Автоматизация тестирования

Подготовка сценариев и выбор метрик

Перед проведением нагрузочного тестирования важно понять, что именно проверяем: выдержит ли сайт наплыв посетителей, справится ли база данных с увеличением запросов, не замедлится ли система после обновления. Без четкой цели тестирование может не дать полезных результатов.

Чтобы тесты дали точные результаты, нужно заранее спрогнозировать поведение пользователей. Это включает количество юзеров, скорость их действий и изменения нагрузки со временем. Эти параметры объединяют в профиль нагрузочного тестирования. Такой подход позволяет выявить слабые места системы еще до того, как они начнут влиять на реальных пользователей.

Также важно выбрать, какие метрики отслеживать. Основные показатели — пропускная способность, время отклика, загрузка процессора и памяти. Если при росте нагрузки появляются ошибки, нужно понять, при каком уровне запросов это происходит.

Запуск тестов и мониторинг системы

Просто запустить тест недостаточно. Нужно следить за состоянием серверов, базы данных, проверять, как растет нагрузка. Обычно тесты начинают с небольшой нагрузки и постепенно ее увеличивают. Это помогает понять, в какой момент система начинает работать на пределе.

Важно мониторить систему в реальном времени. Если тест показывает, что при 500 пользователях все работает стабильно, а при 600 — начинаются сбои, можно искать узкое место. Иногда проблема в базе данных, иногда — в сервере приложений, а иногда — в очередях сообщений.

Анализ результатов

Когда тесты завершены, начинается самое интересное — разбор данных. Нужно сравнить фактические результаты с ожиданиями.

Анализ помогает выявить слабые места: медленные SQL-запросы, нехватку оперативной памяти, перегруженные диски. Иногда проблема в алгоритмах: например, поиск по каталогу товаров может занимать слишком много времени, если не настроены индексы в базе данных.

Какие инструменты используют для нагрузочного тестирования

Тестировщики знают: если система ведет себя стабильно на небольшом количестве пользователей, это еще не гарантия, что она выдержит пик нагрузки. Чтобы не гадать, как поведет себя сервис во время масштабного трафика, используют специальные сервисы для нагрузочного тестирования, которые помогают имитировать поведение пользователей, фиксировать скорость отклика и находить слабые места.

Apache JMeter — база для нагрузочного тестирования

Позволяет проверять производительность сайтов, API и баз данных, настраивать сложные сценарии и имитировать поведение множества пользователей.

Пример тестирования в JMeter — нагрузочное тестирование видеостриминговой платформы во время премьеры популярного сериала. Можно смоделировать ситуацию, когда пользователи одновременно включают сериал, переключают качество видео и оставляют комментарии.

Postman — для нагрузочного тестирования API

Postman чаще используют для функциональных тестов, но у него есть и базовые возможности нагрузочного тестирования. Например, можно запустить серию запросов к API и посмотреть, как оно себя ведет под нагрузкой.

Однако Postman не рассчитан на серьезные нагрузки. Когда нужно проверить, + как API работает под нагрузкой в тысячи запросов в секунду, стоит выбрать JMeter или Locust.

Locust — для нагрузочного тестирования с Python

Когда нужно протестировать API или веб-приложение, одним из удобных инструментов становится Locust. С его помощью можно моделировать активность пользователей, управлять нагрузкой и отслеживать поведение системы в реальном времени, чтобы заранее выявить потенциальные проблемы.

Во время тестирования сайта на нагрузку Locust позволяет контролировать количество юзеров, распределять нагрузку и анализировать результаты в реальном времени.

Как вы поняли, в нагрузочном тестировании практически никуда без знаний автоматизации тестирования. Для работы с инструментами вроде Postman, Locust и JMeter важно уметь писать автотесты, настраивать сценарии нагрузки и анализировать результаты.

Ключевые метрики нагрузочного тестирования

Чтобы нагрузочное тестирование сайта, сервиса или приложения дало практическую пользу, мало просто запустить тесты. Нужно правильно интерпретировать результаты. Для этого отслеживают несколько ключевых метрик.

Время отклика (Response Time). Это то, сколько времени проходит от момента запроса до получения ответа. Если оно слишком большое, пользователи начнут испытывать задержки, а в критичных случаях — просто покинут сервис.

RPS (Requests Per Second, запросы в секунду). Показывает, сколько запросов система может обработать за определенное время. Чем выше RPS, тем больше пользователей может работать с сервисом одновременно.

Пропускная способность (Throughput). Показывает общий объем обработанных данных. Например, если сервис передает много изображений или видео, важно учитывать не только число запросов, но и объем передаваемых данных.

Автоматизация и интеграция тестирования

Нагрузочное тестирование часто проводят перед релизом, но после обновлений про него забывают. Это может привести к неожиданным проблемам с производительностью. Чтобы их избежать, стоит настроить автоматизацию нагрузочного тестирования, то есть чтобы тесты запускались автоматически при каждом изменении кода.

Для этого их интегрируют в CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) — процесс автоматизированной сборки, тестирования и развертывания приложений. Если нагрузочные тесты встроены в этот цикл, они запускаются перед каждым релизом и помогают заранее выявлять потенциальные узкие места.

В качестве инструментов CI/CD используют Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, а для нагрузочного тестирования в этом процессе подходят JMeter и Locust. Тестирование перед релизом — только первый шаг. Чтобы система оставалась стабильной после запуска, важно мониторить ее производительность в реальном времени. Для этого применяют инструменты вроде Grafana, Prometheus и New Relic.

Часто задаваемые вопросы

Как выбрать инструмент для тестирования?

Инструмент для нагрузочного тестирования выбирают исходя из задач. Для веб-приложений и API подойдут JMeter (если нужны сложные сценарии) или Locust (если тесты пишутся на Python). Postman подходит для небольших нагрузок, но не справится с большим потоком запросов. Если требуется тестировать систему под высокой нагрузкой, лучше использовать облачные решения, такие как BlazeMeter или k6 Cloud.

Как частые ошибки допускают новички?

Первая ошибка — неправильное моделирование нагрузки. Например, тест запускают с миллионом однотипных запросов, но в реальности пользователи ведут себя иначе.

Вторая ошибка — игнорировать узкие места. Если тест показывает медленную работу сервера, нужно выяснить причину: это может быть проблема с базой данных, нехватка памяти или неэффективный код.

