Показать еще...

+ Добавить отзыв + Добавить школу

Курсы по Python QA

Подборка популярных курсов по автоматизации тестирования на Python
  1. #Посмотреть список
  2. #Подобрать курс со скидкой
  3. #Бесплатные
  4. #Популярные
  5. #Вопрос-ответ
  6. #Отзывы
Обновлено — 17 марта, 2024.
Сортировать по:
Название курса / программы
Школа
Стоимость
Рассрочка
Дата начала
Длительность
Получить -50% по промокоду
Skillbox
4.38
98 599 ₽ от 4 482 ₽
16 сентября 9 мес.
Подробнее о курсе
Яндекс Практикум
4.25
2 924 ₽ от 20 500 ₽
11 Апреля 2 мес.

Поможем выбрать курс со скидкой

У нас в партнерах более 300 школ и мы можем получить для вас скидку на выбранный вами курс.

    Согласен с правилами предоставления информации

    Извините,

    Что-то пошло не так, и ваше сообщение не было отправлено
    Попробуйте заполнить форму ещё раз

    Спасибо!

    Ваш запрос на подбор обучения был успешно отправлен. Через некоторое время мы отправим несколько отличных вариантов.

    Курсы обучающие курсы по Python QA детально

    Подробная информация о курсах от популярных школ с информацией по трудоустройству, сертификатам и форме прохождения.

    Skillbox
    4.38
    2955 отзывов

    Автоматизированное тестирование на Python

    164 332 ₽
    98 599 ₽
    экономия 65 733 ₽
    от 4 482 ₽/мес
    от 65 003 900 ₽/мес

    9 мес. месяцев
    Перейти на сайт
    Яндекс Практикум
    4.25
    1434 отзыва

    Тестирование веб-приложений на Python

    40 000 ₽
    2 924 ₽
    экономия 37 076 ₽
    от 20 500 ₽/мес
    от 53 172 924 ₽/мес

    2 мес. месяца
    Перейти на сайт

    Часто задаваемые вопросы по курсам Python QA

    FAQ

    Что такое Автоматизация тестирования на Python?

    Автоматизация тестирования на Python представляет собой процесс использования языка программирования Python для создания скриптов и инструментов, которые автоматизируют процессы тестирования программного обеспечения. Это включает в себя разработку тестовых сценариев, настройку среды выполнения тестов, выполнение тестов, анализ результатов и автоматическое создание отчетов.

    Что должен знать специалист по Автоматизации тестирования на Python?

    • Язык программирования Python: Специалист должен быть знаком с основными концепциями языка Python, такими как структуры данных, функции, модули, итераторы и генераторы.
    • Знание библиотек для тестирования: Важно уметь работать с библиотеками, специализированными для автоматизации тестирования, такими как unittest, pytest, selenium, requests и другими.
    • Интеграция с фреймворками: Умение интегрировать скрипты автоматизации тестирования с различными фреймворками разработки, такими как Django, Flask, или любыми другими.
    • Понимание принципов тестирования: Знание методологий тестирования, включая модульное, интеграционное и функциональное тестирование, а также умение создавать автоматизированные тесты для проверки функциональности, производительности и безопасности приложений.

    Чему обучаются на курсах Автоматизации тестирования на Python?

    На курсах по автоматизации тестирования на Python обучают основам и продвинутым аспектам использования Python для создания автоматизированных тестов. В программу могут входить:

    • Основы Python: синтаксис, структуры данных, функции.
    • Библиотеки для тестирования: unittest, pytest, selenium, requests и другие.
    • Создание и запуск тестовых сценариев.
    • Отладка автоматизированных тестов.
    • Интеграция с CI/CD системами.
    • Создание отчетов о тестировании.

    Какую зарплату получает специалист по Автоматизации тестирования на Python в России?

    Зарплата зависит от уровня опыта, региона и размера компании. Специалисты с опытом работы могут ожидать среднюю зарплату от 80 000 до 150 000 рублей в месяц.

