Ответ
Я использую комбинированный подход, разделяя хранение в зависимости от типа тестов и целей:
1. Для ручного тестирования и тест-дизайна: Использую Test Management Systems (TMS). На последнем проекте это был TestRail, интегрированный с Jira.
- Что хранится: Детальные шаги, предусловия, ожидаемые результаты, приоритет, статус, связи с требованиями (User Story в Jira).
- Преимущества: Централизованный доступ для всей команды, история прогонов, удобная отчетность, повторное использование кейсов.
2. Для автоматизированных тестов: Код автотестов хранится в Git-репозитории (например, GitLab) вместе с кодом приложения или в отдельном репозитории QA.
- Структура:
/tests ├── api/ │ ├── conftest.py # Фикстуры Pytest │ ├── test_auth.py # Тестовые модули │ └── test_orders.py ├── ui/ │ ├── pages/ # Page Object Model │ ├── tests/ │ └── conftest.py ├── test_data/ # Отдельные файлы с данными └── pytest.ini # Конфигурация - Документация внутри кода: Каждый тестовый метод содержит docstring с кратким описанием цели теста (это позже попадает в Allure-отчет).
3. Для отчетности и анализа результатов: Использую Allure Framework или pytest-html. После прогона генерируется интерактивный отчет, который можно сохранить как артефакт в CI/CD (Jenkins, GitLab) или развернуть на отдельном сервере (Allure Server).
Мой выбор инструмента зависит от проекта:
- Для больших команд с активным ручным тестированием — TMS (TestRail, Zephyr).
- Для проектов с упором на автоматизацию — Git + Allure, а высокоуровневые тест-сьюты могут быть описаны в виде чек-листов в Wiki (Confluence) или Issues (Jira).
