Пошук · Мануфактура

Python мануфактура Java Design Patterns для автоматизаторів

Python мануфактура · Програма курсу · 0:00–3:00

Принципи модуля й перевірка стартового стану

Модуль починається з чотирьох орієнтирів: KISS — тримати рішення простим; DRY — не дублювати знання; YAGNI — не будувати те, що ще не потрібне; DAMP — формулювати тест через описові й змістовні фрази. Вони не застосовуються механічно: спочатку потрібен робочий тест, а вже потім видно, що справді варто винести або перейменувати. Перед новою роботою запускаються вже наявні тести. Це швидка перевірка, що вчорашні зміни або залежності не зламали базовий сценарій. Версії бібліотек у `requirements.txt` радять фіксувати, щоб оновлення залежності не змінило поведінку тестів безконтрольно.

1. Рефакторинг та оптимізація, KISS, DRY, DAMP, YAGNI →

Python мануфактура · Сесії: AMA та PMP · 12:30–16:30

Standard library, flaky tests і прості принципи дизайну

Middle має орієнтуватися у standard library та основних конструкціях мови: collections, functions, reserved words/operators, способи створення й перетворення даних. Це дає змогу використовувати вбудовані можливості замість зайвих dependencies і custom wrappers. Окремий практичний блок — діагностика flaky tests: відрізнити проблему очікування, нестабільні дані, shared state, зовнішню залежність або справжню race condition. `retry` не є виправленням першопричини. Для дизайну automation code достатньо впевнено застосовувати KISS, DRY, YAGNI та DAMP. SOLID і design patterns корисні як словник для конкретних проблем, але не як вимога створювати багатошарову архітектуру. Також потрібно вміти запускати suite у CI та читати test report.

Що має вміти та знати мідл автоматизатор →

Python мануфактура · Сесії: AMA та PMP · 0:00–3:15

Повторити, запустити, зламати й виправити

Мінімум для кожного відео — повторити показаний сценарій, запустити тест і самостійно розібратися з проблемами, якщо UI, API або залежності вже змінилися. Після цього варто придумати ще кілька тестів. Курс навмисно веде від сирого синтаксису через повторні рефакторинги до KISS, DRY, SOLID і доречних patterns: цінність дає власний досвід контрольованої помилки, а не готова «ідеальна» архітектура з першого дня.

ПМП-сесії та як проходити курс →

Python мануфактура · Програма курсу · 0:00–1:23

Навіщо майструвати IDE під себе

Можливості IDE варто сприймати як частину інженерної практики, а не як набір необов’язкових трюків. Скорочення й шаблони допомагають стандартизувати повторювані дії так само, як KISS, DRY, YAGNI, патерни та SOLID стандартизують роботу з кодом. На відміну від генерації коду за допомогою ШІ, налаштована команда IDE виконує наперед визначене перетворення. Вона не вигадує API й щоразу дає той самий результат. Перш ніж додавати автоматизацію, корисно певний час писати конструкції вручну: це формує розуміння функцій, викликів, контексту й оператора `.`.

Майструємо IDE під себе →

Python мануфактура · Програма курсу · 16:00–18:00

Рефакторинг лише після підтвердженого повторення

Автор перевіряє usages helper-функцій через IDE перед видаленням або перенесенням. Підкреслення та Find Usages допомагають не «спростити» один тест ціною поломки сусіднього. Підхід уроку: почати з прямого тесту, побачити повторення, винести рівно спільну частину, знову запустити тести. Поточних dataclass і fixtures достатньо; додатковий framework або Page Object на цьому кроці ще не потрібні.

3. Рефакторинг: Faker, DataClass, Fixtures →

Python мануфактура · Сесії: AMA та PMP · 25:36–26:20

Як вивчати ООП послідовно

Абстрактні принципи стають зрозумілішими після практики: спочатку помітити code smells, потім розібрати базові механізми ООП, далі — patterns і SOLID. KISS, DRY та YAGNI варто застосовувати паралельно як питання до конкретного коду, а не як привід будувати структуру наперед. Найкраща перевірка розуміння — пояснити, який публічний контракт має клас, який стан йому справді потрібен і яку поточну проблему вирішує кожен виділений метод.

__init__, self, page та принципи ООП →

Запитати в чаті про «KISS» →