    В чем плюсы платных курсов по Автоматизации тестирования на Python?

    • Структурированная программа обучения: Курсы обычно предлагают последовательное изучение от базовых до продвинутых тем.
    • Экспертное руководство: Обучение под руководством опытных преподавателей и специалистов.
    • Практические задания и проекты: Возможность применять знания на практике.
    • Сертификация и поддержка: Возможность получить сертификат и дальнейшую поддержку.

    В чем минусы курсов по Автоматизации тестирования на Python?

    • Высокая стоимость: Платные курсы по автоматизации тестирования на Python могут требовать значительных финансовых затрат, что может быть неприемлемым для некоторых студентов или профессионалов, особенно для тех, кто только начинает свой путь в области автоматизации тестирования.
    • Ограниченный доступ к материалам: Некоторые платные курсы могут предоставлять доступ к материалам только на время обучения или в рамках определенного срока после завершения курса. Это может ограничить возможность студентов возвращаться к материалам и повторять их в будущем.
    • Необходимость в соответствии с ожиданиями: Возможно, что материалы курса не соответствуют ожиданиям студентов по объему или глубине изучения определенных тем. Некоторые курсы могут быть слишком общими или, наоборот, слишком специализированными для конкретных потребностей.
    • Ограниченная практика и реальные проекты: Важная часть обучения в автоматизации тестирования на Python — это практическое применение знаний на реальных проектах. Некоторые курсы могут ограничиваться теоретическими знаниями без достаточного количества практических заданий и проектов.
    • Неактуальность материалов: Быстрое развитие технологий может привести к тому, что материалы курса быстро устареют. Некоторые платные курсы могут не всегда обновляться в соответствии с последними тенденциями и изменениями в индустрии автоматизации тестирования.
    • Ограниченная поддержка после обучения: Платные курсы могут предоставлять ограниченную поддержку после завершения обучения. Это может означать, что студенты могут остаться без вопросов, если у них возникнут проблемы или вопросы в процессе использования полученных знаний на практике.

    Как Python используется в автоматизации тестирования программного обеспечения?

    Python является одним из наиболее популярных и эффективных инструментов для автоматизации тестирования программного обеспечения. Вот несколько способов, как Python используется в этой области:

    1. Простота и читаемость кода: Python известен своей простотой и читаемостью кода, что делает его идеальным выбором для написания автоматизированных тестов. Разработчики могут легко создавать и поддерживать тестовые сценарии на Python благодаря ясной и понятной синтаксической структуре языка.
    2. Широкие возможности для автоматизации: Python обладает богатым экосистемой библиотек и фреймворков, специально предназначенных для автоматизации тестирования, таких как pytest, unittest, Robot Framework и другие. Эти инструменты предоставляют различные функциональные возможности для создания, запуска и анализа автоматизированных тестов.
    3. Интеграция с другими инструментами: Python легко интегрируется с другими инструментами разработки, такими как системы управления версиями (например, Git), CI/CD платформы (например, Jenkins, GitLab CI), инструменты управления контейнерами (например, Docker) и т.д. Это позволяет создавать автоматизированные тестовые сценарии, интегрированные в различные этапы разработки и доставки ПО.
    4. Многообразие типов тестирования: С помощью Python можно автоматизировать различные типы тестирования, включая функциональное тестирование, модульное тестирование, интеграционное тестирование, регрессионное тестирование, нагрузочное тестирование и другие. Python предлагает необходимые инструменты для проверки функциональности, производительности и стабильности программного обеспечения.
    5. Удобство использования API и веб-сервисов: Python предоставляет удобные библиотеки для работы с API и веб-сервисами, что позволяет автоматизировать тестирование веб-приложений, микросервисов и других удалённых сервисов.
    6. Тестирование GUI: С помощью специализированных библиотек, таких как Selenium WebDriver и PyAutoGUI, Python облегчает автоматизацию тестирования пользовательского интерфейса (GUI), что особенно полезно для веб-приложений и десктопных приложений.

