Этот дайджест создан совместно с телеграм-каналом QA Live ? тестирование ПО. Подпишитесь, чтобы получать дайджесты прямо в телеграм!
Почитать:
Фокус на проектировании кода, маленькие шаги, короткие петли обратной связи, и непрерывный рефакторинг.
Наиболее важные показатели производительности приложения или сайта.
На других русскоязычных платформах:
Команда Яндекс Практикума изучила требования работодателей к инженерам по автоматизации тестирования. Рассказываем о том, что чаще используют для автоматизации — Java или Python, есть ли разделение внутри профессии на тех, кто пишет автотесты только на бэк или только на UI, и о других наблюдениях.
Новости от Манифестус. Это попытка ввести рынок QA-курсов в цивилизованные рамки.
Советы.
В этой статье мы поговорим о том, что можно проверить у локатора (элемента) и какие вообще есть возможности проверок. Более того, в этой статье я описал упражнения, которые вы можете выполнить и отработать в качестве практики.
Как бы вы начали входить в новый проект? Или вопрос опытным — как вы входили в новый проект? С чего бы начинали? Были бы это технологии или проблемная область? На какой стратегический вопрос хотели бы сперва найти ответ? Столько направлений, столько мыслей, столько желаний…Со временем у меня сформировался свой набор эвристик вхождения в проект — своего рода записная книжка товарища Селяева маленьких шагов (побед?) к достижению стратегических целей в тестировании нового проекта.
«Перевод статьи Джеймса Виттакера «Если вы стали QA менеджером». Оригинальный текст я прочла впервые в тот момент, когда сама оказалась на месте героя поста. За это время у меня появились комментарии к мнению Джеймса, поэтому, можно сказать, что мы соавторы получившейся статьи.»
Инструмент исследовательского тестирования с открытым исходным кодом.
Это неизбежно: приходится читать старый код автотестов, чтобы разобраться, что они вообще делают.
Пересказ (экс)-главредом Хабра новости о нашумевшей ИИ-системе от FoundationDB. Якобы полностью автономной.
Artem Zakharchenko, специалист по тестированию и автор библиотеки для тестирования MSW с 15К звезд на GitHub, поделился мыслями о Test Driven Development. Спойлер: TDD неправильная практика. Всегда была неправильной. Неправильна по определению. Ее главная заслуга — поощрение тестирования, и всё.
SafeTest призван решить эти проблемы с помощью нового подхода к UI-тестированию. Основная идея заключается в том, чтобы на этапе загрузки приложения иметь фрагмент кода, который внедряет хуки для запуска тестов. Обратите внимание, что этот способ работы не оказывает заметного влияния на обычное использование вашего приложения — SafeTest прибегает к ленивой загрузке для динамической загрузки тестов только при их выполнении (в примере с README тесты вообще не находятся в продакшен бандле). После этого для запуска обычных тестов можно использовать Playwright.
Анализ производительности React Native приложений: как выявить проблемы и улучшить перформанс
» — проблема в 99.9% случаев в JS потоке, я бы сказал что это главное узкое горлышко React Native. Но если писать код грамотно то все будет ок.»
Риски.
UI-автотесты под Android — отличный инструмент, который позволяет кратно сократить время на проверку разрабатываемых фич и свести к минимуму участие в ручном регрессионном тестировании инженеров по обеспечению качества. Но работать с UI-тестами надо правильно.
Практикум.
«Я Senior Frontend-разработчик в Циан. В этой статье поделюсь историей, как наша команда реформировала подходы к тестированию: как мы отказались от 100% покрытия и unit-тестов, чем их заменили и какой получили результат. Поговорим о проблемах с Enzyme, пользе Playwright, мокинге данных для бэка и взаимодействии с QA.»
В мире QA на других платформах (англоязычных):
Маленький практикум.
«Продайте им эту идею».
Data poisoning involves introducing malicious, misleading, or incorrect data into the testing dataset.
We need to decentralize testing the same way we’ve decentralized development and many other components of production operations. We need to put more testing in the hands of developers earlier (a “shift left”) so that they can find integration problems earlier.
Retrieval-augmented generation (RAG) — common pattern for extending the capabilities of large language models (LLMs).
Oh, whatever, E2E is magnetic, it is everywhere, so availability bias is the one to be blamed. Nonetheless, I would like to give you my two cents and extend this post inspired by some ideas shared during that episode (quotes are not exact, but more of the general ideas). Hence, let’s break down some advice I found dangerous (as it can be easily misinterpreted) for a typical software engineering project as a context.
Let’s say you are testing an app that derives its UI from its state object. All data is stored in an object that serialized in our example to/from localStorage.
«За последние 5 лет у меня выработалась привычка регулярно просматривать вакансии. Это не просто развлечение, это помогает оценить тенденции и понять, насколько моя карьера соответствует рынку. В последнее время, особенно за последние полгода, я заметила тенденцию: требования в вакансиях QA кажутся нереальными. Даже не знаю, кто придумывает эти требования. Может быть, это HR-отдел, действующий самостоятельно? Или, может, это вице-президент по Engineering?»
The Cherry-pick mindset focuses on creating maximal value with minimal effort. You automate easy tests, apply risk-based testing, or do both.
There’s a lot of buzz around tools like Cypress, Playwright, and Selenium. These are powerful, no doubt, but the hype around them can lead to a sort of Fear of Missing Out (FOMO) among QA professionals.
Learn how to create a «black box» tester in Python with this guide. Discover techniques for providing software testing with Django.
In this article I describe a requirements testing exercise I engaged in with a project of my own. I use a few techniques that were effective and relatively easy ways to expose problems not immediately visible in the first iteration of the requirements.
Посмотреть:
- From Head of QA to Freelancing (en) ⏱30 минут
Leonardo has more than 15 years of hands-on experience in software testing. He worked for different companies from software tester to Head of QA. At some point in his career, he switched to freelancing. For me, this sounds like leaving the comfort zone.
- API Exploratory Testing with Postman (en) ⏱1 час 15 минут
» I’ll explain the theory behind exploratory tests, and how because APIs are so complex, they are a prime candidate for that. We need to explore how they behave before releasing them into the wild. And don’t forget some Postman tips for that «regular testing» bits. Postman is a powerful tool, and it makes sense to know it a bit better.»
«Меня зовут Иван, и я зануда. Надеюсь, вы тоже.»
- Data-Driven Testing Design Pattern Explained (LambdaTest) (en) ⏱35 минут
From reviewing test projects and cases to demonstrating the application of implementing Data-Driven Patterns.
Uncover the secrets of Currents, the innovative tool revolutionizing the way we approach parallel CI test analysis in the cloud. Learn how Currents not only elevates popular testing frameworks like Cypress and Playwright, but also harmonizes with development workflows, offering critical insights to pinpoint and address flaky tests with precision. Andrew Goldis shares his groundbreaking strategies for aggregating test data, calculating flakiness rates, and mapping out test performance over time to guide strategic improvements. This episode is packed with insights for speeding up accelerating CI pipelines, mastering flakiness rate analysis, optimizing CI parallelization, and enhancing test analytics integration.
Какие промежуточные звенья могут быть в клиент-серверной архитектуре? — Для чего нужны брокеры очередей и как мы можем это использовать в тестировании — Что делать если релиз уже завтра, а к тебе приходят с срочным хотфиксом и ты не успеваешь все протестировать? — Что делать если ты просто не успеваешь все протестировать, а релизить ну очень надо.
Хорошей недели!