Еще одна ошибка — разовое тестирование. Если проверять производительность только перед релизом, можно не заметить, как система начнет работать медленнее после обновлений. Тестирование должно быть регулярным и встроенным в CI/CD.

Записаться на курс

Что такое юнит-тестирование?

Возможно, вы уже слышали про юнит-тесты, но не до конца понимаете, зачем они нужны. Не переживайте, в этом гайде мы подробно объясним, что такое юнит-тестирование, почему оно важно для написания качественного кода и как оно помогает находить ошибки еще на этапе разработки. Мы разберемся с основными принципами, инструментами и расскажем, как проходит такое тестирование.

Что такое юнит-тест?

Юнит-тест — это небольшой проверочный сценарий отдельных модулей программы. Он проверяет определенные части кода (функции, методы, классы) в изоляции от остальных.

В большинстве случаев юнит-тестирование и модульное тестирование — это одно и то же. Поэтому в статье мы будем использовать обе формулировки.

Юнит-тесты — это фундамент так называемой «пирамиды тестирования», где основная часть проверок приходится именно на модульные тесты.

При регулярном запуске юнит-тестирования можно править код точечно. Команда, которая делает упор на модульные тесты, обнаруживает баги раньше и не тратит много времени на долгие отладки. Некоторые специалисты даже называют unit-тесты «живой документацией», ведь они наглядно показывают, как должна работать функция.

Модульное тестирование невозможно провести без базового знания программирования, поэтому вам пригодятся навыки написания автотестов. Это полезно как тестировщикам, так и разработчикам, которые иногда пишут автотесты сами.

Как это работает

Представьте функцию расчета скидки. Вы задаете разные суммы и сравниваете результат с ожидаемым. Если тест показывает расхождения, вы исправляете код, пока он не станет корректным. Некоторые команды используют подход TDD (Test-Driven Development — разработка через тестирование). То есть сначала пишут тест, который падает, затем реализуют функциональность и добиваются зеленого статуса тестов.

Когда необходимо модульное тестирование и когда от него можно отказаться

Если вы постоянно меняете или развиваете участок кода, то модульное тестирование обязательно. Оно будет показывать, не сломалась ли логика при очередном обновлении. Если же вы уверены, что часть системы больше не изменится, тест может оказаться не столь приоритетным. Но на практике такой риск всегда существует, и лучше заранее потратить время на юнит-тесты, чем потом искать причины падений в продакшене.

Если вы уже работаете в тестировании, приходите на наш курс по QA Automation и научитесь писать unit-тесты с QA Academy.

Наши курсы

В чем разница между между модульным, интеграционным и системным тестированием

Системное, интеграционное и модульное (юнит) тестирование работают на разных уровнях и решают разные задачи.

Модульное тестирование: изолированная проверка небольшого участка кода.
Интеграционное тестирование: проверяет, как несколько компонентов работают вместе (например, модуль скидок плюс модуль записи в базу).
Системное тестирование: оценивает все приложение целиком, включая интерфейс и взаимодействие с внешними сервисами.

То есть модульное тестирование работает на самом низком уровне (конкретные куски кода), их связку проверяет интеграционное тестирование, а системное охватывает всю программу в целом.

Читайте наш гайд по основным видам тестирования, чтобы подробнее во всем разобраться.

Основные принципы юнит-тестирования

Изоляция. Тест должен проверять только один конкретный компонент (функцию, метод, класс). Если тест затрагивает базу данных, API или другие сервисы, это уже не юнит-тест, а интеграционный.

Быстрота. Юнит-тесты должны выполняться за миллисекунды, чтобы их можно было запускать часто, например, перед каждым коммитом. Если тесты медленные, их реже запускают, а значит, баги находят позже.

Независимость. Тесты не должны зависеть от состояния системы или других тестов. Это один из базовых принципов unit-тестирования.

Читаемость. Тесты должны быть понятны не только вам, но и коллегам. Используйте осмысленные названия (например, test_calculate_discount_for_vip_customer вместо test1) и избегайте лишней логики внутри теста.

Структура AAA (Arrange, Act, Assert). Идея этого подхода к тестированию заключается в том, чтобы разложить каждый тест на три четких шага, чтобы сам тест выглядел как последовательность.

Arrange (Подготовка): создание тестовых данных и объектов.
Act (Действие): вызов метода или функции, которую нужно проверить.
Assert (Проверка): сверка фактического результата с ожидаемым результатом.

Этот шаблон — основной способ организовать тест. Он помогает упростить и стандартизировать проверки. Более того, так тесты выглядят понятно и для авторов, и для других участников команды.

Глубже в принципах и подходах можно разобраться, например, прочитав книгу Владимира Хорикова «Принципы юнит-тестирования».

Как писать хорошие юнит-тесты?

Чек-лист хорошего юнит-теста:

независимость (тест работает без внешних ресурсов);
краткость (сразу видно, что именно проверяется);
прозрачность (входные данные и ожидаемые итоги четко описаны);
стабильность (тест не ломается при малейшем изменении);
ясные названия (легко понять, что конкретно проверяет тест).

Тут важно делать все по порядку: не складывайте все проверки в один тест. Разделяйте сценарии по отдельным методам и избегайте тестов, которые тянут за собой внешнюю инфраструктуру.

Очень важно, чтобы один тест проверял только одну функцию или метод в одном конкретном случае. Если тест проверяет сразу несколько вещей, он становится сложным и трудно читаемым.

Соблюдайте принцип AAA, о котором мы говорили выше, и придумывайте реалистичные и читабельные названия тестов, чтобы другие могли понять логику теста без вашей помощи.

Бывают случаи, когда функция будет зависеть от внешних сервисов (например, базы данных или API). Тогда эти сервисы можно заменить заглушками в коде. В итоге тест пройдет действительно изолированно и быстро.

В целом принципы юнит-тестирования, описанные Хориковым, состоят именно в этом. Простой и адекватный подход к написанию тестов — это все что вам нужно.

Инструменты для юнит-тестирования

Среди инструментов тестировщика особое место занимают фреймворки для юнит-тестирования. Самые распространенные из них:

JavaScript/TypeScript — Jest, Mocha, Jasmine;
Python — pytest, unittest;
Java — JUnit, TestNG;
C# — NUnit, xUnit, MSTest;
PHP — PHPUnit;
Ruby — RSpec, Minitest;
Go — Testing package (testing).

Ниже приведем несколько простых примеров тестов для модульного тестирования с использованием разных инструментов.

