демо - это демонстрация функционала. Оно может быть частью ПСИ. Но может быть отдельным мероприятием. Ведь демонстрация функционала порой нужна не только для того чтобы выйти в прод, но и для того чтобы продемонстрировать свой функционал кому-то другому. Например, мне приходилось проводить демо для того чтобы показать функционал другим командам, которые разрабатывали что-то что завязано на моем функционале и им нужно было понять как это всё у нас работает и задать вопросы. Так же демо можно провести просто чтоб показать и "похвастаться" перед коллегами какую крутую фичу сделала ваша команда. Так же для высшего руководство, если функционал какой-то серьезный(или не очень) и курирует его кто-то из руководства.

ПСИ - это набор мероприятий, который направлен на то чтобы финализировать разработку фичи, проверить что она готова к релизу. Проводится ПСИ на тестовом стенде, по конфигурации аналогичной продуктовому стенду. Сюда входит и финальное тестирование и может входить так же демо заинтересованным лицам. Например, службе безопасности и сопровождению. Чтобы они посмотрели и убедились что всё работает так как было указано в документации, которую они согласовали.

Ура, этот курс закончила!
Остаётся еще больше закрепить, есть несколько сервисов на курсе, с которыми можно больше закрепить свои полученные знания в декрете 😅

Мой отчет: https://nadezhdadudnik.github.io/dm_api_tests_advanced/

Сделала супер полезный гайд по составлению резюме, подготовке на собеседование, поиску работы с рекомендациями от себя и коллег. Указала все мной собранные полезные ссылки в одном месте! Уверена, что он должен вам помочь в достижении вашей цели.

https://copy-of--7w8lyr6.gamma.site/ (если не открывается, то через VPN)

Очень полезно! Рекомендую подписаться! Информация пригодится к подготовке на собеседования и обмен опытом!
https://news.1rj.ru/str/my_QAchat

Обновила гайд:
добавила еще чек-лист по оформлению резюме и видео.
Изменила шрифт.
Загружен новый файл.

Я обновила гайд - добавила свой текст про сопроводительное письмо и основные пункты про портфолио для тех у кого нет коммерческого опыта, а есть практический опыт. Удалила ссылки нельзяграма.
А еще для удобства такой сайт сделала 😃 через gamma.app

https://copy-of--7w8lyr6.gamma.site/

Вопрос из списка:
На сайте есть кнопка “Скачать файл”, после нажатия на нее - не происходит никаких изменений. Ваши действия? (в Devtools -> Network -> 200 ok - сказать, когда кандидат скажет про devtools)

Пример ответа с учётом всех рассуждений:

При нажатии на кнопку «Скачать файл» визуально ничего не меняется, поэтому мои действия будут следующими:
🌵Открою DevTools и перейду на вкладку «Network», чтобы проверить, отправляется ли запрос на сервер.
🌵Нажму на кнопку «Скачать файл» снова и посмотрю на отправленные запросы. Убедившись, что запрос отправлен и получил статус 200 OK, я проверю содержимое ответа.
🌵Проверю, что заголовок ответа содержит Content-Disposition: attachment. Это указывает на то, что файл действительно должен загружаться.
🌵Перейду на вкладку «Console» в DevTools, чтобы проверить наличие возможных ошибок JavaScript, которые могут препятствовать скачиванию.
🌵Проверю реализацию JavaScript-кода, который отвечает за скачивание, чтобы убедиться, что он правильно обрабатывает ответ сервера и инициирует скачивание.

Если запрос получил статус 200 OK, но файл не загружается, возможно, проблема на стороне сервера. Такой ответ хотели услышать собеседующие😁

🌵Проверю содержимое ответа на предмет корректности. Возможно, файл не был правильно сгенерирован или передан сервером.
🌵В таком случае проверю логи сервера, чтобы определить, был ли файл корректно сформирован и отправлен.

Ответ с чатом GPT:
Если файл не распарсился на сервере, это может быть вызвано несколькими причинами:
🌵Неправильный формат файла.
🌵Ошибки в серверном коде.
🌵Недостаток ресурсов на сервере.
🌵Проблемы с доступом к необходимым данным.
🌵Неправильная конфигурация сервера.
🌵Ошибки при сериализации/десериализации данных.
🌵Проблемы с правами доступа.

+ еще ответы коллег из нельзяграма:
🌵блокировка скачивания браузером
🌵некорректная работа серверной логики.
🌵обратиться к разработке
🌵запросить больше требований
🌵проверить в devtools тип кнопки = button
🌵проверить скачивание файла на другиих браузерах
🌵проверить url запроса на скачивание файла, вдруг замена версии апишки
🌵почистить кэш и куки, инкогнито и выполнить повторное скачивание
🌵взаимосвязь с БД
🌵скопировать curl из devtools и перепроверить в postman

Запомните на собеседованиях важны ваши рассуждения. Дополняйте.

