Какие методы и техники валидации данных и функционала вы применяете?

Для комплексной валидации я применяю комбинацию следующих методов:

1. Анализ граничных значений (Boundary Value Analysis - BVA) и классов эквивалентности (Equivalence Partitioning - EP):

• BVA: Тестирование значений на границах допустимых диапазонов. Например, для поля "Возраст (18-65)": 17, 18, 65, 66.
• EP: Разделение входных данных на валидные/невалидные классы. Например, email: valid@domain.com (валидный) vs invalid@.com (невалидный).

2. Валидация форматов с помощью регулярных выражений:

import re
# Проверка российского номера телефона
phone_pattern = r'^+7d{10}$'
def validate_phone(phone: str) -> bool:
    return bool(re.match(phone_pattern, phone))

assert validate_phone("+79123456789") == True
assert validate_phone("89123456789") == False  # Неверный формат

3. Валидация API-ответов:

• Статус-коды: 200 OK, 201 Created, 400 Bad Request, 404 Not Found.
• Схема данных (JSON Schema): Гарантия правильной структуры и типов данных в ответе.
• Заголовки (Headers): Проверка Content-Type, Cache-Control и др.

4. Валидация на уровне базы данных: Сверка данных, отображенных в UI или переданных через API, с фактическими записями в БД (целостность, актуальность).

5. Контекстно-зависимая валидация:

• Кросс-браузерная: Единообразие отображения и поведения.
• Валидация бизнес-логики: Проверка сложных правил (например, расчет скидки на основе суммы и статуса клиента).

Эти техники применяются как в ручном, так и в автоматизированном тестировании (с использованием Selenium, pytest, Postman, специализированных библиотек).