👀 Автоматизация тестирования: стоит учить Python или Java

Вопрос, который волнует многих тестировщиков: продолжать работать с Java и Selenium или попробовать Python для автоматизации?

✅ Почему стоит выбрать Python:

— Быстрее осваивается.

— Используется в стартапах и небольших проектах.

— Широкий выбор современных фреймворков, например, Playwright.

— Большие перспективы для роста, особенно в стартапах.

✅ Почему стоит остаться на Java:

— Применяется в крупных проектах и старых компаниях.

— Все еще имеет большую популярность в традиционном QA.

— Если у вас уже есть хороший опыт с Java, есть смысл продолжить с этим языком.

⛔️ Почему стоит рассмотреть другие языки:

— JavaScript/TypeScript с такими инструментами, как Puppeteer, Cypress, и WebDriverIO, может быть отличным выбором для тестирования фронтенда.

— Если хотите работать с более современными инструментами, Python и JS/TS будут удобными.

А вы как думаете? Java или Python для автоматизации? Поделитесь своим мнением в комментариях! ✏️

🐸 Библиотека тестировщика

#междусобойчик

🟣 Подборка материалов для подготовки к собеседованию на позицию тестировщика

➡️ Собеседование на тестировщика 2025: вопросы от реальных Junior

➡️ Что происходит с собеседованиями в 2025 году: взгляд с обеих сторон баррикад

➡️ 75 популярных вопросов на собеседовании: примеры и ответы

➡️ Как я проходил собеседования на QA-инженера в разных компаниях: что на них обычно спрашивали

➡️ ТОП-30 вопросов на собеседовании QA

🐸 Библиотека тестировщика

#свежак

❓ Задача: проверяем отчет о заказах

В приложении формируется отчёт: «Общая сумма заказов по каждому клиенту за месяц».

Какие проверки нужно выполнить, чтобы убедиться, что GROUP BY работает корректно и суммы верны ❓

🐸 Библиотека тестировщика

#междусобойчик

😐 Топ-вакансий для тестировщиков за неделю

QA Engineer (Trading Data Flow) — от 4 500 €, офис (Кипр, помощь с переездом)

Senior QA engineer — от 3 500 $, удаленно (Москва)

Manual QA — офис (Ижевск)

QA Engineer (ЦФТ) — от 170 000 ₽, удаленно (Санкт-Петербург)

Senior Quality Assurance Specialist — удаленно (Москва)

➡️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале QA jobs

🐸 Библиотека тестировщика

#свежак

🔍 Как провести ревью кода и не пропустить уязвимость

Этот промпт помогает провести глубокий аудит и оценить качество кода — не как разработчик, а как тестировщик.

Промпт:

Представь, что ты QA-специалист. Твоя задача — проверить корректность предоставленного кода.

Цель: выявить ошибки, граничные случаи, уязвимости, а также предложить тест-кейсы.

Проверь:

1. Понимание и назначение кода
2. Валидность и невалидность входных данных
3. Граничные условия (min/max/edge)
4. Обработку исключений
5. Нефункциональные аспекты (например, утечки памяти, многопоточность)
6. Безопасность (SQL-инъекции, XSS и т.д.)

Дополнительно:

– Предложи улучшения
– Оцени читабельность и поддержку
– Придумай тест-кейсы для оценки поведения кода

Вот мой код: <вставить_код>

Что дает этот промпт:

➡️ Выявляет баги, о которых не подумал разработчик

➡️ Помогает составить набор тест-кейсов для ручной или авто‑проверки

➡️ Даёт рекомендации по улучшению архитектуры, читабельности и безопасности

Когда использовать:

— При ревью чужого pull request

— Перед релизом фичи

— Для поиска нестабильных багов и потенциальных уязвимостей, особенно когда ошибка появляется не всегда и зависит от условий ввода или окружения

🔗 Источник

🐸 Библиотека тестировщика

#буст

🐸 Библиотека тестировщика

#развлекалово

⭐️ Инструмент недели: читаемые автотесты с Gauge

Gauge — это фреймворк для автоматизации тестирования от ThoughtWorks, построенный вокруг идеи читаемых спецификаций.

