d42 в действии: лучшие практики подготовки данных

  • 40 мин
Генерация тестовых данных — критически важная часть автоматизированного тестирования. Однако многие компании используют разные подходы: от статичных данных в формате JSON до случайной генерации без контроля генерируемых значений в тестах, где это важно. Либо, наоборот, излишний контроль части данных, которые не важны для проверяемого сценария. Эти методы приводят к нестабильным тестам и увеличенной сложности поддержки.

В докладе расскажу, как правильно готовить данные для тестов, где важен контроль над значениями в полях, а где это лишний контекст, как соблюдать согласованность данных с API, как генерировать и хранить данные. 

В докладе в качестве примеров буду использовать библиотеку d42 (https://github.com/tsv1/d42).
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!