🐸 Библиотека тестировщика

#развлекалово

⭐️ Как проводить exploratory testing: советы и методики

Exploratory testing — адаптивный метод, где тестировщик одновременно изучает продукт, создаёт тесты и находит баги без готовых сценариев.

Почему это важно:

📍 Выявляет баги, которые не ловят автоматические тесты.

📍 Глубже раскрывает логику и слабые места продукта.

📍 Позволяет эффективно тестировать при ограниченных сроках.

Как правильно проводить:

1️⃣ Определяем цель и охват тестирования:

— Выберите область или функциональность, которую будете исследовать.

— Сформулируйте конкретные задачи или вопросы для проверки.

2️⃣ Используем session-based подход:

— Делите тестирование на ограниченные по времени сессии (30–90 минут).

— В конце каждой сессии фиксируйте результаты, баги и идеи для дальнейших исследований.

3️⃣ Записываем действия и наблюдения:

— Ведите подробные заметки: шаги, данные, поведение системы.

— Используйте инструменты для скриншотов и записи экрана, чтобы не потерять важную информацию.

4️⃣ Применяем разнообразные техники тестирования:

— Тестируйте границы, негативные сценарии, стресс-тестирование, проверку безопасности.

— Используйте техники «чёрного ящика» для оценки функционала без знания внутренней реализации.

5️⃣ Анализируем и корректируйте план:

— После каждой сессии оценивайте результаты и определяйте приоритеты.

— При необходимости меняйте фокус и подход для максимальной эффективности.

6️⃣ Коммуницируем с командой:

— Делитесь инсайтами и найденными проблемами своевременно.

— Вовлекайте разработчиков и аналитиков для уточнения деталей и быстрого решения.

💡 Советы для успешного exploratory testing:

— Будьте любознательны и критичны — ищите неочевидные баги.

— Используйте чек-листы, но не ограничивайтесь ими.

🐸 Библиотека тестировщика

#буст

🌐 Тестовые среды — миф или реальность

Тестовые окружения часто устаревшие, с неподходящими данными и конфигурациями. Реальные условия на бою отличаются по нагрузке и интеграциям, что приводит к неожиданным ошибкам.

➡️ Какие преимущества:

— Выявление ошибок до релиза

— Безопасное тестирование изменений

— Снижение рисков для продакшена

➡️ Недостатки:

— Несовпадение с реальной средой по данным и настройкам

— Постоянная необходимость поддержки и обновления

— Ложное чувство безопасности, которое вводит в заблуждение

Тестовые среды — важный, но далеко не совершенный инструмент контроля качества. Главная проверка — рабочая система в проде 😧

А как у вас? Тестовые среды работают эффективно или это просто формальность? Пишите в комментариях ✏️

🐸 Библиотека тестировщика

#междусобойчик

😧 Фишка инструмента: Faker

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):

const { faker } = require('@faker-js/faker');

const randomUser = {
  name: faker.name.fullName(),
  email: faker.internet.email(),
  phone: faker.phone.number(),
  address: faker.address.streetAddress(),
};

console.log(randomUser);

🔗 Ссылка на GitHub

🐸 Библиотека тестировщика

#буст