Python мануфактураJavaDesign Patterns для автоматизаторів

Терміни, нюанси та джерела

Практика · 0:00

Спроєктувати safe test contract

Відокремити application-flow, provider-integration і production-smoke tests.
Обрати official test key або non-production test mode.
Описати scope, secret storage, allowlist, rotation, logging і expiry.
Додати negative test, який підтверджує, що звичайний traffic не отримує bypass.
Threat-reviewed contract не містить hardcoded production bypass і має окрему перевірку provider integration.

Антибот-захист у контрольованих автотестах →

Python мануфактура · Програма курсу · 10:14–13:19

`BaseController`, headers, errors і logging

`BaseController` приймає base URL і JWT, формує спільні headers `Authorization` і `Content-Type: application/json`, виконує HTTP-запит і піднімає exception для неуспішного статусу. Методи `get`, `post` і `put` повторно використовують цю поведінку; `post` і `put` додатково приймають request body. Запити варто логувати, щоб під час падіння було видно method, endpoint і контекст виклику. Для `requests` таке logging додають явно; `HTTPX` має власний logging namespace, тому конкретна реалізація залежить від обраного client.

2. API автоматизація одразу правильно, MVC, pydantic →

Python мануфактура · Програма курсу · 33:10–38:32

Завдання: повний API-ланцюжок

Домашнє завдання — створити suite у вибраному project, отримати його через API і перевірити результат. Потім той самий підхід застосовується до test case: потрібно реалізувати `TestController`, request model, response model і перевірку створеної сутності. Базові HTTP-методи, headers, error handling і logging перевикористовуються з `BaseController`. Якщо documentation schema неповна, спершу виконується реальний request, а його JSON response перетворюється на початкову `Pydantic`-модель. Помилки validation у цьому процесі допомагають поступово відтворити фактичний контракт.

2. API автоматизація одразу правильно, MVC, pydantic →
Запитати в чаті про «logging» →