Ну вот честно, задолбало это все. Везде курсы, буткемпы, обещания золотых гор. А на деле — требуют год-два опыта, хотя на позицию джуна берут. Я прошел курсы, сделал пет-проекты, даже автоматизацию на костылях написал. И что? Отказы, отказы, отказы. Где те самые вакансии, куда берут с улицы, но с горящими глазами?

Может, я что-то не так делаю? Или это такой вечный квест — найти первую работу тестировщиком? Даже с ссылкой на кракен маркетплейс, которая вроде как должна помочь найти что-то стоящее, все равно глухо. Может, кто-то реально сталкивался и знает, как вылезти из этой ямы? Поделитесь опытом, а то уже руки опускаются.

Ну блин, ребята, я уже не знаю, что делать. Задачу взял, надо было мелкий фикс залить. На локале все собралось, тесты прошли. Пытаюсь запушить ветку в GitLab, а он мне ошибку выдает: 'rejected, non-fast-forward'.

Я уже и rebase делал, и pull --rebase, и fetch — все одно и то же. Вроде бы и конфликтов нет, а пушится отказывается. Вроде бы и развитием IT интересуюсь, а тут такая мелочь, а тормозит весь процесс.

Кто-нибудь сталкивался? Как это лечится? Только без воды, пожалуйста, нужны конкретные команды или шаги.

Итак, коллеги. Столкнулся тут недавно с необходимостью быстро поднять качество тестирования API в одном проекте. Ручное тестирование — прошлый век, особенно когда речь идет о больших объемах данных и частых изменениях. Решил поделиться пошаговым подходом, который проверен на практике.

• Определение объема тестирования. Перед всем — четко определить, что именно будем тестировать. Это могут быть CRUD-операции, специфические бизнес-логики, обработка ошибок. Нужно составить список endpoint'ов и их основных сценариев.
• Выбор инструмента. Для ручного и полуавтоматического тестирования отлично подходит Postman. Для автоматизации — RestAssured (Java) или Requests (Python). Выбор зависит от стека проекта и команды.
• Разработка тест-кейсов. Пишем конкретные шаги для каждого сценария. Позитивные, негативные, граничные значения. Важно прописывать ожидаемый результат: статус-код, тело ответа, заголовки.
• Автоматизация. Вот тут начинается самое интересное. Пишем скрипты, которые будут прогонять наши тест-кейсы. Для начала можно автоматизировать самые критичные и часто используемые запросы.
• Интеграция в CI/CD. Автоматизированные тесты должны запускаться при каждой сборке или деплое. Это позволит ловить регрессии на самых ранних этапах. Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions — выбор за вами.
• Мониторинг и анализ. Настройте логирование и отчетность. Если тесты падают, нужно быстро понять, в чем причина. Анализируйте логи ответов.

Кстати, слышал, некоторые испытывают сложности с доступом к определенным ресурсам, типа кракен сайт. Это отдельная песня, но общий принцип тот же: иметь запасные варианты и инструментарий для диагностики. Важно не делать ставку на один единственный источник, это касается и инструментов тестирования.

Все говорят, что автоматизация – это наше всё. Но так ли это на самом деле? Я видел много проектов, где на автотесты убили кучу времени и денег, а в итоге они не покрывали и 50% реальных сценариев, глючили и ломались от каждого чиха. Получается, мы автоматизировали рутину, чтобы потом тратить время на поддержку этих самых автотестов?

Мне кажется, что автоматизировать нужно только то, что действительно повторяется и имеет смысл. Например, регрессионные тесты на стабильном функционале. А вот для проверки новых фич, юзерского опыта, или каких-то нестандартных сценариев – ручное тестирование пока никто не отменял. Главное – найти баланс, а не слепо следовать трендам. Как вы думаете, где та грань, после которой автоматизация становится дороже, чем ручной труд?