Как тестировать SQL-функции и как в будущем это автоматизировать?

Такой вопрос мне переадресовала Надя.

Я работал в финтехе на легаси-проекте, где вся логика была построена на хранимых процедурах. Самый большой минус в том, что тестирование на этом уровне не развито в отрасли и представляет довольно часто ряд костылей, одним из которых я поделюсь. Я пробовал писать тесты прямо на синтаксисе SQL, где результаты просто выводились обычными принтами True или False (прошел/не прошел). Это было интересно, но помогало только решению конкретной задачи, и данный подход был нерасширяемым.

Ну ладно, хватит слов, давайте расскажу свой костыль. На мой взгляд, удобнее всего это сделать на Python, на примере MS SQL Server.

Погнали!
С помощью pyodbc сначала я пишу простой клиент, который будет логгировать каждый запрос и преобразовывать его в список словарей для удобства работы с данными по колонкам.

import pyodbc
import os
import structlog

class BaseClient:
    def __init__(self, server, database, user, password, autocommit=False, logging_level=logging.DEBUG):
        self.log = structlog.get_logger(self.__class__.__name__).bind(service='db')
        system_name = os.name
        if system_name == 'posix':
            driver = 'ODBC Driver 17 for SQL Server'
        else:
            driver = 'SQL Server'

        connection_string = f'DRIVER={{{driver}}};' \
                            f'SERVER={server};' \
                            f'DATABASE={database};' \
                            f'UID={user};' \
                            f'PWD={password};'\
                            f'Trusted_Connection={trusted_connection}'

        with pyodbc.connect(connection_string, autocommit=self.autocommit, timeout=30) as connect:
            self.connect = connect
            self.cursor = connect.cursor()

    def logged_query(self, query):
        log = self.log.bind(request_id=str(uuid.uuid4()))
        print(f'\n{query}')
        log.msg(
            'request',
            caller=inspect.stack()[1][3],
            func_name=inspect.stack()[0][3]
        )
        result = self._to_dict(self.cursor.execute(query))
        if result:
            log.msg(
                'response',
                result=result,
            )
        return result

    @staticmethod
    def _to_dict(cursor):
        try:
            columns = [column[0] for column in cursor.denoscription]
        except TypeError:
            return []
        else:
            dataset = [dict(zip(columns, row)) for row in cursor.fetchall()]
        return dataset

После того как базовый клиент написан, можно уже реализовать класс с вызовами хранимых процедур. Можно отнаследовать его от базового класса, чтобы использовать его методы и реализовать вызов.

class ApiTestProcedures(BaseClient):
    def some_procedure_execute(self, param1, param2):
        """
        SET NOCOUNT ON - это писать обязательно, иначе не будет работать))
        """
        query = f"""
        SET NOCOUNT ON;
        EXEC [test].[SomeProcedure]
        @Parameter1 = {param1}
       ,@Parameter2 = {param2}"""
        postings = self.logged_query(query)
        return postings

Вся подготовка сделана теперь можно писать тест, тут уже как обычно.

@pytest.fixture(scope="session")
def db_client():
    client = ApiTestProcedures("тут параметры подключения")
    yield client
    client.close()


def test_some_procedure(db_client):
    result = db_client.some_procedure_execute(param1=1, param2=2)
    for row in result:
        assert row["column_name"] == "column_value"

Вы можете использовать другие библиотеки для сериализации данных, например, SQLAlchemy или Pandas для удобства работы и анализа данных. Для этого нужно вместо метода _to_dict реализовать свои функции упаковки данных.

Пишите вопросы в тред, если возникнут интересные темы, постараюсь ответить в новом посте!

Напоминаю про 2 модуль - бесплатно!!!! Добавила новый тест как контрольную работу - 11 вопросов! Важно пройти, так как актуально на рынке!

На время - 20 минут, 10 попыток, хотя было меньше и времени, и попыток 😅 как на собесе - 1 попытка и 15 минут.

Есть рандомизация вопросов! И рандомизация вариантов ответов!

Модуль предназначен для ознакомления с курсом по подготовке на собеседование.

Нажать Участвовать, затем пройти Регистрацию/Авторизацию и обновить страницу или перейти снова по ссылке

Старт курс с середины августа - оповещения здесь.

Гайд для собеседований (Автор - Alex Meshkov).
Здесь указаны ответы на 25 основных вопросов по тестированию API.

Размещено на канале @protestinginfo