← назад к разделу

Работа тестировщика упирается в объём и в повторение. Проверить, что в отчёте сошлись суммы по тысяче заказов, руками нельзя — можно выборочно, а это уже не проверка. Подготовить полсотни заказов в разных статусах перед регрессом — час кликов, и так каждый раз. Сверить две выгрузки на пятьсот строк — работа, от которой глаз замыливается к сотой.

Всё это делается кодом за секунды, и код не устаёт. Отсюда и простой ответ на вопрос «зачем тестировщику программировать»: не чтобы называться автоматизатором, а чтобы проверять то, что руками проверить невозможно.

руками — по одной кодом — все сразу ord-001 · 4990 ord-002 · 2490 ord-003 · 8990 ord-004 · 890 …ещё 496 строк полчаса и усталый глаз итого = 0for заказ in заказы: итого += … 500 строк проверено 0,2 секунды

Одна и та же работа: руками — построчно и с усталостью, кодом — вся выборка за доли секунды.

Почему именно Python

Языков много, и спорить о лучшем бессмысленно — но для входа в автоматизацию Python выигрывает по трём причинам.

Он читается почти как английский текст. Сравните: чтобы напечатать строку, в Python пишут print("привет"), а в Java — System.out.println("привет") внутри класса и метода, которые тоже надо объявить. Когда вы учитесь, лишние слова мешают: каждое приходится объяснять, а объяснять пока нечем.

У него всё готовое для тестирования. Запросы к API, разбор JSON, работа с таблицами, запуск тестов — всё это библиотеки, которые ставятся одной командой и работают из коробки.

Его знают в тестировании. Это значит, что ваши вопросы уже кто-то задавал, а ваши будущие коллеги пишут на том же языке — код можно показать и обсудить.

Что вы сможете к концу раздела

Не «знать Python» — это слишком общо. Конкретно:

  • разобрать ответ сервиса и проверить в нём нужные поля;
  • посчитать по выгрузке то, что в интерфейсе не показывают;
  • сверить два набора данных и найти, что пропало и что лишнее;
  • написать автотест, который проверяет работу API и падает, когда сервис сломан.

Последний пункт — цель раздела. Всё остальное — ступеньки к нему.

Как запустить первую строку

Есть два пути, и для начала лучше второй.

Поставить Python на компьютер. Скачайте с python.org установщик для своей системы и поставьте. На Windows в установщике отметьте галочку «Add Python to PATH» — без неё команда python не найдётся. Проверить, что всё встало:

python3 --version

Ответ вида Python 3.12.4 означает, что язык на месте. Дальше создаёте файл first.py, пишете в него строку и запускаете:

живой пример

print("Привет, тестировщик")
Запустить

Запуск примеров доступен в платном доступе. Там этот же код выполняется прямо в статье: редактор, запуск и проверка рядом с абзацем. Неделя бесплатно →

python3 first.py

Начать в тренажёре. Ставить ничего не нужно: тренажёр Python уже открыт, код пишется в браузере и запускается по кнопке. Первая задача — ровно та самая строка. Это удобнее на старте: вы разбираетесь с языком, а не с установкой, путями и кодировками.

Установка всё равно понадобится — когда дойдёте до настоящих автотестов в рабочем проекте. Но к тому моменту вы будете понимать, что именно ставите.

Как устроена работа с кодом

Три вещи, которые стоит принять сразу — они экономят недели.

Программа выполняется сверху вниз, строка за строкой. Никакой магии: что написано первым, случится первым.

Компьютер понимает буквально. Опечатка в имени переменной — ошибка. Пропущенная скобка — ошибка. Это не придирки: язык не догадывается, он исполняет.

Ошибка — это сообщение, а не катастрофа. Python пишет, что именно не сошлось и в какой строке. Читать эти сообщения — половина навыка; в тренажёре они видны прямо под кодом.

Как проходить раздел

Каждая статья заканчивается задачами в тренажёре. Их нужно решать, а не просматривать: читать про код и писать код — разные умения, как читать про плавание и плавать.

Порядок статей не случайный: строки нужны для разбора ответов, словари — чтобы понять JSON, функции — чтобы собрать проверку в одном месте. Пропускать получится, но догонит на автотестах.

Коротко

  • Код нужен тестировщику не ради должности, а чтобы проверять то, что руками не проверишь: объём, повторяемость, сверка данных.
  • Python выигрывает читаемостью, готовыми библиотеками под тестирование и тем, что на нём говорят в профессии.
  • Начинать проще в тренажёре: код пишется и запускается в браузере, ставить ничего не надо.
  • Установка с python.org понадобится позже, для автотестов в рабочем проекте.
  • Программа идёт сверху вниз, понимает буквально, а сообщения об ошибках — это подсказки, которые нужно научиться читать.

Что почитать дальше