Юнит-тестирование в Python: пример с pytest

Pytest (библиотека для тестирования Python) помогает быстро настроить и запустить тесты. Вы пишете функции test_…, а команда pytest дает подробный отчет. Ниже — пример скрипта для модульного тестирования на Python.

# Тест (file: test_math_operations.py)
import pytest
from math_operations import add
def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0
    assert add(0, 0) == 0

Юнит-тестирование в JavaScript (React, Jest)

Jest (фреймворк для тестирования) помогает проверять как отдельные функции, так и React-компоненты. Вообще в работе с React юнит-тесты особенно важны, ведь React-приложения состоят из множества небольших компонентов, и ошибка в одном может повлиять на все приложение.

Ниже — пример юнит-теста на JavaScript с использованием Jest.

import { sum } from “./sum”;
test(“adds 2 + 3 to equal 5”, () => {
  expect(sum(2, 3)).toBe(5);
});
test(“adds -1 + 1 to equal 0”, () => {
  expect(sum(-1, 1)).toBe(0);
});

Юнит-тестирование в Java (JUnit)

JUnit часто рассматривают как один из самых популярных инструментов для модульного тестирования в Java.

import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
public class CalculatorTest {
    @Test
    void testAdd() {
        Calculator calculator = new Calculator();
        assertEquals(5, calculator.add(2, 3));
        assertEquals(0, calculator.add(-1, 1));
        assertEquals(10, calculator.add(7, 3));
    }
}

Распространенные ошибки в юнит-тестировании

Тестирование нескольких вещей в одном тесте

Плохо: один тест проверяет несколько сценариев сразу.
Хорошо: каждый тест проверяет только один аспект поведения.

Зависимость от внешних сервисов

Плохо: тест обращается к базе данных или API.
Хорошо: использовать Mock или Stub для изоляции кода.

Сложные и непонятные тесты

Плохо: громоздкий тест с кучей логики и условий.
Хорошо: короткие, простые и читаемые тесты, понятные другим разработчикам.

Игнорирование автоматического запуска тестов

Плохо: тесты запускаются вручную от случая к случаю.
Хорошо: автоматизация в CI/CD, чтобы тесты выполнялись при каждом изменении кода.

Использование условных операторов

Плохо: один тест содержит множество if-else, что делает его сложным и запутанным.
Хорошо: каждый сценарий оформляется как отдельный тест, что ускоряет отладку и облегчает понимание логики.

Также стоит избегать ложных юнит-тестов, которые тестируют сразу несколько частей системы (например, базу данных и сервис). Если тест требует запуска множества внешних сервисов, он выходит за рамки юнит-тестирования.

Как используют юнит-тестирование в реальных проектах

Например, в CI/CD юнит-тесты автоматически проверяют код при каждом изменении, помогая быстро находить ошибки. Когда разработчик загружает изменения в репозиторий, CI (Continuous Integration) запускает тесты, и если они проваливаются, код не проходит дальше.

Если же тесты успешны, CD (Continuous Deployment/Delivery) может автоматически развернуть обновление. Такой процесс экономит время, снижает риски багов в продакшене и поддерживает стабильность системы.

Unit-тесты популярны в Agile-процессах, где используют короткие циклы разработки. Если новое изменение ломает функциональность, которую все считали надежной, тесты сообщат об этом немедленно. Такие тесты пишут одновременно с разработкой новой функции, и это упрощает совместную работу. Так команда быстрее замечает неполадки и поддерживает качество кода на высоком уровне.

FAQ: Ответы на популярные вопросы

Как тестировать приватные методы?

Приватные методы в юнит-тестировании обычно не тестируют напрямую. Вместо этого проверяют их работу через публичные методы, которые их используют. Если публичный метод работает правильно, значит, и приватный тоже. Если логика слишком сложная, можно вынести ее в отдельный класс с публичными методами и тестировать их напрямую. В крайнем случае используют рефлексию (например, в Java), но это считается плохой практикой, потому что тесты должны проверять поведение, а не внутреннее устройство кода.

Как понять, достаточно ли тестов?

Понять, достаточно ли юнит-тестов, можно по покрытию кода и тому, насколько хорошо они проверяют логику. Обычно стараются достичь 80% покрытия, но главное — тестировать ключевые сценарии, граничные случаи и ошибки. Если тесты действительно помогают находить баги и защищают от поломок, значит, их хватает.

Можно ли заменить ручное тестирование только юнит-тестами?

Нет. Юнит-тесты отлично справляются со своей задачей, но проверяют код на самом низком уровне, не видя общий контекст работы системы и пользовательский интерфейс. Полноценное тестирование — и ручное, и автоматизированное — все равно необходимо.

Записаться на курс

Автотесты в QA Automation: полное руководство с примерами

Эта статья будет полезна, если вы только начинаете свой путь в автоматизации или уже работаете в этой сфере, но хотите улучшить свои навыки. Мы разберем, что такое автотесты в тестировании, когда они работают эффективно (а когда — нет), каких видов они бывают и как написать свой первый автотест.

Что такое автотесты?

Не все задачи в QA удобно и логично выполнять вручную. Бывают случаи, когда можно сэкономить время и нервы и воспользоваться автотестами.

Автотесты — это, по сути, программный код, который автоматически проверяет работу приложения.

Их задача — заменить рутину, освободить руки тестировщикам и ускорить процесс разработки. С их помощью можно убедиться, что новый функционал работает корректно, а старый — не сломался. Но важно понимать, что автотесты не заменяют ручное тестирование полностью, они дополняют его.

Преимущества автотестов

Автотесты отлично справляются с рутинными и повторяющимися задачами, например, проверка входа в систему, заполнение форм, проверка отображения данных в интерфейсе.

Почему эти задачи лучше отдавать именно автотестам?

Тесты запускаются быстро и без участия человека.
Они всегда выполняются одинаково, без человеческого фактора.
Позволяют сэкономить время QA-специалистов и снизить затраты на тестирование в долгосрочной перспективе.

Но есть и подводные камни. Автотесты — это не волшебная палочка. Сначала их нужно разработать и проверить, чтобы все работало корректно, а затем тратить время на поддержку и коррекцию. Для этого нужна определенная квалификация.

Приходите в QA Academy и открывайте новые карьерные перспективы. Изучайте основы тестирования с нуля или прокачайте навыки автоматизации, если вы уже работаете в QA.

