггинга и профилирования. Часть 1.
Logger.
Деплой приложения на linux.
Docker.
Базы данных. Часть 1.
Многозадачность. Часть 1.
Многозадачность. Часть 2.
Базы данных. Часть 2
Вводный модуль по MVC-фреймворку. Часть 1.
Вводный модуль по MVC-фреймворку. Часть 2.
Базы данных. Часть 3.
RESTful API.
MVC, язык шаблонов. Часть 3.
Базы данных. Часть 4.
Знакомство с ORM SQLAlchemy. Часть 1.
ORM SQLAlchemy. Часть 2.
CGI server.
Основы дебаггинга и профилирования. Часть 2.
Основы дебаггинга и профилирования. Часть 3.
Многозадачность: asyncio.
Многозадачность: fastAPI.
Postgres + Миграции.
Pytest, Mock.
Безопасность.
Основы культуры CI: linters.
CD, автоматический деплой.

Автоматизация тестирования

Введение в автоматизацию тестирования API

Введение в разработку и автотестирование. Узнаем, что и зачем автоматизировать.
Пишем первый тест на Pytest.
Параметризация тестов.
Подключаем API. Тестируем настоящее приложение. Современные протоколы передачи данных: http(s), gRPC(protobuf), GraphQL. Requests.
Делаем тесты сложнее. Контрактное тестирование.
DDT в тестировании API. Учимся работать с БД. Узнаем о @dataclass декораторе для формирования моделей и возможности сравнения данных.
Учимся писать оптимальные и эффективные тесты. Узнаем, как работать с генерацией SDK, использовать темплейты, использовать статичные входные данные или отдать предпочтение генерации.

Автотесты на Python. Базовая часть

Введение в автоматизированное UI-тестирование. Знакомство с веб-автоматизацией на Python.
Поиск элементов с помощью Selenium WebDriver.
Поиск элементов: CSS.
Сложные CSS-локаторы и ожидания элементов.
XPath-локаторы.
Мастер-класс по написанию автотестов.

Автотесты на Python. Продвинутая часть

Архитектура автотестов. Основные паттерны проектирования.
Тестируем сложные элементы интерфейсов.
Параллельный и удаленный запуск (Grid) тестов. Разберём проблемы эмуляции слабого железа.
Работа с внешними источниками данных.
BDD и автотесты.
Работа с фикстурами и хуками. Работа с плагинами и препроцессорами для сбора данных. Параметризация. Работа с метками (mark).
Обзор других фреймворков: Playwright, Cypress, Chrome Dev Tools protocol.
Интегрируем Python и JS c помощью JS interop. Изучаем тонкости при работе с ожиданиями.
Проксирование и мокирование запросов. Изучим отдельные сервисы и возможности CDP-протокола для перехвата запросов.
Подключаем и смотрим отчёты при помощи Allure. Разноуровневое логирование и дополнительные артефакты: скриншоты, видео.

DevOps для тестировщиков

Виртуализация. Контейнеры. Оркестрация и взаимодействие контейнеров. Что это такое?
Непрерывная интеграция, Jenkins.
Подготовка тестового окружения. Подходы к построению и варианты тестовых окружений. Аргументы за и против тестов на продакшне.
Подходы, особенности и проблемы масштабирования окружений.
Учимся следить за метриками, диагностика и анализ деградаций.