d42 в действии: лучшие практики подготовки данных

Генерация тестовых данных — критически важная часть автоматизированного тестирования. Однако многие компании используют разные подходы: от статичных данных в формате JSON до случайной генерации без контроля генерируемых значений в тестах, где это важно. Либо, наоборот, излишний контроль части данных, которые не важны для проверяемого сценария. Эти методы приводят к нестабильным тестам и увеличенной сложности поддержки. В докладе расскажу, как правильно готовить данные для тестов, где важен контроль над значениями в полях, а где это лишний контекст, как соблюдать согласованность данных с API, как генерировать и хранить данные. В докладе в качестве примеров буду использовать библиотеку d42 (https://github.com/tsv1/d42). d42 в действии: лучшие практики подготовки данных from Vlad Orlikov