Lviv Direction QADay 2023 (automation) ОЛЕКСАНДР ХОТЕМСЬКИЙ «Заготівля тестових даних для автоматичних тестів» QADay telegram: https://t.me/+IJODE0i4X65kNjcy fb: www.fb.com/goqaevent fb: www.fb.com/qaday.org linkedin: https://www.linkedin.com/company/goqa/ Сайт: www.qaday.org

1. Олександр Хотемський <xotabu4.github.io> 2023
Заготівля тестових даних
Для потреб автоматичних тестів

2. xotabu4.github.io
- 12+ років досвіду в тестуванні
- Навчаю людей тестуванню
- Веду власний канал на YouTube та
спільноту
Hot testing (@js_for_testing)
Олександр Хотемський

3. Чому стільки проблем у
тестових даних?

4. • Різна конфігурація
• Різне наповнення бази даних
• 3rd party інтеграції
Різні енвайрменти

5. • Структура даних змінюється
• Структура бази змінюється
• Бізнес логіка змінюється
• Нові boundaries, нові classes of
equivalence, нові state
transitions
• Кисляк теж можна
використовувати 🤔
Скисання даних

6. • Архітектурні обмеження на
створення нових
акаунтівданих
• Дефіцит даних для
паралелізації
• Залежність одних даних від
інших
Дефіцит даних

7. Статичні варіанти
Підготовки даних

8. • Можна використовувати для
некритичних даних
• Дозволяє не перевантажувати
підготовку даних
• Видимість - одразу зрозуміло що
буде використано
• Дані можуть бути конкретні
(хардкод)
• Або генеровані чимось типу
faker.js
Дані розмазані по коду

9. • JSON, XML, CSV та інші
• Можуть бути файли коду
• Логічно додавати їх в
репозиторій
• Зручно для великих, але
некритичних моделей даних
Дані в файлах

11. Динамічні варіанти
Підготовки даних

12. • Повільно і ламуче
• Може бути єдиним способом в
деяких випадках
• Є деякі оптимізації, але
загальна картина та сама
Заготівля через UI

13. • Найшвидший спосіб
• Підходить для масової
заготівлі даних
• Не виконується бекенд код -
частина бізнес логіки губиться
• Такі дані швидко скисають
• Продукує дуже підступні
помилки
SQL

14. • Достатньо швидко
• Відпрацьовує бізнес логіка
• Деякі дані так не приготувати
• Повільніше скисає
• Зручніше логувати та
дебажити
Заготівля через API

15. • Спеціальний ендпоїнтендпоїнти
для тестових потреб
• Перше питання - шо по безпеці?
• Дозволяє готувати і
модифікувати дані не доступні
через API
• Треба влізти в бекенд код
самому або просити
девелоперів
Тестовий бекдор

16. Оптимізації
Підготовки даних

17. • Видалення тестових даних
після того як вони були
використані
• На практиці - повна зачистка
неможлива
• Можна розглянути варіант
зачистки ПЕРЕД тестами
Зачистка

18. • Деякі тести можуть
використати дані підготовані
для попередніх тестів
• Потрібна спеціальна логіка по
видачі даних тестам
• Діма Потапов вже детально
розповідав на своєму YouTube
Повторне використання

19. • Порівняння тестових даних з
реальними даними з проду
• Використання технік тест
дизайну
• Використання генераторів
тестових даних
• АІ ?
Актуалізація

20. версія доповіді

21. Для паралелізації тестів -
готуйте профіцит даних

22. Розмазуйте тільки некритичні
дані по коду

23. Ваші тести повинні проходити
на пустій базі даних

24. Готуйте дані з врахуванням
бізнес логіки

25. xotabu4.github.io
Hot testing
telegram