    Какие инструменты и фреймворки часто используются в Автоматизации тестирования на Python?

    В автоматизации тестирования на Python используется множество инструментов и фреймворков, которые предоставляют различные функциональные возможности для создания и выполнения автоматизированных тестов. Вот некоторые из наиболее популярных инструментов и фреймворков:

    1. pytest: Это один из наиболее популярных фреймворков для написания и организации тестов на Python. Он предлагает мощные функции для тестирования, включая поддержку параметризации тестов, фикстуры, маркировку тестов и расширяемые возможности для создания пользовательских расширений.
    2. unittest: Встроенный в Python фреймворк для модульного тестирования. Он предоставляет базовые возможности для создания и запуска тестов, а также поддержку группировки тестов в тестовые кейсы и тестовые наборы.
    3. Robot Framework: Это универсальный фреймворк для автоматизации тестирования, который поддерживает не только Python, но и другие языки программирования. Robot Framework позволяет создавать читаемые и легко поддерживаемые тестовые сценарии с использованием ключевых слов и библиотек для различных типов тестирования.
    4. Selenium WebDriver: Это мощный инструмент для автоматизации тестирования веб-приложений. На Python существует библиотека Selenium WebDriver, которая предоставляет API для взаимодействия с браузерами и выполнения действий на веб-страницах, таких как клики, ввод текста и проверка элементов на странице.
    5. Pytest-BDD: Расширение для pytest, которое добавляет поддержку поведенческого тестирования (BDD). Оно позволяет описывать поведение системы с использованием ключевых слов Gherkin (Given-When-Then) и выполнять эти тесты как обычные pytest-тесты.
    6. Requests: Это простая и элегантная библиотека Python для HTTP-запросов. Requests позволяет легко автоматизировать тестирование API, отправлять запросы на сервер и анализировать ответы, что важно для функционального тестирования веб-сервисов.
    7. Appium: Фреймворк для автоматизации тестирования мобильных приложений, который поддерживает как iOS, так и Android. На Python существует клиентский SDK для Appium, который позволяет создавать тесты для мобильных приложений, взаимодействуя с элементами пользовательского интерфейса.
    8. Behave: Еще одно расширение для BDD на основе Gherkin, предназначенное для Python. Behave позволяет описывать поведение системы в виде сценариев, которые затем выполняются как автоматизированные тесты.

    Какие основные принципы и подходы используются в Автоматизации тестирования на Python?

    В автоматизации тестирования на Python используются различные принципы и подходы, которые помогают разработчикам и тестировщикам создавать эффективные и надежные автоматизированные тесты. Вот основные принципы и подходы:

    1. Модульное тестирование: Этот подход заключается в тестировании отдельных модулей, компонентов или функций программы. В Python для модульного тестирования часто используется встроенный фреймворк unittest или более гибкий pytest. Модульные тесты позволяют проверять корректность работы отдельных частей кода в изоляции.
    2. Интеграционное тестирование: Этот тип тестирования направлен на проверку взаимодействия между различными компонентами системы. В Python для написания интеграционных тестов также часто используют фреймворки pytest или unittest, а также инструменты для взаимодействия с API, базами данных и другими внешними сервисами.
    3. Функциональное тестирование: Этот вид тестирования проверяет, соответствует ли функциональность программного продукта заданным требованиям. В Python функциональные тесты часто используются для тестирования веб-приложений с помощью библиотеки Selenium WebDriver или для тестирования API с использованием библиотеки requests.
    4. Поведенческое тестирование (BDD): В рамках BDD используются инструменты, такие как Behave или pytest-bdd, которые позволяют описывать поведение системы в виде сценариев на языке Gherkin (Given-When-Then). Это помогает создавать понятные и читаемые тесты, которые могут быть использованы как спецификация для разработчиков и тестировщиков.
    5. Тестирование производительности и нагрузочное тестирование: Для проверки производительности Python-приложений используются специализированные инструменты, такие как Locust или Apache JMeter. Они позволяют моделировать нагрузку на систему и измерять ее производительность в условиях реального использования.
    6. Конфигурационное тестирование: Этот вид тестирования направлен на проверку конфигурации приложения или серверной инфраструктуры. В Python для таких целей можно использовать библиотеки для работы с конфигурационными файлами или средства для автоматизации установки и настройки приложений.
    7. Тестирование безопасности: Этот аспект тестирования включает проверку защищенности приложения от различных видов атак. Для автоматизации тестирования безопасности в Python могут использоваться специализированные библиотеки и инструменты, например, OWASP ZAP или Selenium для тестирования XSS-уязвимостей.
    8. Регрессионное тестирование: Этот вид тестирования проверяет, не привел ли недавно внесенный код или изменение к нарушению существующей функциональности приложения. В Python для автоматизации регрессионного тестирования часто используются фреймворки для написания наборов тестов и их запуска.

