С какими языками программирования и технологиями вы работали в контексте тестирования?

В своей работе я применял различные языки и технологии, в зависимости от задач проекта и стека разработки:

• Python: Основной язык для автоматизации тестов (pytest, unittest), написания скриптов и работы с API (библиотеки requests, httpx).

  # Пример API-теста с pytest и requests
  import pytest
  import requests
  
  API_URL = "https://api.example.com/login"
  
  def test_successful_login():
      credentials = {"username": "test", "password": "secret"}
      response = requests.post(API_URL, json=credentials)
  
      assert response.status_code == 200
      assert "access_token" in response.json()
      assert response.json()["token_type"] == "Bearer"

• JavaScript/TypeScript: Для автоматизации веб-интерфейсов с использованием фреймворков Cypress и Playwright.

  // Пример теста на Cypress
  describe('Homepage', () => {
    it('should load and display key elements', () => {
      cy.visit('/');
      cy.get('[data-cy="header"]').should('be.visible');
      cy.contains('Welcome').should('exist');
      cy.get('nav a').should('have.length.at.least', 3);
    });
  });

• SQL: Для проверки целостности данных, валидации состояний после выполнения операций и подготовки тестовых данных.

  -- Проверка, что пользователь создан после регистрации
  SELECT user_id, email, registration_date 
  FROM users 
  WHERE email = 'test@example.com' 
    AND status = 'active';
  -- Ожидаем ровно одну запись

• Дополнительные технологии:

  • Java: Для работы с Selenium WebDriver и JUnit в проектах на Java.
  • Bash/Shell: Для написания скриптов настройки окружения и интеграции с CI/CD.
  • Postman/Newman: Для создания, запуска и автоматизации коллекций API-тестов.
  • XML/JSON, HTML/CSS: Для веб-тестирования и валидации структур данных.
  • Docker: Для развертывания изолированных тестовых сред.