Пошук · Мануфактура

Python мануфактура Java Design Patterns для автоматизаторів

Java · Основний курс · 11:53–16:11

Assertions у тесті і перехід до DTO

Первинні перевірки мають бути видимими в тесті, а не захованими в controller. Тому API method повертає `Response`, а test явно перевіряє status code. Така структура спрощує code review і показує, що саме доводить сценарій. Наступний крок — замінити JSON strings на data transfer objects, щоб мати Java types, autocomplete і зручне оновлення полів. Додаються Java Faker для унікальних test data і Lombok для генерації boilerplate. Для Lombok у IntelliJ IDEA потрібні plugin і ввімкнений annotation processing.

API-автоматизація: MVC і Jackson →

Java · Основний курс · 20:10–27:06

POJO, Lombok builder і test data

POJO пояснюється як Plain Old Java Object: fields плюс getters, setters, `equals`, `hashCode` і `toString`. Lombok annotation `@Data` генерує цей типовий код. Request JSON переноситься в typed `SuiteRequest`, який можна передавати RestAssured замість raw string. `@Builder` дає покрокову ініціалізацію nested DTO, а Java Faker генерує title і description, зокрема назву книги та Chuck Norris fact. Щоб не перевантажувати test конструкторами, створення request object виноситься в method generator/factory, який повертає готовий `SuiteRequest`.

API-автоматизація: MVC і Jackson →

Java · Advanced: API-автоматизація · 50:00–1:10:00

Lombok, Builder і test data factories

Lombok `@Data`, constructors і `@Builder` зменшують boilerplate для generated/request models. Builder допомагає зібрати object з optional/nested fields без довгого constructor. Створення valid default DTO можна винести в small factory/generator. Важливо не сховати за таким helper суттєві дані сценарію: у тесті має бути видно, що саме варіюється.

POJO, Jackson і контролери →

Java · Advanced: API-автоматизація · 20:00–40:00

POJO generation і Jackson mapping

POJO описує fields, accessors, equality/hash і string representation. Моделі можна згенерувати з real JSON через jsonschema2pojo або RoboPOJOGenerator, обравши Jackson annotations і, за потреби, Lombok. `@JsonProperty` зв’язує JSON name з Java field, Jackson Databind serialization/deserialization перетворює DTO у request body і response назад у object. `null`, missing field, empty object і empty array — різні contract states і потребують окремих tests.

POJO, Jackson і контролери →

Java · Основний курс · 27:06–32:28

Fluent DTO і перші response assertions

Lombok `@Accessors(chain = true)` дозволяє ланцюжком викликати setters, а `@Data(staticConstructor = "of")` — створювати object без явного `new`. У демонстрації це скорочує вкладену підготовку request data порівняно з розгорнутим builder. Після створення suite тест має перевірити, що response містить згенерований title. Перший варіант зчитує його з RestAssured response через `jsonPath().getString(...)`; для endpoint, який повертає масив suites, потрібно отримати list titles, а не один string.

API-автоматизація: MVC і Jackson →

Java · Основний курс · 1:09:00–1:16:00

RoboPOJOGenerator і межі AI-generated DTO

У повній IntelliJ IDEA демонструється RoboPOJOGenerator: у нього вставляється реальний JSON, обираються Jackson і Lombok settings, після чого plugin створює повнішу object structure. Цей результат містить поля, які пропустила LLM-generated версія. Для маленьких JSON ChatGPT може бути зручним стартом, але для великих response автор його не радить. На кожному проєкті Jackson потребує одноразового узгодження з реальними JSON conventions. Після цього typed responses дають контрактну перевірку fields і types, а над ними можна будувати reusable assertion classes.

API-автоматизація: MVC і Jackson →

Запитати в чаті про «Lombok» →