Сколько стоит курс «API автоматизация тестирования на Python»?

Стоимость курса составляет 3200.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «API автоматизация тестирования на Python»?

Прохождение курса «API автоматизация тестирования на Python» занимает примерно 0 часов.

Какой рейтинг у курса «API автоматизация тестирования на Python»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 5 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 3 учеников получили сертификат (60.0% завершаемость).

Где можно пройти курс «API автоматизация тестирования на Python»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/280583.

Курс на Stepik

Обложка курса «API автоматизация тестирования на Python» на Stepik

3 200 ₽

API автоматизация тестирования на Python ★ 0.000

Name: API автоматизация тестирования на Python
Price: 3200.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

API тестирование — навык, который отделяет джуна от стажера. Текстовый курс "API автоматизация тестирования на Python" позволяет изучить основы профессии Automation QA с использованием актуальных технологий, а также освоить AI программирование (вайбкодинг).

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	5
Сертификатов выдано	3
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	67
Количество квизов	28
Количество задач с кодом	1
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	3 200 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	6 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	17 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «API автоматизация тестирования на Python»

12 разделов Уроки в курсе «API автоматизация тестирования на Python»

67 уроков Тесты в курсе «API автоматизация тестирования на Python»

28 тестов Задачи в курсе «API автоматизация тестирования на Python»

1 задача Время прохождения курса «API автоматизация тестирования на Python»

0 ч.

обн. 17 августа 2026

Введение

1 урок

1. Введение ↗

Установка и запуск Python на Windows

1 урок

1. Установка и запуск Python на Windows ↗

Основы Python

11 уроков

1. Основы Python для начинающего автоматизатора ↗

2. Переменные и типы данных ↗

3. Операторы и выражения в Python ↗

4. Форматированные строки ↗

5. Списки ↗

6. Словари ↗

7. Условные конструкции ↗

8. Циклы ↗

9. Функции ↗

10. Проверки с помощью оператора assert ↗

11. Практические задания: закрепляем основы Python ↗

Работа с HTTP-запросами в Python с помощью requests

7 уроков

1. Основы HTTP ↗

2. Основы Python библиотеки requests ↗

3. Отправка GET-запроса с помощью requests ↗

4. Отправка POST-запроса с помощью requests ↗

5. PUT, PATCH и DELETE: изменение и удаление данных ↗

6. Дополнительные параметры в запросах ↗

7. Авторизация: как обращаться к защищенным API ↗

Введение в API-тестирование

7 уроков

1. Введение в API-тестирование ↗

2. Отличия API-теста от скрипта с запросами ↗

3. Фикстуры в pytest ↗

4. Параметризация тестов в pytest ↗

5. Параметризация фикстур в pytest ↗

6. Наборы тестов ↗

7. Ещё немного про параметризацию и фикстуры в pytest ↗

Моки и стабы в API-тестировании

5 уроков

1. Введение в моки и стабы ↗

2. Отличия между моками и стабами ↗

3. Знакомство с модулем unittest.mock ↗

4. Мокирование HTTP GET запросов ↗

5. Мокирование HTTP POST запросов ↗

Работа с негативными сценариями

4 урока

1. Введение в негативные тесты ↗

2. HTTP-ошибки. Тестирование 400, 404, 500 кодов ответа. ↗

3. Негативные тесты на авторизацию ↗

4. Негативные сценарии на уровне бизнес-логики ↗

Работа с базой данных (PostgreSQL)

7 уроков

1. Зачем в автотестах работа с базой данных? ↗

2. Установка PostgreSQL на Windows ↗

3. Подключение к PostgreSQL из Python ↗

4. Разбор основных SQL-запросов с примерами ↗

5. Использование фикстур для работы с БД ↗

6. Очистка и подготовка данных перед тестами ↗

7. Проверка изменений в БД после API-запроса ↗

CI/CD и запуск тестов в пайплайнах

7 уроков

1. Введение: Зачем запускать тесты в CI/CD? ↗

2. Обзор популярных CI/CD-систем ↗

3. Структура пайплайна на примере GitHub Actions ↗

4. Создание пайплайна на GitHub Actions ↗

5. Переменные окружения (Environment Variables) ↗

6. Секреты (GitHub Secrets) ↗

7. Типичные проблемы и советы ↗

Генерация автотестов с помощью ИИ

7 уроков

1. Введение в ИИ генерацию автотестов ↗

2. Как нейросеть генерирует код ↗

3. Как правильно написать запрос к нейросети ↗

4. Генерация кода автотеста с помощью нейросети (Вайбкодинг) ↗

5. Проверка ИИ кода ↗

6. Безопасность использования ИИ для написания кода ↗

7. Итоги блока “Генерация автотестов с помощью ИИ” ↗

Практический проект

9 уроков

1. Практический проект. Введение. ↗

2. Задание 1. Создание репозитория. ↗

3. Задание 2. Установка тестируемой системы. ↗

4. Задание 3. Первые тесты. ↗

5. Задание 4. Негативные тесты. ↗

6. Задание 5. Добавляем проверки через БД. ↗

7. Задание 6. Улучшаем тесты с помощью фикстур. ↗

8. Задание 7. Работа с моками. ↗

9. Задание 8 (Финал). Запуск тестов на CI/CD. ↗

Заключение

1 урок

1. Заключение ↗