Автоматизация всё ещё остаётся сложным и затратным процессом. Часто на это уходит много времени QA-автоматизаторов и нередко самих разработчиков на проекте. Но все эти расходы можно сократить, если подойти к внедрению автотестов с умом. В статье поделюсь нашим опытом внедрения автотестов в проекте. На наш взгляд,  представленная информация немного интереснее чтения сухой документации, полезность и полноту которой мы и не пытаемся заменить.  Спойлер: мы сами не ожидали, что получится настолько эффективно, хотя, конечно, не обошлось без трудностей. Оговоримся сразу — наш опыт больше применим для продуктовых компаний. При этом для команд проектной разработки тоже не составит труда показать заказчику всю эффективность и выгоду внедрения автоматизации процесса тестирования и, соответственно, применить на проекте. По опыту скажу, что в среднем целесообразность применения автоматизации наступает на проектах, время разработки которых превышает минимум 1 год, хотя не обходится и без исключений, связанных в первую очередь с инициативами как команд, так и заказчиков. Также мы не преследуем цель охватить максимальное количество нюансов и настроек, а покажем небольшие самые первые шаги, которые помогут максимально быстро стартануть процесс автоматизации и не допустить первоначальных сложностей.  Кроме того, мы не сторонники того, чтобы заменять автотестами ручное тестирование. В статье хотим показать, что автоматизация может оказаться довольно простым шагом, продвигающим ваш проект вперёд. Итак, давайте начнем уже! Почему мы выбрали JavaScript  Нас никто не ограничивал в выборе, поэтому исходили из простой логики — чем легче язык программирования (дальше ЯП), тем проще должен был получиться результат. Поэтому из топ-3 наиболее популярных ЯП — Java, Python и JavaScript — мы остановились на JavaScript из-за простоты и наиболее низкого порога входа для начинающего специалиста. Кроме того, выбор был сделан в пользу JavaScript еще и потому, что вся фронтенд часть написана на нем и предполагалось, что ребята-фронтендеры смогут помочь выстроить правильную архитектуру автоматизации в компании в целом.  Также мы сравнивали работу PHP и JS с нашими фреймворками — JS показывает лучшие результаты по скорости работы с простыми операциями. А это критически важно для большой системы и большого количества тестов.  Какие тесты начали автоматизировать и почему Процесс автоматизации мы начали именно с интеграционных API-тестов. Исторически проект разрастался в функционале без сопутствующих unit и компонентных тестов. Чтобы не нарушать нить построения внутренней архитектуры и методологии, было принято решение начать именно с той ступени тестирования, с которой начинается зона ответственности тестировщиков. Постарались сделать именно так, чтобы не отвлекать разработчиков на написание тестов, а наоборот упростить процесс разработки и помочь команде поддерживать максимальное качество на проекте.  Немного о фреймворке тестирования Первое что мы сделали — это выбрали фреймворк. Выбирали между фреймворками JEST, Mocha и другими. Выбор пал на JEST — как самый быстрый из всех.  JEST делает быстрым сочетание нескольких факторов:  распараллеливание запуск медленных тестов, что гарантирует, что все ядра процессора используются максимально использование кеширования преобразований Запускаем первые автотесты устанавливаем node.js устанавливаем любой редактор кода (изначально мы использовали VS Code) создаем папку с проектом и создаем package.json (для подключения библиотек) npm init -y подключаем сам фреймворк JEST/npm i jest --save-dev настраиваем в файле package.json запуск Jest через команду “test” И вот настал момент попробовать создать первый простейший тест – убедимся, что 1+1 = 2 touch first.test.js Воспользуемся встроенной функцией expect (подробнее тут: https://jestjs.io/docs/en/expect) •  Запускаем наш с вами первый тест  npm test Это было слишком просто, скажете вы! Да, так и есть. Писать API-автотесты на JavaScript + Jest — это просто! Для автотестов на стороне клиента существуют разные request-библиотеки. Мы у себя используем библиотеку supertest (более подробнее тут: https://www.npmjs.com/package/supertest) Подключим ее и посмотрим какие возможности она дает npm install --save-dev supertest Прежде чем экспериментировать с нашими серверами, мы нашли в Интернете бесплатные и открытые API (мы пробовали на https://reqres.in/) Итак, пишем второй самый простой тест: Дальше были проверены не только get-запросы, но и post/put, а также циклы и прочие особенности.  Вроде бы все неплохо, но не хватало вспомогательных функций. Мы хотели видеть, на какой строчке упал автотест. Для этого использовали expect(res.statusCode).toEqual(400)) Дальше захотели узнать, какой был запрос отправлен и для этого изучили reject, составив при этом такое условие: Дальше, конечно же, захотели отчёты в Allure и собственных метриках. Всю информацию записывали в xml-файл и собирали с помощью jest-allure.На этом интересные моменты не закончились, и мы научились работать с авторизацией в нашей системе и шифрованием. В заключительной части — мультиплатформенный запуск (Win, Linux, Mac) и запуск тестов на разных окружениях (local/office/stage/prod). Также нам удалось покрыть ещё и межсервисные API, и, вуаля на каждый сервис было написано еще около 300 тестов. Что в итоге? Подведу итоги за полгода работы одного тестировщика, выделенного на каждом проекте для автоматизации: стабильные и быстрые тесты настроили pipeline в gitlab и автоматические запуски тестов настроили автоматический запуск на окружениях office/stage/prod разные тестовые наборы настроили бота, который автоматически информирует в общий канал с автотестами об успешности/неуспешности запусков Можно заметить, что 1189 тестов проводится всего за 3,5 минуты на одном проекте и 508 тестов за 1 минуту на другом! Мы считаем, что это отличный результат, учитывая, что раньше эти процессы выполнялись вручную целой командой тестирования минимум 1 день. автоматически собираем coverage автотестов на проектах За полгода добились стабильности в Pipeline, создали утренние и вечерние прогоны автотестов на разных окружениях, а также написали собственные дашборды качества автоматизации тестирования на проектах. Это небольшой срок от момента старта до реализации.  Стоит упомянуть также о том, что мы не рассчитывали ROI перед внедрением автоматизации в проект, хотя информации о том, как считать этот показатель много в виде отдельных статей и других источниках. Понимаем, что это не было правильным решением и лучше бы предварительно посчитать стоимость, однако автоматизация, тем не менее, оказалась выгодным вложением усилий и ресурсов.  Что в планах? Уже положено начало покрытия проекта E2E тестами. Также поставили себе цель — время выполнения любых тестов не должно превышать 15-18 минут. Это позволит быстро проверять любой сценарий и сделать первый шаг к непрерывной выкладке фич. Ещё один показатель, которого хотим добиться — время на реализацию автотеста не должно превышать 3 рабочих дней, тем самым все новые фичи на проекте при повторных проверках будут автоматизированы, исключая при этом «человеческий фактор». IT company