TestGrow - тестирование ПО

БАЗЫ ДАННЫХ ДЛЯ ТЕСТИРОВЩИКА: РЕЛЯЦИОННЫЕ И НЕРЕЛЯЦИОННЫЕ Очень часто у тестировщиков ввиду особенностей работы компании нет доступа до базы данных, при это именно база данных часто может подсказать, что с продуктом что-то не так. И сегодня хочу поговорить про базовое различие между реляционными и нереляционными БД. В реляционных базах, таких как PostgreSQL, MySQL, всё строится вокруг таблиц и связей. Данные строго структурированы, например, у пользователя есть ID, у заказа есть внешний ключ на этого пользователя, у товара какие-то обязательные поля. Работать с табличными (реляционными) данными на самом деле удобно, всегда можно понять, где данные неконсистентны, где нарушена связь, где не прошла валидация. Например, если в заказе ссылка на несуществующего пользователя, то это уже повод задуматься. В нереляционных, таких как, MongoDB, Cassandra, все по-другому. Данные хранятся более свободно, например, один документ в MongoDB может содержать один набор полей, другой документ уже другой. В одном заказе поле address может быть объектом, а в другом просто строкой. Такая гибкость хороша для разработчиков, но для тестировщика это отдельный челлендж, потому что приходится проверять не только сами данные, но и то, что система умеет обрабатывать разные варианты существования в БД одной и той же сущности. Именно поэтому тестировщику важно знать, где он работает. В реляционной БД чаще ловишь баги на уровне связей и обязательных полей. В нереляционной часто на уровне консистентности и обработки разных форматов. Например, в реляционных базах некорректный email просто не запишется, потому что сработает валидация. В нереляционных можно встретить в базе все что угодно, и это уже ответственность системы, как правильно такие данные обработать В итоге база данных - это не черный ящик, а ещё один слой проверки. И чем лучше тестировщик понимает, с какой моделью данных он работает, тем быстрее он отличит баг продукта от особенностей хранилища. Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | Автоматизация тестирования | Курс по тест-менеджменту | База знаний

Всем привет! Хочу поделиться с вами отличным постом от Евгения в части подготовки к собесседованию на позицию автоматизатора. Это не реклама, а действительно очень классно структурированный подход к тому, что подготовить себя к предстоящим вопросам, поэтому все советую ознакомится 💪 👇

Подготовка к техническому интервью: система вместо хаоса 📚 Многие готовятся к техническим интервью хаотично - читают все подряд, решают случайные задачи, паникуют из-за объема материала. За годы прохождения и проведения интервью выработался системный подход. Структура подготовки 📌 Неделя 1-2: Инвентаризация знаний Честно оцените текущий уровень. Пройдите по основным темам и отметьте: - Знаю хорошо (могу объяснить и привести примеры) - Знаю поверхностно (слышал, но детали размыты) - Не знаю (первый раз вижу термин) Это даст понимание, на что тратить время. Неделя 3-4: Заполнение пробелов Сначала подтягивайте темы из категории "не знаю", потом углубляйте "знаю поверхностно". На "знаю хорошо" тратьте минимум времени - только повторение. Неделя 5-6: Практика и отработка Решение задач, mock interview с коллегами, проговаривание ответов вслух. Приоритизация тем для автоматизатора 🚀 Tier 1 (обязательно знать): - Java Core: ООП, коллекции, исключения, многопоточность - Selenium/Selenide: локаторы, ожидания, Page Object - TestNG/JUnit: аннотации, параметризация, жизненный цикл - RestAssured: основы API тестирования - Теория тестирования: виды, подходы, документация Tier 2 (знать на среднем уровне): - Паттерны проектирования в автоматизации - SQL: joins, основные запросы - CI/CD: Jenkins, основы pipeline - Git: ветвление, merge, rebase Tier 3 (плюс если знаете): - Docker, Kubernetes - Продвинутые темы Java (Stream API, лямбды) - Архитектура приложений, микросервисы Не пытайтесь изучить все. Лучше хорошо знать Tier 1, чем поверхностно все три. Подготовка к live coding 🎯 Типичные задачи: - Написать простой тест на Selenium - Найти элемент по сложному локатору - Обработать JSON ответ в RestAssured - Решить базовую задачу на Java (работа со строками, коллекциями) Как готовиться: Каждый день решайте одну маленькую задачу. Не на LeetCode (алгоритмы редко встречаются на интервью), а практические - создать Page Object класс, написать API тест, распарсить XML. Ещё вариант - пообщаться с ИИна предмет код-ревью. Пусть генерирует тестовый класс с плохим кодом, а вы будете ревьювить (такие задания иногда дают). Важные навыки: - Комментировать код во время написания - Объяснять свой подход - Исправлять ошибки без паники - Задавать уточняющие вопросы Психологическая подготовка 📚 Проговаривайте ответы вслух Знать и уметь объяснить - разные вещи. Записывайте себя на телефон, объясняя ООП или работу Page Object. Mock interview Попросите коллегу провести техническое собеседование. Дискомфорт от объяснения базовых вещей лучше испытать заранее. Готовьте истории На вопросы "расскажите о сложной задаче" или "как решали техническую проблему" готовьте конкретные примеры по схеме: ситуация → действие → результат. Типичные ошибки 🔧 Зубрежка без понимания Выучить определение полиморфизма недостаточно. Нужно уметь объяснить, зачем он нужен, и привести пример из своего опыта. Игнорирование практики Теория без кодинга не работает. Обязательно пишите код руками, а не только читайте. Паника при незнании "Не знаю" - нормальный ответ. Хуже начинать выдумывать или уходить в общие фразы. Переоценка сложности На интервью для мидла не будут спрашивать про внутреннее устройство JVM. Базовые знания решают больше проблем, чем экзотические детали. Практические советы 🎯 Ведите шпаргалку Записывайте основные моменты по каждой теме для быстрого повторения. Изучайте вакансию Если в JD упомянут Cucumber - повторите BDD. Если Docker - освежите контейнеризацию. Готовьте вопросы Заготовьте 3-5 вопросов о проекте, технологиях, процессах в команде. Анализируйте провалы Записывайте вопросы, на которые не смогли ответить. Это план развития на будущее. Системная подготовка побеждает хаотичную зубрежку. Лучше хорошо знать основы, чем плохо помнить продвинутые темы. И помните: интервью проводят такие же люди, как вы. #interview #подготовка #карьера