Наши курсы

помощь с трудоустройством

Все курсы

Когда автотесты неэффективны?

Автоматизация не всегда оправдана. Вот несколько случаев, когда лучше остановиться и задуматься.

Редко изменяемый функционал. Если вы тестируете что-то, что обновляется раз в год, проще провести ручное тестирование.
Сложность тестового сценария. Иногда дешевле и быстрее провести сложный тест вручную, чем тратить недели на его автоматизацию.
Срочность. Если нужно протестировать что-то прямо сейчас, ручное тестирование — лучший выбор.
Многочисленные визуальные проверки. Например, проверка графики, дизайна или анимации зачастую эффективнее вручную.

Автоматизация эффективна только там, где затраты на ее создание оправданы временем и ресурсами, которые она сэкономит в будущем. А писать скрипты под разовые задачи — это не всегда эффективно.

Основные виды автотестов

Автотесты для начинающих тестировщиков могут выглядеть пугающе. Непонятно, какие они бывают и как выглядят. Давайте сначала определимся с видами. Автотесты бывают разные, в зависимости от объекта тестирования и самой задачи на проекте.

UI-автотесты

Проверяют пользовательский интерфейс. Например, они помогут убедиться, что кнопка «‎Войти» на странице авторизации работает корректно. Основная задача UI-тестов — проверить взаимодействие пользователя с приложением.

API-автотесты

Проверяют взаимодействие между разными сервисами. Например, можно протестировать, корректно ли отвечает сервер на запрос о каком-то пользователе.

Интеграционные автотесты

Нужны, чтобы проверить, как разные модули приложения взаимодействуют друг с другом. Их цель — убедиться, что система работает как единое целое.

Юнит-тесты (unit-тесты)

Это тесты проверяют отдельные модули или функции. Они позволяют убедиться, что каждая часть кода работает правильно.

E2E-тесты

Расшифровывается как End-to-End тесты (сквозные тесты). Их задача — проверить приложение от начала до конца. Они охватывают весь пользовательский сценарий, от входа в систему до выполнения действия.

Подготовка к созданию автотестов

Перед тем как приступить к написанию автотестов, важно правильно подготовить окружение и выбрать подходящие инструменты. Этот этап повлияет на качество и удобство работы над проектом.

Настройка окружения

Для работы с автотестами потребуется настроить рабочую среду. Обычно это включает установку Java/Python/JavaScript, интеграцию с IDE и установку драйверов.

Выбор инструментов для автотестирования

Выбор инструмента будет зависеть от задачи и того, с чем привык работать тестировщик. Вот несколько популярных вариантов.

Postman — для автотестов проверки API.
Selenium WebDriver — универсальный инструмент для кроссбраузерного тестирования.
Cypress — для UI- и end-to-end тестов.
TestIT — автотесты можно писать на Java, Python, JavaScript, еще платформа позволяет управлять тестами и генерировать отчеты.

Читайте больше об инструментах тестировщика: какие бывают и для чего используются.

Выбор паттернов проектирования для автотестов

Использование паттернов поможет сделать код более читаемым и масштабируемым в будущем. А еще это ускоряет разработку в долгосрочной перспективе.

Как написать первый автотест?

Теперь перейдем от теории к практике. Давайте разберем процесс по шагам.

Выбор сценария для теста

Начнем с простого сценария, который легко воспроизвести. Например, можно протестировать форму входа на сайте. Тогда последовательность действий будет такой:

открыть главную страницу,
ввести логин и пароль,
нажать кнопку «‎Войти»,
убедиться, что пользователь попадает в личный кабинет.

Этот сценарий достаточно базовый, но его логика встречается во многих приложениях.

Пошаговое создание автотеста

Теперь, когда у нас есть сценарий, перейдем к его реализации.

Убедитесь, что у вас установлен язык программирования (например, Java) и необходимые инструменты (IntelliJ IDEA, Maven).
Организуйте проект так, чтобы он был удобен для поддержки. Например, создайте папки для тестов, конфигурации и данных.
Напишите тестовый код. Для этого используйте выбранный инструмент (например, Selenium WebDriver) для автоматизации шагов теста.
Запуск и отладка. Проверьте, что тест выполняется корректно, исправьте ошибки, если они возникают.

Примеры автотестов на разных языках

Это пример автотеста на языке Java:


public void loginTest() {
    WebDriver driver = new ChromeDriver();
    driver.get("https://example.com");
    driver.findElement(By.id("username")).sendKeys("testuser");
    driver.findElement(By.id("password")).sendKeys("password");
    driver.findElement(By.id("loginButton")).click();
    Assert.assertEquals(driver.getCurrentUrl(), "https://example.com/profile");
    driver.quit();
}

Автотест на Python:


def test_login():
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get("https://example.com")
    driver.find_element(By.ID, "username").send_keys("testuser")
    driver.find_element(By.ID, "password").send_keys("password")
    driver.find_element(By.ID, "loginButton").click()
    assert driver.current_url == "https://example.com/profile"
    driver.quit()

Автотест на Cypress (JavaScript):


describe('Login Test', () => {
    it('logs in successfully', () => {
        cy.visit('https://example.com');
        cy.get('#username').type('testuser');
        cy.get('#password').type('password');
        cy.get('#loginButton').click();
        cy.url().should('eq', 'https://example.com/profile');
    });
});

Автотест на Постман (Postman) с использованием JavaScript:


// Проверка статуса ответа
pm.test("Статус ответа 200", function () {
    pm.response.to.have.status(200);
});

// Проверка наличия ключа userId в JSON-ответе
pm.test("Ответ содержит ключ userId", function () {
    const jsonData = pm.response.json();
    pm.expect(jsonData).to.have.property("userId");
});

Советы по оптимизации автотестов

Автотесты требуют времени и усилий для создания, поэтому важно делать это максимально эффективно. Вот несколько советов, которые помогут оптимизировать процесс.

Избегайте автоматизации ради автоматизации

Не всегда стоит автоматизировать все подряд. Например, редкие сценарии или те, которые проще проверить вручную, лучше оставить для ручного тестирования. Как мы говорили выше, автоматизировать лучше сценарии, которые:

часто повторяются,
занимают много времени при ручной проверке,
имеют высокий уровень срочности.

Используйте код заново

Используйте общие методы и утилиты, чтобы не дублировать код. Например, создайте отдельные классы или функции для работы с формами, авторизацией или навигацией. Это сократит время разработки.