Зачем нужен:

➡️ Читаемые тесты, как документация — Gauge использует markdown + шаблоны шагов, что делает тесты легко понятными даже для менеджеров и аналитиков

➡️ Многоязычность — вы пишете шаги на любом языке: Java, JavaScript, Python, C#, Go и других

➡️ Расширяемость — богатая система плагинов (репорты, CI-интеграции, IDE-поддержка, mock-серверы)

Как использовать:

1. Установите Gauge:

npm install -g @getgauge/cli

2. Сгенерируйте шаблон проекта:

gauge init java

3. Напишите .spec файл на Markdown с тестами:

# Проверка логина
## Успешный вход
* Ввести логин "user"
* Ввести пароль "pass"
* Нажать "Войти"
* Проверить, что пользователь авторизован

4. Определите шаги в коде (например, на Java):

@Step("Ввести логин <login>")
public void enterLogin(String login) {
    // реализация
}

5. Запустите тест:

gauge run specs

⚡️ Что важно знать:

— Gauge отлично подходит для командной работы — когда QA, разработчики и аналитики работают вместе над спецификациями.

— Поддерживает параллельный запуск тестов, что критично для больших тест-сьютов.

— Плагин Gauge для VSCode позволяет запускать тесты прямо из редактора.

— Это open-source, активно поддерживается и развивается.

🔗 Сайт проекта и документация

🐸 Библиотека тестировщика

#буст

🔍 Тестирование микросервисов vs монолита

Тестировщики привыкли к разным архитектурам. Что сложнее обкатать на прочность — единый монолит или многосервисный кластер?

✅ Испытания микросервисов:

— Распределённые вызовы (HTTP/gRPC, очереди) требуют эмуляции сервисов.

— Контрактное тестирование (Pact) защищает от конфликтов версий

— Сетевые сценарии: таймауты, ретраи и отказоустойчивость.

💡 На одном из проектов при обновлении сервиса аутентификации без Pact-теста в staging неожиданно сломался вход на фронтенд — тестировщики не эмулировали новый JWT-формат, и 30% сценариев упали.

✅ Преимущества монолита:

— Один процесс: end-to-end тесты запускаются сразу на всей системе.

— Минимум инфраструктуры — достаточно локального или staging-сервера.

— Простая отладка через IDE-брейкпойнты и профайлинг.

Как найти «золотую середину»:

➡️ Вводите микросервисы по частям, оставляя критичные фичи в монолите

➡️ WireMock, Hoverfly или Mountebank помогут «подтасовать» внешние зависимости

➡️ Автоматизируйте развёртывание через Docker Compose + тестовые контейнеры — чтобы окружение было идентичным на каждом прогоне

А у вас что сложнее далось: ловить таймауты в Kubernetes или гонять тесты на монолите? Поделитесь своими историями в комментариях! ✏️

🐸 Библиотека тестировщика

#междусобойчик

😧 Фишка в Postman

pm.sendRequest — мощная функция в Postman Sandbox, позволяющая выполнять дополнительные HTTP-запросы из pre-request или test-скриптов. Это полезно, когда нужно динамически получить данные во время выполнения теста.

Почему это важно:

🔘 Получение access-токенов или временных ключей перед выполнением основного запроса.

🔘 Вызов зависимого API и сохранение ответа для последующего использования.

🔘 Проверка отклика стороннего сервиса (например, email или webhook) в рамках одного сценария.

🔘 Имитация более сложных интеграционных сценариев без стороннего кода.

✅ Пример использования: получение токена и сохранение в переменной окружения

pm.sendRequest({
  url: 'https://auth.example.com/api/token',
  method: 'POST',
  header: {
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: {
    mode: 'raw',
    raw: JSON.stringify({
      username: 'testuser',
      password: 'securepassword'
    })
  }
}, function (err, res) {
  if (err) {
    console.error('Ошибка при получении токена:', err);
    return;
  }

  if (res.code === 200) {
    const token = res.json().access_token;
    pm.environment.set('authToken', token);
  } else {
    console.warn('Неожиданный статус:', res.code);
  }
});

➡️ После этого можно использовать {{authToken}} в других запросах, например, в заголовке:

Authorization: Bearer {{authToken}}

Важно:

— pm.sendRequest асинхронный — убедитесь, что основной запрос не зависит от результата, если вы используете его в test-скрипте.

— Для критически важных сценариев лучше использовать Pre-request Script — тогда вы гарантируете порядок выполнения.

🐸 Библиотека тестировщика

#буст