Всем привет! Давненько не было у меня тестов на канале, поэтому решил подготовить для вас небольшой квиз по тестированию и работе брокеров сообщений.👇 Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | Автоматизация тестирования | Курс по тест-менеджменту | База знаний

Кажется, про ИИ сегодня говорят все — но как работать с ним и внедрять AI в QA процессы понимают далеко не многие ⚡️ Обычные подходы тут не работают: искусственный интеллект нелинеен, непредсказуем и требует новых методик проверки. На совместном митапе QA Lead IT Test (команда-разработчик TMS DoQA) Андрей Бракоренко и CTO Cleverbots Алексей Панфилов расскажут: ✔️ как тестировать продукты, где встроен AI (в чем отличие от классической логики, какие метрики качества нужны, какие новые типы тестов появляются); ✔️ как использовать ИИ для ускорения работы QA-команды; ✔️ по каким шагам необходимо внедрять AI в QA-процессы (какие инструменты выбрать и как обучить команду). 🗓 Встречаемся онлайн 16 сентября в 18:00. 👉 Регистрация на митап по ссылке. Ждем вас — будет суперполезно! Erid:2VfnxwsPkwi Реклама, ООО «АйТи Тест», ИНН 7105046527

Продолжаю делить процессом создания робота на базе ИИ. За прошедшие две недели мне удалось наконец-то добраться до самого главного, подключения голосового ИИ. Не обошлось без приключений. Самое сложное оказалось - заставить робота распознавать команду, при которой он должен включаться и записывать мой голос. Как это работает. Робот каждую секунду записывает аудио того, что происходит вокруг и выполняет распознавание пары секунд записи, и потом их удаляет. Изначально я пробовал делать простое распознование голоса через LLM, что в целом работает хорошо на wake-up команду, но этот подход не гуд, потому что данные постоянно отправляются во вне, а сливать все, что происходит дома как-то не правильно. В этоге решил искать решения в существующих бибилиотеках и небольших ML моделях, которые можно запускать локально на движке Rasberry PI (это микросхема с установелнной ОС Linux, где в принципе крутится весь код и является головой робота). Дня 3-4 потратил на настройку технологии KWS. Технология KWS (Keyword Spotting) - это технология распознавания речи, которая «слушает» поток аудио и реагирует только на заранее заданные ключевые слова или фразы. Как результат, технология конечно работает, но с распознавание слов оказалось как-то не очень, возможно это связано фонетикой русского языка, но я пробовал разные варианты имплементации и нормального результата так и не смог достичь. В итоге совместо с поиском google и chatgpt удалось найти готовый движок Vosk. Внутри Vosk используется нейросеть для распознавания речи (ASR). Он умеет распознавать речь на многих языках прямо на устройстве, без интернета. И о чудо, робот начал подхватывать wake-up фразу мгновенно и запускать уже прослушивание команд или фраз. Внутри робота работает ИИ агент, который по распознанной фразе определяет, какой тул использовать для выполнения задания (например, computer vision, управление моторами, получения данных с датчиков или просто пообщаться как с голосовым voice ботом). Приехали наконец-то новые моторы с енкодерами (енкодер - это устройство, которе считает вращения колес и в дальнейшем можно использовать для поддержки одной скорости для колес) и платы драйвера для управления моторами. Но так как енкодеры китайские, а инструкции конечно же нет, пришло убить (сжечь) пару драйверов, пока разбирался, как все правильно подключить. Хорошо, что наученный опытом, я теперь заказываю больше деталей, чем мне нужно. Что дальше. Пока жду новые крепления для задних моторов (потому что приехали пока только на передние), планирую заняться ПИД-регулятором (PID controller), один из самых распространённых алгоритмов управления. Его используют, чтобы робот мог двигаться стабильно и точно, без рывков и ошибок, ну и надо попробовать доустановить роборуку, которая у меня сломалась в прошлый раз. Так что пока все в процессе, новый статус будет как обычно через 2 недели.

