Билеты

Девочка, покорившая время подготовки данных

Автотесты сложной бизнес‑логики часто дают ложные падения и пропуски дефектов из‑за неверно подготовленных тестовых данных. В докладе я покажу практический подход к подготовке данных для автотестов на примере логики скидок: как перевести бизнес‑правила в компактный набор данных с помощью техник тест‑дизайна, как организовать создание данных через тестовый фреймворк. Отдельно рассмотрим типовые причины нестабильности: попадание не в тот диапазон условий, скрытые зависимости параметров, “грязные” данные между прогонами и параллельные запуски. Также покажу пример, как выстроить изоляцию данных и cleanup, чтобы прогоны оставались повторяемыми и диагностика ошибок была однозначной.

Комментарии ({{Comments.length}})
  • {{comment.AuthorFullName}}
    {{comment.AuthorInfo}}
    {{ comment.DateCreated | date: 'dd.MM.yyyy' }}

    1
Для того чтобы оставить комментарий необходимо

или
Напишите нам, мы онлайн!