    Как Python способствует созданию устойчивых и поддерживаемых тестовых скриптов?

    Python предоставляет множество возможностей для создания устойчивых и поддерживаемых тестовых скриптов благодаря своим особенностям и богатой экосистеме. Вот как Python способствует этому процессу:

    1. Простота и читаемость кода: Python известен своей простотой и читаемостью кода благодаря ясной и лаконичной синтаксической структуре. Это упрощает написание и понимание тестов, а также облегчает их поддержку и модификацию в будущем.
    2. Широкий выбор фреймворков и библиотек: Python имеет множество фреймворков и библиотек для тестирования, таких как unittest, pytest, nose, Behave и другие. Эти инструменты предоставляют разнообразные функциональные возможности для написания и выполнения тестов, что способствует созданию гибких и эффективных тестовых скриптов.
    3. Поддержка множества типов тестирования: Python подходит для различных видов тестирования, включая модульное, интеграционное, функциональное, регрессионное и другие виды тестирования. Это позволяет разработчикам выбирать наиболее подходящие инструменты и подходы в зависимости от требований проекта.
    4. Богатая экосистема инструментов и расширений: В Python доступен широкий выбор инструментов и расширений, которые упрощают создание и поддержку тестовых скриптов. Например, для веб-тестирования существуют библиотеки типа Selenium WebDriver, а для тестирования API — requests. Эти инструменты позволяют автоматизировать различные аспекты тестирования, повышая его эффективность.
    5. Использование сторонних библиотек и интеграций: Python интегрируется с множеством сторонних библиотек и сервисов, что позволяет тестировать различные аспекты приложений, включая базы данных, веб-сервисы, облачные платформы и многое другое. Это способствует созданию комплексных и полноценных тестовых скриптов.
    6. Поддержка параллельного выполнения тестов: Python-фреймворки, такие как pytest и unittest, поддерживают параллельное выполнение тестов, что позволяет значительно сократить время выполнения больших наборов тестов и ускорить процесс разработки.
    7. Открытость и активное сообщество: Python — это открытый и доступный для всех язык программирования с активным сообществом разработчиков. Благодаря этому разработчики могут обмениваться опытом, находить решения для своих задач и использовать проверенные практики для создания стабильных и надежных тестов.

    Какие навыки необходимы для успешного прохождения курсов по Автоматизации тестирования на Python?

