Отчет о результате прохождения теста будет отображен api тестирование в консоли и также будет установлено значение кода возврата в 0 (при успешном выполнении) или код ошибки, что позволяет использовать Karate DSL при автоматическом запуске тестов в CI/CD. Для запуска тестов в контекстном меню коллекции необходимо выбрать Run collection, указать количество итераций и промежуток между ними. Результатом выполнения будет информация об итогам выполнения запросов в итерациях и отчет об успешности прохождения. Нагрузочное тестирование имеет решающее значение для понимания того, как REST API работают в сценариях интенсивного трафика и высокой нагрузки. Речь идет не только о том, чтобы обеспечить правильную работу API, но и о том, чтобы убедиться, что они могут справиться с резким ростом запросов пользователей без ущерба для скорости или надежности.
Протестируйте пределы возможностей вашей системы
Делая все тесты сама, я уверена, что в тесте будут именно те проверки, которые мне нужны, ведь мобильные разработчики не знают мой продукт глубоко. Так фича сразу покрыта тестами, и мне не нужно к ней больше возвращаться. Может показаться, что писать тесты на нескольких языках программирования — это что‑то запредельное, но на самом деле всё не так страшно, главное начать.
Лучшие практики тестирования API
С одной стороны, можно отдать мобильные тесты мобильным разработчикам, но у них свои задачи, им нужно делать новый функционал, а автотесты будут лежать месяцами и ждать своей очереди. В своей команде я сразу же после выпуска фичи пишу тесты на всех платформах по порядку, оставаясь в контексте проверок. Иногда я копирую тест, написанный под iOS в Android‑проект, и так как шаги те же самые, нужно только написать код на нужном языке. Интеграционные тесты обычно проверяют сервис по его контракту и спецификации — если этого достаточно для уверенности в работоспособности сервиса и нет существенных технических препятствий, то вы можете сделать ставку на них.
Выполнение тестирования API REST
- Написание тщательного отчета переводит ваши данные из количественных в качественные, предоставляя команде более рабочую информацию для последующих этапов процесса разработки.
- И если QA-специалист поставит себе цель донести эту ценность и это качество через весь процесс разработки до финальной стадии, то на выходе клиенты получат быстрый, надежный и удобный сервис.
- Понимание этих концепций будет полезно для создания прочной основы успешного фреймворка для тестирования API.
- Этот подход мне нравится тем, что тестов не так много, и я успеваю написать их в рамках спринта, где создается фича.
- Например, для юзабилити-тестирования или исследовательского тестирования.
- В этом учебнике мы протестировали несколько запросов на обоих интерфейсах и поделились результатами.
Изучая материалы, связанные с обеспечением качества сложных систем, становится понятно, что это самое “качество” появляется на самом раннем этапе. Лучшие практики описывают процесс доставки ценности до потребителя в максимально эффективном виде. И если QA-специалист поставит себе цель донести эту ценность и это качество через весь процесс разработки до финальной стадии, то на выходе клиенты получат быстрый, надежный и удобный сервис. А компания, в свою очередь, сэкономленные бюджет на разработку, дополнительную прибыль и лояльность. От качества проработки требований напрямую зависит качество API и стоимость продукта в целом. Никому не хочется платить за десяток раз переписанную фичу из-за опечаток в ТЗ.
Создание собственной структуры API против использования инструмента REST API
Несмотря на преимущества автоматизации, не каждая компания может позволить себе полностью автоматизировать тестирование. В каждом конкретном случае нужен индивидуальный подход, чтобы определить оптимальное соотношение между ручным и автоматизированным тестированием. При этом учитываются размер организации, её ресурсы и специфика проектов. На создание надёжной структуры автоматизации тоже нужны ресурсы и инвестиции.
Этот вид тестирования имитирует реальные условия, предоставляя представление о том, как API ведут себя в стрессовой ситуации, помогая выявить узкие места и точки снижения производительности. Кроме того, есть важные вещи, чтобы понять, чтобы интерпретировать результаты, включая методы и код статуса. Автоматизация тестирования позволяет выполнять повторяющиеся задачи быстрее и точнее, чем вручную. Она особенно полезна при проверке базовых функций приложения, которые остаются неизменными от релиза к релизу. Зачастую автоматизируют регресс‑сценарии, чтобы сэкономить время на ручное тестирование новых функциональностей. Ребята надеялись, что именно я со своим небольшим опытом С# создам им проект с автотестами с нуля.
Например, они могут некорректно обрабатывать такие вещи, как датчики движения или работу с камерой. Их стабильная и правильная работа требует особого подхода к тестированию, особенно когда речь идёт о кросс‑платформенных приложениях, работающих в iOS и Android. В этой статье я поделюсь своим опытом и трудностями, которые могут встретиться в процессе тестирования приложений в упомянутых ОС. В тестирование я перешла из отдела закупок и никаких способностей к программированию у меня не было. Но тогда я была уверена, что без написания кода зарплата быстро упрется в потолок. А список компаний, где рассматривают только ручных тестировщиков, значительно меньше, поэтому я решила, что надо с этим что‑то делать.
Это приводит к тому, что одно и то же приложение может вести себя по‑разному на разных устройствах. Так я написала свои первые автотесты и была безумно рада этой возможности. После первых двух неудачных попыток с автоматизацией можно было сказать, что программирование — не моё и всё бросить, но я решила, что мне просто нужно чуть больше времени, чтобы разобраться, и всё получилось. Как и Наташа, многие ручные тестировщики в какой‑то момент задумываются о дальнейшем развитии и встает вопрос «а надо ли мне писать код? Однако у того, что QA пишет тесты на все платформы, есть и оборотная сторона.
