Каково было распределение задач по тестированию backend и frontend на вашем предыдущем проекте?

Question

Каково было распределение задач по тестированию backend и frontend на вашем предыдущем проекте?

Тип вопроса: Софт-скиллы Вероятность: 10% Категория: QA Тестировщик

Ответ

На последнем проекте нагрузка по тестированию распределялась примерно как 60% Backend и 40% Frontend.

Backend-тестирование (~60%):

API-тестирование: Проверка REST/GraphQL эндпоинтов на корректность ответов, статус-коды, структуру JSON, валидацию данных.
Интеграционное тестирование: Взаимодействие между сервисами, очередями сообщений (Kafka/RabbitMQ).
Тестирование бизнес-логики и БД: Проверка сложных расчетов, корректности запросов к базе данных (SQL), целостности данных.
Нагрузочное тестирование: Оценка производительности API под нагрузкой (с помощью JMeter, k6).

Frontend-тестирование (~40%):

UI-тестирование: Автоматизация с помощью Selenium или Cypress для проверки пользовательских сценариев.
Кросс-браузерное/кросс-платформенное тестирование: Совместимость в разных браузерах и на разных устройствах.
Валидация форм и отображения: Проверка корректности отображения данных, полученных с бэкенда, и работы клиентской валидации.

Пример теста для REST API (Python с requests):

import requests

BASE_URL = "https://api.example.com"

def test_get_user_by_id():
    """Тест на успешное получение пользователя по ID."""
    user_id = 1
    response = requests.get(f"{BASE_URL}/users/{user_id}")

    # Проверка статус-кода
    assert response.status_code == 200, f"Unexpected status code: {response.status_code}"

    # Проверка структуры и данных ответа
    user_data = response.json()
    assert "id" in user_data
    assert user_data["id"] == user_id
    assert "name" in user_data and isinstance(user_data["name"], str)

    # Проверка заголовков (опционально)
    assert response.headers["Content-Type"] == "application/json"

Ответ 18+ 🔞

А, ну ты глянь, как у нас на проекте нагрузка по тестам распределялась, блядь! Прямо как в хорошем баре: 60% — это крепкий, настойкий бэкенд, а 40% — это такой, лёгкий, красивый фронтенд-коктейль.

Бэкенд-тестирование (~60%, то есть овердохуища работы):

API-тестирование: Сидишь и долбишь эти REST'овые эндпоинты, как будто кнопки в лифте жмёшь. Проверяешь, чтоб статус-коды не 500-е, а 200-е, чтоб JSON не кривой, а красивый, как попа стриптизёрши.
Интеграционное тестирование: Тут уже начинается цирк. Следишь, чтобы сервисы между собой не поссорились, как бабки у подъезда. Очереди сообщений (эти твои Kafka/RabbitMQ) — чтобы всё летело, а не зависало, как интернет у провайдера-пидораса.
Тестирование бизнес-логики и БД: А это, сука, самое интересное! Ковыряешься в этих сложных расчётах, которые придумал архитектор после пятой рюмки. И в базе данных рыщешь — правильно ли всё сохранилось, не обосралось ли что.
Нагрузочное тестирование: Включаешь JMeter и начинаешь наваливать на API, как таджики на стройке. Смотришь, выдержит ли он или сольётся, как студент на первой сессии.

Фронтенд-тестирование (~40%, но мозгов иногда требует не меньше):

UI-тестирование: Запускаешь Selenium или Cypress, а он тебе, как робот-пылесос, начинает по интерфейсу ползать. Главное — чтоб кнопки нажимались, а не вели в цифровое пекло.
Кросс-браузерное/кросс-платформенное: Это чтобы в Хроме всё летало, в Сафари не разъезжалось, а на телефоне у тёти Глаши — хоть как-то работало. А то ведь позвонит: «У меня, внучек, ничего не грузится!» — а у неё Internet Explorer 6, ёпта.
Валидация форм и отображения: Смотришь, чтобы данные с бэкенда не превратились в абракадабру на экране. И чтобы форма, если в неё хуйню ввести, сразу ругалась, а не молча отправляла всё в сраку.

Вот, смотри, пример теста для REST API (Python с requests), простой, как три копейки:

import requests

BASE_URL = "https://api.example.com"

def test_get_user_by_id():
    """Тест на успешное получение пользователя по ID."""
    user_id = 1
    response = requests.get(f"{BASE_URL}/users/{user_id}")

    # Проверка статус-кода
    assert response.status_code == 200, f"Unexpected status code: {response.status_code}"

    # Проверка структуры и данных ответа
    user_data = response.json()
    assert "id" in user_data
    assert user_data["id"] == user_id
    assert "name" in user_data and isinstance(user_data["name"], str)

    # Проверка заголовков (опционально)
    assert response.headers["Content-Type"] == "application/json"

Вот и вся магия. Главное — не охуеть от того, сколько всего надо проверить, а просто брать и делать, блядь.