Используйте интеграции для CI/CD

Подключите автотесты к пайплайну CI/CD (например, через Jenkins или GitHub Actions). Это позволит запускать тесты автоматически при каждом изменении кода и ускорит релизы.

Часто встречающиеся ошибки в автотестах

Ошибки случаются даже у опытных тестировщиков. Если вы только начинаете, просто изучите следующие моменты, чтобы понять, где можете споткнуться в будущем.

Завышенные ожидания

Не ожидайте, что автотесты найдут все баги. Они покрывают только те сценарии, которые вы запрограммировали. Поэтому важно сочетать их с ручным тестированием и другими подходами. Вы, как живой человек, все равно остаетесь связующим звеном между тестами и продуктом.

Неправильное покрытие тестами

Не пытайтесь покрыть весь функционал автотестами. Фокусируйтесь на ключевых сценариях, которые критически важны на этом проекте.

Недостаточная документация

Всегда документируйте ваши автотесты: описывайте, что они проверяют и как их запускать. Так команде будет проще разобраться в вашей работе и избегать недопониманий.

Проблемы с поддержкой

Редко бывает такое, что автотест написан раз и навсегда. Автотесты требуют постоянного обновления, особенно если интерфейс или API часто меняются. Если вам нужна помощь в обновлении, обратитесь к старшим коллегам или разработчикам.

Инструменты для автотестов: какие бывают и что выбрать

Если вы думаете, что инструменты для автотестирования ограничиваются чем-то одним — вы удивитесь, насколько широк выбор. Если много инструментов под разные задачи.

Обзор инструментов

Selenium. Классика для UI-тестирования, поддерживает множество языков.
Cypress. Удобен для end-to-end тестов, особенно для веб-приложений.
Postman. Подходит для тестирования API. С помощью Постман автотестами можно проверить REST и SOAP запросы.
TestNG. Фреймворк для тестирования на Java, отлично работает с JUnit.

Как выбрать подходящий инструмент?

Выбор инструмента для автоматизации тестирования зависит от множества факторов: задач, специфики проекта и опыта команды.

Например, если вы работаете с веб-приложением, отличным выбором станут Selenium или Cypress — оба инструмента предлагают гибкость и широкий функционал. Если ваша задача — тестирование API, то здесь лучше всего делать автотесты на Postman, который позволяет легко и быстро создавать запросы и проверки. Для команд, работающих с Java, инструментами первой необходимости могут стать TestNG или JUnit, которые помогут в организации и управлении тестами.

Главное — экспериментируйте, пробуйте разные подходы и выбирайте решение, которое идеально соответствует вашим нуждам.

Если вам интересен путь автоматизатора тестирования, советуем почитать статью, как стать автоматизатором тестирования с нуля.

FAQ: Ответы на популярные вопросы

Как начать изучение автотестов?

Сначала разберитесь с основами тестирования: поймите, что такое тест-дизайн, чек-листы и тест-планы. Эти знания дадут вам фундамент и понимание, как вообще устроены процессы в QA. После этого попробуйте установить такие инструменты, как Selenium или Cypress, чтобы сразу попрактиковаться. Практика — ваш лучший друг, поэтому создавайте тесты для учебных или личных проектов. И, конечно, приглашаем на обучение в QA Academy.

Какие курсы по автотестированию выбрать?

Выбор курса зависит от ваших знаний и целей. Если вы новичок, подойдут программы, которые знакомят с основами тестирования и основами автоматизации, Если у вас уже есть базовые QA-навыки, обратите внимание на более узконаправленные курсы, например, на наш продвинутый курс по автоматизации тестирования. Выбирайте курсы с практическими заданиями, ведь без практики теория быстро забывается.

Какие навыки нужны для начинающего автотестера?

Для старта достаточно базовых знаний программирования и понимания принципов работы сайтов. Умение писать простые тест-кейсы и разрабатывать чек-листы тоже пригодится. Вы должны быть готовы работать с инструментами автоматизации, например, попробуйте написать автотесты в Postman, а также освоить работу с Git.

Что делать, если тест падает без очевидной причины?

Сначала проверьте окружение: убедитесь, что все зависимости установлены, драйверы обновлены, а тест запускается в правильной конфигурации. Если причина не найдена, добавьте больше логов в тест — это часто помогает выявить слабое место. Попробуйте запустить тест локально, чтобы исключить проблемы с сервером или внешними зависимостями. Если все равно не удается найти ошибку, не стесняйтесь обратиться за помощью к коллегам или в профессиональные сообщества. Чаще всего у кого-то уже была похожая ситуация, и решение можно найти быстрее, чем кажется.

Записаться на курс

Искусственный интеллект в тестировании: полное руководство с примерами

В IT уже многие — от разработчиков до проджект-менеджеров — используют ИИ в работе. Тестировщики — не исключение. Вы просите, и нейросеть генерирует тест-кейсы. Вы тестируете, а она находит уязвимости. Если хотите сэкономить время и сделать работу проще, читайте дальше. Разберемся, как использовать искусственный интеллект в тестировании ПО.

Искусственный интеллект в тестировании программного обеспечения

Как тестировщик, вы наверняка мечтали избавиться от скучной рутины — бесконечных проверок, однообразных тест-кейсов и написания скриптов. Хорошие новости: ИИ может взять на себя весь этот груз.

Вместо того чтобы вручную выискивать ошибки или часами анализировать данные, вы просто можете переложить эти задачи на ИИ. Причем он сделает их быстрее и без жалоб на усталость. Но есть нюанс: работу ИИ нужно перепроверять, потому что ошибки все же случаются (в основном из-за неточно поставленной задачи).

Что такое искусственный интеллект и его роль в тестировании

Искусственный интеллект — это что-то вроде суперпомощника, который учится на данных и выполняет задачи так, как это делал бы человек, только в разы быстрее. Он анализирует данные, генерирует тесты, предсказывает проблемы и даже пишет код для автоматизации.

Есть уже достаточно много примеров использования ИИ-инструментов для тестирования программного обеспечения. Например, вместо того чтобы вручную прописывать сценарии для проверки формы регистрации, вы просто можете написать необходимые вводные, а ИИ за считанные секунды выдаст готовые кейсы.

Почему ИИ важен для QA

Рынок разработки сейчас движется с космической скоростью. У клиентов нет времени ждать, пока вы вручную напишете десятки тест-кейсов или перепроверите каждую мелочь. Вместо того чтобы бесконечно повторять одно и то же, вы можете использовать свое время для сложных и интересных задач. А нейросеть пусть генерирует данные, проверяет баги и пишет за вас скрипты.

Пока ИИ не может заменить живого тестировщика, поэтому не стоит воспринимать эту технологию как врага. С ней лучше подружиться (ведь ИИ позиционируют как помощника), и тогда работа будет идти быстрее.

Наши курсы

помощь с трудоустройством

помощь с трудоустройством

Все курсы

Применение ИИ в тестировании

Посмотрим на несколько примеров применения ИИ в тестировании программного обеспечения.

Генерация тест-кейсов

Опишите, что должна делать какая-то функция в ПО, а ИИ сам напишет тесты. Это сэкономит часы работы и поможет быстро закрыть стандартные проверки. Вы получите базу тестов буквально за минуты и сможете выполнить их вручную или используя скрипты.

Ниже смотрим на ответ ChatGPT на запрос «‎Создай тест-кейс тестирования формы авторизации на 2 поля (логин и пароль) и с кнопкой “войти”».

Чем больше вводных вы предоставите ИИ, тем более точные и разнообразные тесты он предложит.

Автоматизация рутинных процессов

ИИ может написать скрипты для Selenium, создать регулярные выражения и подготовить данные для тестирования.

Ниже смотрим на ответ ChatGPT на запрос «Напиши скрипт на Python, который проверяет кнопку «Купить» в интернет-магазине».

Приятно, что ChatGPT не только написал код, но и объяснил, что он делает в общих чертах и дал подсказки в комментариях внутри самого кода.

Генерация тестовых данных

ИИ может создать как простые наборы данных (например, валидные и невалидные логины или пароли, включая граничные значения), так и более сложные (JSON-файлы для API-тестов, SQL-запросы для баз данных и т. д.).

Ниже смотрим на ответ ChatGPT на запрос «Составь тестовые данные для проверки поля “Имя” в форме авторизации».

Преимущества и ограничения использования ИИ в тестировании

Каждая технология имеет свои плюсы и минусы. Рассмотрим, какие преимущества ИИ приносит тестировщикам и с какими вызовами они могут столкнуться.

Основные преимущества для QA

Экономит время. ИИ берет на себя рутину: составление тест-кейсов и автотестов, генерацию тестовых данных. Так или иначе, преимущества ИИ в тестировании очевидно: есть много вещей, которые можно сгенерировать гораздо быстрее в автоматическом режиме.
Минимизирует ошибки. Человеческий фактор часто приводит к багам: пропустили сценарий, ошиблись в логике. В отличие от человека, ИИ не устает.
Оставляет место для творчества. Вместо рутинных задач можно заняться нестандартным тестированием и оптимизацией существующих процессов.
Ускоряет обучение. Если вы новичок или немного плаваете в какой-то теме, ИИ подскажет, как работать с инструментами вроде Selenium или Postman, проверит код и подскажет, что могло пойти не так.

Ограничения и вызовы

Не понимает контекст. ИИ делает только то, что вы ему сказали. То есть если вы дали неполное описание задачи или опустили детали — можете получить неточные результаты.
Все-таки требует проверки. Ответы ИИ могут выглядеть идеально, но на деле содержать ошибки. Поэтому важно вручную перепроверять их и корректировать при необходимости.
Не заменяет креативность. Нестандартные сценарии и тонкие детали — зона ответственности человека. ИИ по-прежнему не может оценить удобство интерфейса или придумать нестандартный тест.
Может вызвать зависимость и стагнацию в профессиональном развитии. Полагаться только на ИИ опасно, особенно новичкам. Это инструмент, который помогает, но не заменяет знание фундаментальной QA-базы и реальные навыки.

Перспективы ИИ в тестировании

Вероятно, в будущем мы увидим больше примеров использования ИИ-инструментов для тестирования программного обеспечения. Давайте обсудим, куда движется эта технология и как она меняет профессию тестировщика.

Тенденции развития

Сейчас нейросети активно интегрируются в пайплайны CI/CD, автоматизируют тестирование сборок, управление релизами и приоритизацию задач. Они уже анализируют код и предсказывают, где могут появиться баги. А дальше — больше: прогнозы станут точнее благодаря учету данных о работе команд и прошлых ошибках.

Новые технологии не просто ускоряют тестирование — они делают его умным, гибким и гораздо более эффективным. В то же время, тестировщикам приходится адаптироваться к новому вызову — проверке самих нейросетей. Приходится проверять логику алгоритмов и надежность данных. Поэтому растут некоторые требования к самим QA-специалистам, и об этом поговорим ниже.

Влияние на профессию тестировщика

Рост требований к знаниям. Чтобы эффективно использовать ИИ, тестировщики осваивают основы программирования и работы с большими данными, а иногда и базу для машинного обучения. И это помимо изучения автоматизации тестирования.
Смещение фокуса на стратегию. QA-специалист может позволить себе более интеллектуальное тестирование ПО. Рутинные задачи автоматизируются, а значит, можно сосредоточиться на стратегическом тестировании, планировании и анализе.
Появление новых ролей. В командах могут появляться роли вроде инженеров по тестированию ИИ, которые будут заниматься проверкой алгоритмов и обучающих данных.

Как видите, будущее тестирования с ИИ выглядит довольно безоблачно. Но при условии, что у тестировщиков будет достаточно опыта, чтобы оценить работу ИИ и вовремя что-то подправить.

FAQ

Может ли ИИ полностью заменить тестировщиков?

К сожалению или к счастью, нет. Главная причина — отсутствие у ИИ понимания контекста и критического мышления. Он выполняет задачи ровно так, как вы их поставили, но не может понять бизнес-логику или оценить, как сайт или приложение будет воспринимать реальный пользователь.

Какие задачи тестировщиков ИИ никогда не выполнит?

Тестировщик помогает улучшать продукт через совместные обсуждения и часто нестандартные решения и сценарии. Эту роль нельзя отдать машине, потому что это требует гибкости, эмпатии и навыков общения, которыми ИИ не обладает. К примеру, ИИ не сможет качественно выполнить анализ UX/UI, поиск нестандартных багов и взять на себя коммуникацию с командой.

Записаться на курс

Инструменты тестировщика: полный обзор

Если вы только начинаете разбираться в инструментах тестировщика, это может быть немного пугающе. Все кажется сложным, названия незнакомы, а информации слишком много. Не волнуйтесь, все можно освоить постепенно. Давайте вместе начнем погружение и поговорим, с чем вам предстоит работать.

Введение в инструменты тестировщика

Инструменты тестировщика — это его суперсила. Они ускоряют работу, автоматизируют повторяющиеся действия и помогают находить баги, которые сложно заметить вручную. Конечно, можно проверять все руками, но это долго, утомительно и не всегда точно. Автоматизация решает эту проблему: вы запускаете тесты, а инструмент за секунды проверяет то, что заняло бы у вас часы.

Без специальных решений такие задачи, как нагрузочные тесты, работа с API и проверка сложных интеграций, становятся практически невыполнимыми. А еще многие программы для тестирования дают удобную аналитику: вы и вся команда видите, что протестировано, а что нет, отслеживаете результаты и прогресс.

Классификация инструментов для тестирования

Для удобства инструменты можно поделить на несколько категорий, каждая из которых решает свою задачу.

Ручные инструменты тестирования

Нужны, чтобы организовать задачи в ручном тестировании и следить за их выполнением.

Trello помогает создавать задачи, распределять их между участниками команды и отслеживать статус работы. Отличный выбор для небольших проектов.
TestRail используют для создания и анализа тест-кейсов. Инструмент удобен для документирования шагов тестирования и фиксации ошибок.
Zephyr интегрируется с JIRA, что позволяет вести баги и тест-кейсы в одном месте.

Инструменты автоматизации тестирования

Они ускоряют процесс проверки, особенно когда нужно повторять однотипные действия. В профессии автоматизатора следующие программы просто незаменимы.

Selenium — лидер в тестировании веб-приложений. Он поддерживает популярные языки программирования и работает с разными браузерами.
TestComplete ориентирован на десктопные приложения. Он позволяет автоматизировать сложные сценарии без знания кода.
Appium создан для мобильных приложений. Это выбор для тех, кто тестирует Android и iOS.

Инструменты для нагрузочного тестирования

Эти инструменты проверяют, как приложение работает при высоких нагрузках.

Apache JMeter позволяет эмулировать большое количество пользователей и анализировать, как система справляется с нагрузкой.
Gatling фокусируется на удобной интеграции с процессами разработки и поддерживает сложные сценарии проверки.

Инструменты для тестирования API

Работу API проверяют, чтобы убедиться, что компоненты системы корректно взаимодействуют друг с другом.

Postman делает тестирование API намного проще. Вы можете отправлять запросы, настраивать параметры и анализировать ответы.
SoapUI подходит для более сложных задач, включая нагрузочные проверки API.

Программы для написания тестов

Написание тестов упрощает последующую автоматизацию. Программы для написания тестов, конечно, полностью не заменяют тестировщика, но значительно помогают ему сэкономить время.

Pytest используют для тестирования Python-приложений. Его ценят за лаконичность и мощные возможности.
Cucumber дает возможность писать сценарии тестирования на обычном языке, чтобы они были понятны всей команде.

Как выбрать подходящий инструмент?

В инструментах главное упростить себе жизнь, а не усложнить ее. Поэтому вот несколько советов, как не ошибиться с выбором программ для тестирования программного обеспечения.

Учет типа тестирования (ручное, автоматизированное, нагрузочное)

Определите, что вам важно сейчас. Например, если начинаете с простых задач и проверяете новый функционал, используйте ручные инструменты и фиксируйте задачи в Trello или Jira. Для повторяющихся задач лучше автоматизация — например, с Selenium. Если нужно понять, как приложение выдерживает нагрузку, помогут JMeter, LoadView или Gatling.

Удобство и интуитивность интерфейса

Если вы тратите время, чтобы понять, как что-то настроить, это уже минус. Это может быть бедой корпоративных программ. С другой стороны, не все QA-задачи простые, так что и инструменты для них нужны соответствующие: с точными настройками и детализацией задач. Поэтому иногда лучше немного напрячься и освоить сложный интерфейс ради функций инструмента.

Наличие бесплатных версий или пробных периодов

Не переплачивайте там, где можно обойтись бесплатным. Selenium, JMeter и Postman подойдут, если бюджет ограничен. Для платных программ, таких как TestRail, используйте пробные версии. Это позволяет проверить, подходит ли инструмент, без лишних затрат.

ТОП-5 инструментов для тестирования

Есть такие программы, которые используют в большинстве QA-команд по всему миры, это такой золотой набор инструментов. Они понятны, проверены годами и у всех на слуху. Сейчас о них и поговорим.

Selenium

Универсальный помощник для автоматизации веб-тестов. Он дает тестировщику контроль над браузером, позволяя проверять, как сайт работает на разных платформах и в разных условиях. С ним легко создавать сценарии для кликов, ввода текста или проверки ссылок. Selenium выбирают, когда важно не только быстро найти баги, но и убедиться, что изменения в коде не нарушили основную функциональность.

Postman

Простое и мощное решение для тестирования API, например, чтобы узнать, как сервер отвечает на запросы. Отправляйте запросы, настраивайте параметры, проверяйте ответы и сразу фиксируйте возможные сбои. Postman хорош не только для ручной работы, но и для автоматизации рутинных задач.

JIRA

Это платформа, которая помогает держать под контролем весь процесс тестирования. Фиксация багов, их передача разработчикам, отслеживание статусов — все это становится прозрачным и управляемым. Этот инструмент особенно полезен в больших командах, где важно понимать, кто и что делает. Программу можно адаптировать под любые рабочие процессы, настроек там предостаточно.

В QA Academy все студенты получают доступ к JIRA на время обучения. Таким образом вы сможете протестировать все возможности этого инструмента на деле, в безопасной среде, а если что-то непонятно, кураторы всегда помогут. Инструменты тестировщика, базовые понятия QA и поддержка преподавателей — в курсе «‎Основы тестирования».

Apache JMeter

Проверяет, как приложение справляется с нагрузкой. Например, что произойдет, если на сайт зайдут тысячи пользователей одновременно. С JMeter вы быстро увидите слабые места системы и сможете устранить их еще до запуска. Его используют для тестирования сайтов, API, баз данных и серверов.

TestRail

Здесь можно писать тест-кейсы, отслеживать выполнение проверок и собирать аналитику. TestRail помогает понять, где покрытие тестами еще недостаточное, а какие сценарии уже проработаны. Интеграция с другими сервисами делает его незаменимым для команд, которые хотят видеть полную картину своей работы.

Среди других полезных инструментов — Roboform, Firebug, LinkCheckers, Tamper Data, Performance Monitor, Soap UI, LastPass, User Agent Switcher, FoxiProxy. У каждого проекта свои особенности, так что в работе вы, скорее всего, будете пользоваться и чем-то из этих программ в том числе.

Практические советы по работе с инструментами

Вот несколько нюансов, которые помогут вам освоить программы для тестирования ПО быстрее.

Как начать изучение инструментов для новичков

Не гонитесь сразу за сложными программами. Начните с простых решений, таких как Trello для ручного тестирования или Postman для работы с API. Они понятны и доступны даже без опыта. Осваивайте один инструмент за раз: разберитесь в его функциях, выполните пару практических задач и только потом переходите к следующему. Не бойтесь пробовать: установите программы, поиграйте с настройками — так быстрее поймете, как они работают.

Бесплатные ресурсы и курсы для освоения

В интернете полно материалов, которые помогут освоить популярные инструменты. Вот что можно использовать.

Официальные документации. Это источник номер один для изучения, например, у Selenium или JMeter они отлично написаны.
YouTube-каналы и видеокурсы. Подходят для тех, кто лучше воспринимает информацию визуально.
Платформы с курсами. Неплохой способ ознакомиться с основами. Беда бесплатных курсов в том, что у них нет обратной связи, то есть вы останетесь со своими вопросами один на один. К тому же важно понимать, что это курсы в записи, а инструменты в QA постоянно обновляются. Поэтому в реальности вы сможете заметить расхождения в функциях и интерфейсе.

В целом, регулярная практика важнее всего, так вы закрепите знания и научитесь решать реальные задачи.

Ошибки, которых следует избегать при выборе инструментов

Слишком сложные программы. Не выбирайте инструмент только из-за его популярности. Если он вам не подходит, вы потратите время впустую.
Отсутствие практики. Теория важна, но без реальных задач освоение затянется.
Игнорирование требований проекта. Например, выбирая инструмент автоматизации, учитывайте язык программирования, с которым работают ваши разработчики.

Среди полезных программ для тестировщика есть довольно много тех, которые на первый взгляд кажутся сложными и непонятными. Но вам необязательно охватывать все и сразу. Достаточно начать с тех функций, которые нужны для работы прямо сейчас.

Кейсы использования инструментов в реальных проектах

По данным Techreport, самые популярные QA-инструменты в мире на 2024 год — это JIRA, Selenium, Postman и Azure DevOps.

Как видите, единственный инструмент из списка, о котором мы еще не говорили в этой статье, — это Azure DevOps. Это продукт от Microsoft, который используют не только в QA, но и в разработке в целом.

Источник: https://techreport.com/statistics/software-testing-market-statistics-2024/

Какие инструменты используют в стартапах?

Стартапы чаще выбирают бесплатные или недорогие инструменты. Например, Selenium, JMeter и Postman — популярные решения из-за их открытого исходного кода и доступности. Также их можно быстро внедрить без сложных интеграций.

Примеры инструментов в крупных IT-компаниях

В крупных компаниях процессы тестирования более масштабные, поэтому они используют инструменты, которые поддерживают управление большими командами.

Бывает даже, что компании из финансового сектора, ритейла и телекома используют собственные разработки для тестирования. Например, у Яндекса есть TMS (Test Management System), а у МТС — «Кроссистемный поиск тестовых данных».

В остальном корпорации используют все те же инструменты, о которых мы говорили выше. Среди популярных в рунете, согласно опросам: jMeter, IntelliJ, Selenium, IDEA, LoadRunner, Charles, Postman.

Часто задаваемые вопросы

Нужно ли знать программирование для работы с инструментами?

Не всегда. Для ручного тестирования и работы с инструментами, такими как Trello или TestRail, знание программирования вообще не нужно. Но для автоматизации тестов в Selenium или написания тестов с Pytest базовые навыки в Java, Python или другом языке будут полезны.

Какие инструменты подходят для начинающих?

Начать можно с простых и интуитивно понятных решений. Trello — для управления задачами, Postman — для тестирования API, Selenium — для первых шагов в автоматизации. Эти инструменты не так сложно освоить, главное выделить время.

Как быстро освоить работу с инструментами для тестирования?

Тут главное погрузиться в тему, прежде чем начать: ознакомьтесь с официальной документации и обзорами в YouTube. А уже потом практикуйтесь на реальных задачах, даже если это маленькие проекты.

Дата публикации:

21.11.2024

Автор:

Вероника Майнстранкова, преподаватель курса “основы тестирования”.

Записаться на бесплатную консультацию

Интервью с автоматизатором тестирования: от H&M до Unit Manager

На нашем YouTube-канале QA-Academy вышло новое интервью с Артемом, который за 3 года прошел путь от автоматизатора до Unit Manager. В этом интервью он делится своим опытом работы в тестировании, актуальными трендами на рынке и полезными советами для тех, кто только начинает свой путь в этой профессии.

Ключевые моменты интервью:

Как начать свой путь в тестировании? Артем рассказывает, как он попал в тестирование и что его мотивировало на этом пути.
Как бы он учился сейчас с нуля? Узнайте, как изменился подход к обучению и что Артем советует новичкам.
Какие тенденции на рынке тестирования? Артем делится своим видением текущего состояния и будущего тестирования.
Советы для начинающих. Артем выделяет три главных совета, которые помогут быстрее освоить профессию.
Как объяснить бабушке, чем занимается тестировщик? Легкий и интересный взгляд на профессию для тех, кто не знаком с IT.

Полное интервью доступно на нашем YouTube-канале, и мы уверены, что оно будет полезным для всех, кто интересуется карьерой в тестировании. Артем дает ценные советы, которые помогут вам стартовать и успешно развиваться в этой сфере.

Посмотрите интервью и узнайте, как построить успешную карьеру в тестировании!

Если вы хотите углубить свои знания и построить успешную карьеру в тестировании, наши курсы — это то, что вам нужно. Мы предлагаем профессиональное обучение под руководством опытных преподавателей, которые помогут вам достичь успеха в QA.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и начните свой путь к успеху в мире тестирования программного обеспечения вместе с QA-Academy!

Наши курсы