Курс на Stepik
Обложка курса «Автоматизация API с Python на стероидах. Core» на Stepik
3 990 ₽

Автоматизация API с Python на стероидах. Core 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс для тех, кто хочет попробовать себя в QA-автоматизацию или системно прокачать навыки. Упор на практику: пишем автотесты, строим собственный фреймворк, изолируем внешние системы, настраиваем CI и отчётность. Авторская проверка домашних заданий с разбором ошибок и рекомендациями помогает закрепить материал. По итогам получите рабочие навыки и портфолио для старта или роста в автоматизации.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Учеников на курсе 23
Сертификаты, выданные на курсе «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Количество уроков 47
Тесты в курсе «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Количество квизов 103
Задачи с кодом в курсе «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Количество задач с кодом 14
Время прохождения курса «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Время прохождения курса
Стоимость курса «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Стоимость курса 3 990 ₽
Обновления курса «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Обновления курса
Дата публикации курса «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Автоматизация API с Python на стероидах. Core»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • Анализировать и тестировать REST/GraphQL/gRPC/WebSocket на уровне контрактов и сценариев
  • Понимать HTTP на практике: коды, заголовки, авторизация, ошибки
  • Писать API-автотесты на pytest: фикстуры, параметризация, метки, caplog
  • Разрабатывать собственный тестовый фреймворк: структура проекта, клиенты, хелперы, фабрики данных
  • Использовать requests для клиентов, загрузок и ретраев
  • Валидировать ответы через JSON Schema и Pydantic
  • Конфигурировать проект через Pydantic Settings и переменные окружения
  • Интегрировать тесты в GitLab CI
  • Публиковать отчёты Allure и подключать Report Portal
  • Работать с Git: ветки, PR/MR, ревью и релизный флоу
  • И многое другое

О курсе

Курс для тех, кто хочет попробовать себя в QA-автоматизацию или системно прокачать навыки. Упор на практику: пишем автотесты, строим собственный фреймворк, изолируем внешние системы, настраиваем CI и отчётность. Авторская проверка домашних заданий с разбором ошибок и рекомендациями помогает закрепить материал. По итогам получите рабочие навыки и портфолио для старта или роста в автоматизации.

Для кого этот курс

- Новички в IT, которые хотят быстро и безопасно войти в профессию QA Automation на Python и собрать портфолио из реальных задач. - Специалисты из смежных областей (мануальное тестирование, аналитика, support), кто хочет переквалифицироваться в QA Automation и понимать, как устроены автотесты, пайплайны и API. - Действующие QA/QA Automation Engineers, которым нужно упорядочить базу, закрыть пробелы и прокачать API- и инфраструктурные навыки. - Студенты и джуны, готовящиеся к собеседованиям: получите чек-лист вопросов, шаблоны тестов и мини-проект для GitHub. Если вы умеете запускать Python-скрипты и готовы много практиковаться — курс подойдёт. Уровень входа: от нулевого/джун до junior+.

Начальные требования

Обязательно

  • Базовый Python. Понимание синтаксиса, переменных, условий/циклов, функций; представление о модулях и установке библиотек.

  • Уверенная работа за компьютером. Устанавливать софт, настраивать IDE (PyCharm/VS Code), пользоваться терминалом и браузером.

  • Готовность учиться. Будет много практики: короткие задания, автопроверка, исправление ошибок — это нормально.

Желательно (поможет идти быстрее)

  • Основы программирования: что такое ООП, списки/словари/множества, простые алгоритмы и структуры данных.

  • Работа с пакетами: установка через pip, базовое понимание виртуальных окружений  и импорт модулей.

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Короткими шагами к результату. Каждый модуль разбит на небольшие уроки, в которых вы последовательно читаете, пробуете и закрепляете на практике.

 

⭐ Теория без воды
Лаконичные тексты с примерами, скриншотами. Сложные вещи разбираем простыми словами, добавляя ссылки для углубления.

⭐ Интерактивные тесты
Короткие квизы и проверочные задания с автопроверкой. Это помогает сразу понять, где пробел, и вернуться к нужному месту в теории.

⭐ Практика в коде
Вы пишете автотесты и мини-утилиты: от простых функций до тестов с фикстурами, моками и Pydantic. Все задачи максимально приближены к реальной работе и будут постепенно дополняться.

⭐ Автопроверка + ревью
Часть заданий проверяется автоматически, а ключевые практикумы проходят ручное ревью с комментариями и рекомендациями по улучшению.

⭐ Поддержка
Если что-то не получается — задаёте вопрос и получаете помощь: разбор ошибки, наводящие вопросы, подсказки по архитектуре тестов.

 

Формат и темп

Учитесь в удобное время и в своём ритме: урок → проверка → практика → обратная связь.

 

К концу курса у вас будет набор рабочих приёмов и готовых «кирпичиков» для автотестов!

Что вы получите

  • Практические навыки
  • Готовые артефакты

Нагрузка

от 5 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям