Как правильно писать API авто тесты на Python используя Pytest, Pydantic, Httpx, Allure.

https://habr.com/ru/post/709380/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709380

Привет! Меня зовут Тимур Шарафутдинов, я занимаюсь процессами автоматизации тестирования в «Ростелеком ИТ». Сегодня поделюсь своим опытом реализации model based-подхода в написании python API автотестов на проекте — приложении с микросервисной архитектурой для обработки, хранения, конфигурирации заказов.

Используя API интерфейс мы сделали удобный и адаптивный стек под частые изменения с лаконичным кодом и с проверками соответствия спецификации, без необходимости каждый раз актуализовать вручную все сопутствующие тесты. Как мы это сделали — читайте под катом.

https://habr.com/ru/post/684278/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684278

Тестирование сетевых приложений разделяется на несколько взаимосвязанных этапов и значительно зависит от корректности работы API. Нередко API публикует большое количество методов, манипулирующих объектами хранилища данных, часть из которых защищено механизмами авторизации. Тесты включают в себя последовательность операций по созданию-изменению-удалению объектов и могут состоять из большого количества запросов, которые предпочтительно проверять без участия тестировщика. В этой статье мы обсудим различные подходы к автоматизации тестов API с использованием Postman, Rest Assured и Karate DSL.

https://habr.com/ru/post/681450/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681450

В список требований, предъявляемых к QA-специалистам, включают умение тестировать API приложений.

Обращения к API помогают оптимизировать процесс тестирования: сократить время на проведение, расширить покрытие кейсами, минимизировать зависимость от внешних систем, например, клиентской части приложения. Кроме того, обращения к эндпойнтам позволяют проверить тестовые случаи, которые невозможно воспроизвести, используя только графический интерфейс.

Чтобы выбрать инструмент для тестирования API на своем проекте, вам нужно четко представлять свои цели, объект и результат, который хотите получить. Неправильно выбранный инструмент может привести к увеличению трудоемкости и затягиванию процесса тестирования, а также к пропуску багов.

В этом материале мы рассмотрим наиболее распространенные виды API, выделим их характерные особенности, а также разберем популярные инструменты для тестирования API и опишем применение на практике. Изучив этот материал, вы сможете выбрать наиболее подходящий инструмент и использовать его на своем проекте.

https://habr.com/ru/post/675878/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=675878

Попробуем в несколько итераций написать API тесты на Python и рассмотрим типичные ошибки, с которыми можно столкнуться.

https://habr.com/ru/post/669880/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=669880