    Для успешного прохождения курсов по автоматизации тестирования на Python необходимо обладать определённым набором навыков и знаний. Вот основные из них:

    1. Основы Python: Понимание основных концепций языка Python, таких как переменные, типы данных, условные операторы, циклы, функции, классы и объекты. Это поможет вам писать и понимать тестовые скрипты на Python.
    2. Опыт работы с различными типами тестирования: Знание основных типов тестирования, таких как модульное, интеграционное, функциональное и регрессионное тестирование. Умение адаптировать тесты к конкретным потребностям проекта.
    3. Знание фреймворков и библиотек для тестирования: Опыт работы с популярными фреймворками и библиотеками автоматизации тестирования на Python, такими как unittest, pytest, Behave, Selenium WebDriver и другими. Умение выбирать подходящий инструмент в зависимости от задачи.
    4. Опыт работы с инструментами автоматизации: Понимание принципов работы и опыт использования инструментов автоматизации, таких как Jenkins, Travis CI, GitLab CI/CD и других, для автоматизации запуска тестов и интеграции с процессами разработки.
    5. Понимание тестового дизайна и стратегий: Умение разрабатывать эффективные тестовые сценарии и стратегии на основе требований к проекту. Знание методов создания тестовых случаев и оценки их покрытия.
    6. Работа с базами данных: Понимание основ работы с базами данных и опыт написания SQL-запросов для тестирования данных в приложениях.
    7. Умение работать с API: Опыт работы с тестированием веб-сервисов и API, использование библиотек для отправки HTTP-запросов и проверки ответов.
    8. Навыки отладки: Умение проводить отладку автоматизированных тестов для выявления и исправления ошибок и проблем.
    9. Основы версионного контроля: Знание основ работы с системами контроля версий, такими как Git, для управления кодом тестов и совместной работы с командой.
    10. Командная работа и коммуникация: Умение эффективно взаимодействовать с другими членами команды разработки, тестировщиками и менеджерами проекта для достижения общих целей.

    Как оценивается успех обучения на курсах по Автоматизации тестирования на Python?

    Оценка успеха обучения на курсах по автоматизации тестирования на Python зависит от нескольких ключевых критериев, которые позволяют определить уровень подготовленности специалиста. Вот основные аспекты, по которым можно оценить успех обучения:

    1. Знание основ Python: Успешное обучение подразумевает уверенное владение основными концепциями языка Python, такими как переменные, типы данных, условные операторы, циклы, функции, классы и объекты. Специалист должен уметь применять эти знания для написания тестовых скриптов.
    2. Умение использовать фреймворки и библиотеки: Оценка включает проверку знания и умения использовать популярные фреймворки и библиотеки для автоматизации тестирования на Python, такие как unittest, pytest, Behave, Selenium WebDriver и другие. Специалист должен понимать их особенности и уметь выбирать подходящий инструмент в зависимости от задачи.
    3. Навыки тестирования API и веб-сервисов: Успешный обучаемый должен продемонстрировать умение работать с тестированием API и веб-сервисов, включая отправку HTTP-запросов, анализ ответов и проверку соответствия ожидаемым результатам.
    4. Понимание принципов тестирования: Это включает умение разрабатывать эффективные тестовые сценарии и стратегии, а также способность адаптировать их к конкретным потребностям проекта. Обучаемый должен знать основные типы тестирования и уметь выбирать подходящий подход.
    5. Работа с инструментами CI/CD: Оценка также включает проверку умения интегрировать тесты в процессы непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), используя такие инструменты, как Jenkins, Travis CI, GitLab CI/CD и другие.
    6. Качество и поддерживаемость кода: Успешное обучение включает способность писать чистый, структурированный и легко поддерживаемый код тестовых скриптов, что способствует уменьшению времени на разработку и отладку.
    7. Прохождение практических заданий и проектов: Оценка успеха обучения также включает выполнение практических заданий и проектов, которые демонстрируют применение полученных знаний на практике.
    8. Обратная связь и самооценка: Важным аспектом является возможность специалиста оценить свои знания и навыки, а также принять обратную связь от преподавателей или коллег.

    Мы собрали для вас 4 онлайн-курса по Python QA. 2 раза в неделю обновляются данные о всех курсах категории

    Отзывы об онлайн-школах

    Преимущества выбора курсов в CLASSBE.RU

    1. Агрегатор онлайн-курсов

    2. Отзывы учеников о школах

    3. Актуальные акции и скидки

    Популярные по обучению программированию