Faker — библиотека для генерации случайных, но правдоподобных данных: имена, адреса, номера телефонов, email, даты и многое другое. Поддерживает множество языков и форматов.
Почему это важно:
🟣 Автоматизация создания данных уменьшает рутину.
🟣 Реалистичные данные помогают лучше выявлять ошибки, которые не появятся при использовании статичных значений.
🟣 Легко создавать большие наборы данных для нагрузочного тестирования.
🟣 Позволяет создавать уникальные данные, избегая конфликтов в базе или тестах.
Как использовать:
1. Установите библиотеку:
npm install faker
2. Пример генерации данных в тесте (на JavaScript):
Faker — библиотека для генерации случайных, но правдоподобных данных: имена, адреса, номера телефонов, email, даты и многое другое. Поддерживает множество языков и форматов.
Почему это важно:
🟣 Автоматизация создания данных уменьшает рутину.
🟣 Реалистичные данные помогают лучше выявлять ошибки, которые не появятся при использовании статичных значений.
🟣 Легко создавать большие наборы данных для нагрузочного тестирования.
🟣 Позволяет создавать уникальные данные, избегая конфликтов в базе или тестах.
Как использовать:
1. Установите библиотеку:
npm install faker
2. Пример генерации данных в тесте (на JavaScript):
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.
Библиотека тестировщика | QA тестирование quality assurance manual testing autotesting ручное тестирование автотесты from in