Автоматизация тестирования REST API на Python
software-testing - А. Батыров, В. Котов
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:
-Скачивать нужные для работы пакеты и библиотеки.
-Понимать устройство HTTP-протокола, API и REST.
-Работать с авторизационными и сессионными cookies.
-Устанавливать и настраивать окружение для работы - Python, PyCharm.
-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
Краткое содержание курса:
Урок 1 - Настройка окружения, запуск первой программы
-Мотивация - зачем тестировать API
-Подбор стека технологий
-Установка Python3 и Pycharm на популярные ОС
-Введение в HTTP и API
-Структура HTTP запроса
-Создание проекта
-Установка pip3
Урок 2 - Создание простых запросов к API
-Изучение тестового API
-Пишем первый GET-запрос
-Разбираемся с форматом JSON
-Отправка data и get-параметров в запросе
-Автоматический парсинг JSON
-Работа с POST-запросами
-Интерпретация кодов ответа сервера
-Чтение и отправка headers запроса
-Чтение и отправка cookies запроса
Урок 3 - Интеграция pytest в проект
-Знакомство с библиотекой pytest
-Параметризованный тест
-Создание API-тестов на авторизацию
-Функция setup в pytest, фикстуры
-Начало работы над фреймворком
Урок 4 - Создание фреймворка и запуск в Docker
-Создание фреймворка - работа с гибкими assert и verify
-Создание API-тестов на регистрацию
-Работа с PUT-запросами
-Создание кастомных параметров запроса
-Автоматическое логирование запросов и ответов, работа с логами
-Добавление Allure-отчетов к проекту
-Запуск проекта в Docker
Продажник:
Скачать курс:
software-testing - А. Батыров, В. Котов
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:
-Скачивать нужные для работы пакеты и библиотеки.
-Понимать устройство HTTP-протокола, API и REST.
-Работать с авторизационными и сессионными cookies.
-Устанавливать и настраивать окружение для работы - Python, PyCharm.
-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
Краткое содержание курса:
Урок 1 - Настройка окружения, запуск первой программы
-Мотивация - зачем тестировать API
-Подбор стека технологий
-Установка Python3 и Pycharm на популярные ОС
-Введение в HTTP и API
-Структура HTTP запроса
-Создание проекта
-Установка pip3
Урок 2 - Создание простых запросов к API
-Изучение тестового API
-Пишем первый GET-запрос
-Разбираемся с форматом JSON
-Отправка data и get-параметров в запросе
-Автоматический парсинг JSON
-Работа с POST-запросами
-Интерпретация кодов ответа сервера
-Чтение и отправка headers запроса
-Чтение и отправка cookies запроса
Урок 3 - Интеграция pytest в проект
-Знакомство с библиотекой pytest
-Параметризованный тест
-Создание API-тестов на авторизацию
-Функция setup в pytest, фикстуры
-Начало работы над фреймворком
Урок 4 - Создание фреймворка и запуск в Docker
-Создание фреймворка - работа с гибкими assert и verify
-Создание API-тестов на регистрацию
-Работа с PUT-запросами
-Создание кастомных параметров запроса
-Автоматическое логирование запросов и ответов, работа с логами
-Добавление Allure-отчетов к проекту
-Запуск проекта в Docker
Продажник:
Скачать курс:
Последнее редактирование:
