Обзор курса «Автоматизатор тестирования на Python»
Курс «Автоматизатор тестирования на Python» от Яндекс Практикума учит писать проверки для кода, веб-интерфейсов и API. В UI-блоке тестируется сервис Stellar Burgers через Selenium и DevTools, после чего проект перестраивается по Page Object Model и получает отчёты Allure. Следующие работы посвящены API, мокам, архитектуре, базам данных, Docker и запуску проверок в CI/CD.
Автор: Александра СыщенкоАвтор об IT и профессиональном обучении · О редакцииСодержание
Стоимость и формат обучения
Цены и условия могут меняться. Перед оплатой проверьте их на официальной странице курса.
Курс «Автоматизатор тестирования на Python» от Яндекс Практикума учит писать проверки для кода, веб-интерфейсов и API. За пять месяцев студент осваивает Python, pytest, Selenium, Page Object, Allure, Docker и запуск тестов через CI/CD.
Главное о курсе
- Продолжительность: 5 месяцев.
- Объём: 158 часов теории и 142 часа практики.
- Практика: 7 проектов.
- Стек: Python, pytest, Selenium WebDriver, Allure, Git, Docker и CI/CD.
- Поддержка: вебинары раз в две недели и 8 индивидуальных встреч.
От Python к тестовой инфраструктуре
Первые спринты охватывают синтаксис, функции, классы, наследование, полиморфизм, инкапсуляцию и исключения. Затем студент пишет юнит-тесты с pytest, использует параметризацию, фикстуры и оценку покрытия.
В UI-блоке тестируется сервис Stellar Burgers через Selenium и DevTools, после чего проект перестраивается по Page Object Model и получает отчёты Allure. Следующие работы посвящены API, мокам, архитектуре, базам данных, Docker и запуску проверок в CI/CD.
Авторы курса — Эрик Бурыгин, Виктор Медведев, Артём Иванюта и Евгений Мичурин
Эрик Бурыгин руководит тестированием в Яндексе, Виктор Медведев организовывал автоматизацию в нескольких компаниях. Артём Иванюта более десяти лет работает в IT и занимается автоматизацией веб-инструментов и баз данных. Евгений Мичурин восемь лет писал автотесты на Python и Java.
Плюсы и минусы
Плюсы
- семь проектов дают больше практики, чем отдельные упражнения;
- курс охватывает unit-, UI- и API-тестирование;
- Page Object и Allure закрепляются в отдельном проекте;
- Docker и CI/CD связывают тесты с процессом поставки;
- на восьми личных встречах можно обсудить код и подготовку к интервью.
Минусы
- за пять месяцев нужно освоить и Python, и тестовую архитектуру;
- 300 часов требуют регулярной нагрузки;
- учебный CI/CD проще инфраструктуры крупного проекта;
- без практики после курса навыки поддержки тестового набора быстро ослабевают;
- диплом не заменяет опыт работы с нестабильными продуктами и требованиями.
Наш вывод
Курс особенно полезен ручному тестировщику, которому нужен понятный переход к коду и инфраструктуре автотестов. Python облегчает первый этап, но объём программы остаётся серьёзным. Тем, кто работает в Java-команде, логичнее выбрать параллельный курс на Java.
Источники
- Официальная страница курса «Автоматизатор тестирования на Python».
- Образовательная лицензия Яндекс Практикума.