FEATURE FLAGS ГЛАЗАМИ ТЕСТИРОВЩИКА В последнее время почти в каждом проекте, куда я прихожу, я встречаю feature flags. Для разработчиков это удобный инструмент, включил флаг, работает новая фича работает, выключил, система ведет себя по-старому. Можно выкатить функционал только для части пользователей или быстро откатить его, если что-то пошло не так. Для тестировщика же все немного сложнее. Получается, что один и тот же продукт может вести себя абсолютно по-разному в зависимости от того, включен флаг или нет. Иногда еще веселее: флагов много, и комбинации начинают давать такие эффекты, что их даже придумать специально сложно. Бывает и так, что на тестовом окружении флаг включен, ты проверяешь логику, а на проде его отключили, и пользователи видят совсем другой сценарий. Или наоборот, фича уже давно доступна, но сам флаг в коде так и остался, про него все забыли, и через пару месяцев он неожиданно всплывает, ломая что-то в системе. С точки зрения QA это добавляет кучу неопределённости. Ты никогда не можешь быть до конца уверен, что проверяешь ровно тот сценарий, который потом увидят пользователи. Поэтому приходится держать в голове не только саму логику фичи, но и то, какие переключатели в данный момент активны. Вот поэтому я отношусь к feature flags с осторожностью. Для бизнеса они суперполезны, а для тестировщика, без должной системы управления feature flags - это может привести к большим сложностям, которые увеличивают количество сценариев и делает поиск багов более хаотичным. Но, пожалуй, это и есть та самая реальность, в которой мы работаем. А у вас бывало, что баг проявлялся только при конкретной комбинации флагов, и найти его удалось чисто случайно? 👇 Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | Автоматизация тестирования | Курс по тест-менеджменту | База знаний

ПОЗДРАВЛЯЮ ВСЕХ С ДНЕМ ТЕСТИРОВЩИКА! 🥳 По легенде, именно 9 сентября 1947 года учёные Гарвардского университета, тестировавшие вычислительную машину Mark II Aiken Relay Calculator, нашли мотылька, застрявшего между контактами электромеханического реле, и Грейс Хоппер произнесла слово «bug» (с англ. — «жук»), ставшее позднее термином, обозначающим компьютерную ошибку. Но сегодня наша работа — это не просто поиск багов, это важная часть создания качественных продуктов, которые делают жизнь людей удобнее. Поэтому желаю всем успехов в работе и классных проектов. А тем, кто только начинает свой путь, желаю карьерного развития и закрепления в данной профессии!

Всем привет! Хочу поделиться отличной новостью. Я принял решение вернуть полный бесплатный доступ к платформе testgrow.ru. Уже с пятницы всем доступны все 235 практических заданий, тренажер API, проверка ошибок с помощью AI и доступ к работе с БД через PG Admin. Я принял это решение по двум причинам: 1. Для меня брать оплату за использование ресурса, хоть она была и небольшой, всего 3999 рублей, но который у меня нет времени активно поддерживать, кажется не совсем правильным, поэтому ресурс стал бесплатным, но тем самым я снимаю с себя данную ответственность за активную поддержку ресурса. Кому интересно, могут пользоваться и изучать тестирование, кому сложно, неинтересно или непонятно, можете смотреть другие курсы. 2. Периодические проблемы с доступом из РФ. Ранее уже писал пару месяцев назад, что Роскомнадзор периодически тормозит или блокирует Cloudflare, на котором размещена моя платформа, поэтому в свете этих событий брать оплату за ресурс, который в любой момент может стать недоступным, не правильно. Но не забываем, что доступ всегда есть в VPN, так что если что-то недоступно, включайте. P.s. Количество баллов для получения сертификата тоже увеличилось и теперь требуется 300 баллов вместо 160-ти ранее. Вот такие новости. А пока у меня насыщенная внерабочая жизнь, я запускаю параллельно два курса и еще занимаются проектированием и созданием робота (статус по новому прогресу будет в пятницу). В общем всем отличного понедельника и хорошей рабочей недели! Все мои проекты: TG канал по тестированию AI | Youtube channel | Практика по тестированию | Платформа TestGrow | Автоматизация тестирования | Курс по тест-менеджменту | База знаний