Какими конкретными способами вы поддерживаете технический уровень?

Ответ

Делаю акцент на практическом применении знаний.

Способы поддержания уровня:

  1. Практическое программирование:
    • Написание автотестов для pet-проектов на GitHub.
    • Участие в open-source проектах, связанных с тестированием.
    • Решение алгоритмических задач на LeetCode для развития логики.
  2. Изучение инструментов: Прохождение курсов (Udemy, Stepik) по углубленному использованию pytest, Selenium, API-тестированию.
  3. Комьюнити: Участие в митапах (QA Fest, Heisenbug) и профессиональных чатах для обмена опытом.

Пример изучения новой функциональности фреймворка (pytest):

import pytest

# Параметризация тестов для проверки нескольких наборов данных
@pytest.mark.parametrize("test_input, expected", [
    (2, 4),
    (3, 9),
    (5, 25),
])
def test_square(test_input, expected):
    """Проверяем операцию возведения в квадрат."""
    assert test_input ** 2 == expected

На регулярное обучение выделяю 5-10 часов в неделю.

Ответ 18+ 🔞

А, ну ты смотри, какой деловой, сразу к делу, без соплей. Поддерживать уровень, говоришь? Да это ж, блядь, как зубы чистить — если перестанешь, потом нихуя не откусишь, только вонять начнёшь. Ладно, слушай сюда, разложу по полочкам, как не стать ржавым гвоздём в этой индустрии.

Как не просрать скилл и даже приумножить, ёпта:

  1. Руки-базуки, а не болтовня: Теория — это, конечно, хорошо, но пока не попробуешь на своей шкуре, нихуя не поймёшь.

    • Автотесты для своих поделок на GitHub. Захотел новую фичу в свой пет-проект — сначала напиши на неё тест, сука. Потом уже код. Так и голова работает иначе, и портфолио растёт.
    • Лезть в open-source, где тестирование. Нашёл баг в библиотеке, которую используешь? Не ной в телеге, а сделай issue, а лучше — pull request с тестом, который этот баг ловит. Тебя там либо похвалят, либо нахуй пошлют с детальным разбором полётов. Оба варианта — опыт, блядь.
    • LeetCode и прочая алгоритмическая муть. Да, иногда это скучно, как наблюдать за высыханием краски. Но это как зарядка для мозгов. Чтобы не тупить, когда в продакшене сложная логика и нужно понять, что и как тестировать.
  2. Инструменты — наше всё: Фреймворки и тулзы обновляются быстрее, чем мода. Сидишь на старом pytest? А там уже фич дохуя новых накопилось.

    • Курсы на Udemy, Stepik. Не надо покупать всё подряд. Выбрал одну тему — «Продвинутый pytest» — прошёл, закрепил на практике. Потом следующую. Главное — не превращаться в коллекционера сертификатов, который нихуя не умеет.
  3. Не варись в собственном соку: Один в поле не воин, а в QA — тем более.

    • Митапы (QA Fest, Heisenbug). Послушал умных людей, узнал, какие сейчас боли и тенденции. Да и просто пообщался с живыми инженерами, а не с аватарами в Slack.
    • Профессиональные чаты. Иногда один вопрос или даже просто чтение чужих обсуждений даёт больше, чем час гугления. Но там главное — не превратиться в тихого наблюдателя, который только мемы лайкает.

Вот, смотри, как можно изучать новую хрень во фреймворке. Допустим, параметризацию в pytest раньше не использовал:

import pytest

# Параметризация тестов для проверки нескольких наборов данных
@pytest.mark.parametrize("test_input, expected", [
    (2, 4),
    (3, 9),
    (5, 25),
])
def test_square(test_input, expected):
    """Проверяем операцию возведения в квадрат."""
    assert test_input ** 2 == expected

Видишь? Вместо трёх одинаковых функций — одна, но универсальная. Красота, блядь. Экономия времени и строк кода — овердохуища.

А что до времени... Ну, я стараюсь выкраивать часов 5-10 в неделю. Это как поход в спортзал для мозгов. Можно, конечно, и забить, но потом на собеседовании будешь потеть и мычать, как Герасим, вспоминая, как работает @pytest.fixture(scope='module'). Оно тебе надо?