Например, нужно уделить внимание поиску квалифицированных специалистов и настройке процессов, а это может занять немало времени. Тестирование в разработке ПО обычно делится на фронтенд- и бэкенд-тестирование, каждое из которых фокусируется на разных аспектах приложения. У некоторых разработчиков возникает соблазн создать собственную структуру API при тестировании API, вместо того чтобы использовать инструмент REST API в качестве альтернативного варианта. Одним из лучших мест, куда можно обратиться за советом по программированию и тестированию, является YouTube-канал freeCodeCamp.org, предлагающий подборку курсов и рекомендаций по тестированию API.
Но лучше всего о Почтальон является то, что если у вас есть URL API, вы можете просто вставить его, чтобы получить код статуса, и то же правило относится ко всем другим методам. Для получения дополнительной информации о статусных кодах HTTP, а также полный список всех различных кодов и сообщений об ошибках, прочитайте нашу статью HTTP Status Codes List на нашей базе знаний. В связи с этим крайне важно, чтобы API были тщательно протестированы, поскольку они играют значительную роль в разработке с другими приложениями и интеграциями, а также в пользовательском опыте. Во-первых, в каталоге tests/data есть файл create_person.json, который представляет собой пример тела запроса (также часто называемый полезной нагрузкой запроса). Используя лучшие практики и опираясь на личный опыт, можно добиться высокого качества приложений, которые будут работать стабильно на различных устройствах и операционных системах. А ещё есть большое количество пользователей, которые любят кастомизировать ОС, устанавливая дополнительные лончеры, получают root‑доступ или ставят кастомные прошивки от сторонних разработчиков.
Скорее всего, это простые тесты без глубокого погружения в особенности языка и фреймворка, так как очень сложно одинаково хорошо писать тесты на нескольких языках. На переключение будет тратиться время, что‑то придется вспоминать заново, и наверняка по‑настоящему развиваться получится только в одном, край — двух языках. Этот подход мне нравится тем, что тестов не так много, и я успеваю написать их в рамках спринта, где создается фича. Так не копится бэклог неавтоматизированных фичей, которые мы снова и снова вынуждены проверять руками и тратить на это кучу времени. Всё перечисленное — побочные эффекты перехвата исключений ради негативных тестов. Вопрос в том, какое исключение бросать — и если в исключении будет HTTP-статус, этого достаточно для написания теста.
Если ручное тестирование процветает на ранних стадиях кодирования и определения раннего прогресса простого API, то автоматическое тестирование идеально подходит для предварительной доработки более крупного и сложного продукта. Основным ограничением для процесса тестирования программного обеспечения является ваш бюджет. Если у вас нет бюджета на корпоративное программное обеспечение или на проект закончились деньги, вы не сможете завершить тестирование API. При первоначальном изучении работы API идеальным вариантом является проведение ручного тестирования. Вы вносите незначительные изменения в кодовую базу и определяете границы API на ранних этапах, а ручное тестирование позволяет повысить уровень гибкости, поскольку вы вносите множество мелких изменений. Эти системы работают путем упрощения запросов, которые делает каждая часть программного обеспечения в системе, с определенным ответом, возникающим при определенном удаленном запросе.
Используйте этап тестирования API для того, чтобы все больше и больше нагружать приложение, вставляя все больше данных и делая все больше запросов. Посмотрите, какие проблемы возникают, когда вы это делаете, и начните модифицировать свое приложение, чтобы это не стало проблемой, если ваше приложение будет использоваться чаще, чем вы ожидаете. Основное отличие API автоматизации тестирования от ручного тестирования заключается в количестве работы, которую разработчики лично вкладывают в этот процесс. Существует множество преимуществ использования автоматизации тестирования API по сравнению с выполнением этого тестирования вручную, что делает ее идеальным способом для организаций, желающих выполнить тестирование API. Альтернативой тестированию API вручную является автоматизированное тестирование API.
Хотя они обеспечивают большую функциональность конечного продукта, это делает их более сложными для тестирования. Тем не менее, перед командой стоит сложная задача — убедиться, что система тестирования API правильно работает с трекинговой системой, а вызовы, которые делает API, получают корректный ответ. Можно решить эту проблему, внедрив и включив нагрузочные тесты с непрерывной доставкой (CD). Он широко используется для тестирования веб-приложений на базе JSON и XML.
Если тело запроса не передано, сохраняется предыдущая функциональность генерации тела запроса. Это в целом хорошая практика, так как позволяет не указывать тела запросов непосредственно в тестах и делает их более компактными, особенно если у вас большой объём данных. Процесс автоматического тестирования и проверки функциональности программного интерфейса приложения (API) известен как автоматизация API.
Автоматизированное тестирование кода считается идеальным подходом в современной практике разработки программного обеспечения. Настройка такой системы требует значительных начальных усилий и ресурсов, включая финансовые и временны́е инвестиции, но вложения окупаются. Это происходит благодаря значительному росту скорости и снижению нагрузки на специалистов в долгосрочной перспективе. Хотя это и не является частью самого процесса тестирования, планирование последующих шагов в рамках контрольного списка API обеспечивает более практичное использование тестирования.
_lastException, и будем перехватывать исключения во всех методах, вызывающих методы API. Для решения проблемы надо учесть, как устроен параллелизм для Reqnroll+XUnit. Есть более дешёвые способы изоляции тестов, работающих с БД — мы обсудим их позже. Статья покажет полноценный подход к организации интеграционных тестов на языке Gherkin для API-сервиса, написанного на C# 12 с ASP.NET Core 8 и использующего PostgreSQL. Негативное тестирование (Negative Testing) фокусируется на том, как API реагирует на неверные, некорректные или необычные входные данные.