Всем привет! Меня зовут Илья. Я люблю писать автотесты на python. В этой статье кратко расскажу о том, как при стечении нескольких положительных обстоятельств нам удалось быстро поднять систему автотестов для нашего web-приложения. Опыт может оказаться полезен тестировщикам, которые работают в компаниях, где только начинает развиваться автотестирование и нет штатных специалистов по обслуживанию/разворачиванию серверов.  Backend: Python + MongoDB + Elasticsearch Frontend: React application  Чтобы развернуть приложение на сервере используется Docker и Yarn. Каких целей мы хотели достичь создавая описанную ниже инфраструктуру: Критический функционал проверяется при каждом push/merge в GitHub в течение 15 минут, что дает разработчикам возможность быстро получить результаты тестов и поправить баги, не теряя констекста.  Полное регрессионное тестирование проходит каждую ночь и на утро дает четкое представление о текущем состоянии продукта. Итоговое решение получилось таким:  Сервер на актуальной Ubuntu. Чтобы поднять backend и frontend web-приложения использовали Docker и Yarn, чтобы принимать webhooks подняли Flask, а сами автотесты, написанные на python, пользуются услугами Selenium, Selenoid, Pytest. После push в GitHub на сервере запускаются автотесты, а после завершения тестов отчет о тестировании приходит в чатик Slack. Вся инфраструктура обходится в $60/мес (сервер платный, все остальное бесплатно) Каждый цикл тестирования выглядит следующим образом:  Свежий код backend или frontend пушится в GitHub; GitHub по событию push отправляет webhook на сервер, где крутятся тесты; Когда сервер принимает webhook запускается bash скрипт; Bash скрипт стягивает обновления из репозитория (от которого пришла команда) и запускает Yarn, чтобы поднялся frontend; Когда поднялся frontend bash скрипт дает команду на запуск python функции, которая с помощью бесплатного API отправляет в QASE команду на старт тест рана. Вторым запросом из QASE получаем всю информацию о самих автотестах (об этом ниже). После этого Pytest запускает автотесты; Каждый запускаемый автотест влечет за собой следующие события:  Очищается база данных web-приложения; Selenoid запускает отдельный контейнер с браузером выбранной версии, нужным разрешением экрана, а в процессе выполнения теста ведет видео запись того, как проходит тест; Параллельно с тем, как идет тест засекается время выполнения теста; По окончании теста информация об успешном завершении теста (или ошибке) вместе с продолжительностью теста отправляется по API в QASE, чтобы эта информация была сохранена в рамках действующего тест рана; По окончании теста контейнер с браузером убивается и стартует новый тест.  По окончании последнего теста по API в QASE отправляем информацию о заверешнии тест рана; Как только QASE получит команду на завершение тест рана он сформирует отчет о тестировании с красивыми графиками, всеми найденными ошибками и отправит этот отчет в Slack чатик тестировщиков, где с отчетом могут ознакомиться тестировщики, разработчики и начальство. Элементы, из которых состоят автотесты, можно разделить на 5 уровней:  Селекторы (Кнопочки, текст, картинки и прочие элементы интерфейса web-приложения.) Действия с селекторами (Это простейшие python функции, которые позволяют оперировать селекторами. Пример: найди кнопку и сделай клик по ней. Найди поле и вставь туда значение.) Функции (Речь опять идет о python функциях, только более сложных. С точки зрения кода функции оперируют действиями с селекторами, определяют, должно ли в данный момент выполниться то или иное действие. Пример: в нашем web-приложении есть профиль пользователя. Его можно редактировать. Все операции по редактированию этого профиля собираются в одной функции. Другая функция: регистрация пользователя. Пройти регистрацию можно несколькими способами и все они описаны внутри одной функции.) Порядок выполнения функций (Каждый автотест - это некая последовательность действий в web-приложении. Порядок функций определит как именно будут развиваться события в нашем автотесте. Пример: сначал функция регистрации должна зарегистрировать пользователя, потом вторая функция должна создать "программу" (специфическая часть нашего web-приложения, не будем вдаваться в подробности), затем третья функция пригласит другого пользователя в эту программу и тд.) Входные данные для функций (Почти все написанные функции ждут, что им на вход придут данные, которыми функция сможет оперировать. Например: функция создания программы ожидает от нас сведения о наименовании программы, ее описание, стоимость и еще множество других сведений, которые позволят функции в рамках автотеста создать именно ту программу, какую хочет тестировщик.) Зачем часть сведений хранить в QASE? Таким образом мы делим работу над автотестами на две части. С кодом работают ребята, которые знают python и понимают селекторы.  В QASE работают коллеги, которые могут из функций и входных данных как из лего собирать любое количество автотестов, тем самым проверяя продукт вдоль и поперек под самыми разными точками зрения. Так как тесты состоят из элементов, хранящихся в разных системах, перед запуском тестов надо организовать их сбор в единое целое:  Первым делом забрем из QASE все данные о прогоняемых тест кейсах. Делаем это функцией qase_get_data(), которая по API получает полный перечень тест кейсов, а для каждого конкретного теста очередность выполнения функций внутри этого теста и входные данные для функций. С помощью параметризации pytest собирает все автотесты в одну очередь.  С помощью exec() (используйте эту функцию только в случае, когда уверены в безопасности получаемых данных) передаем pytest информацию о функциях, которые будут выполняться в каждом тесте. Далее pytest будет согласно очереди запускать автотесты.  Получение отчета о тестировании Так как перед стартом прогона мы инициируем начало тест рана в QASE и по мере прохождения тестов передаем в QASE информацию о результатах тестирования, то получить отчет о тестировании становится довольно просто.  У QASE есть интеграция со Slack. И по триггеру окончания тест рана отчет автоматически отправится в нужный чатик Slack, где с ним может ознакомиться любое заинтересованное лицо.  выбранный нами сервер при однопоточном запуске автотестов нагружается на 60% и запускать тесты параллельно на нем возможности нет, хотя в архитектуре эта возможность заложена. Другими словами, когда потребуется сократить время на  прохождение автотестов, бюджет надо будет поднимать до условных $300, чтобы взять сервер на 32 гигабайта оперативной памяти. в некоторых автотестах требуется загружать в web-приложение файлы (аватарки, документы и прочее). Такие файлы мы тоже вынести в QASE и скачиваем оттуда в тот момент, когда приходит время выполнить тест кейс, в котором эти файлы используются.  для того, чтобы автотесты можно было запускать без привязки к GitHub сделали отдельный роут на Flask, который позволяет в параметрах передать номера тест кейсов, которые сейчас надо прогнать. Если в параметрах ничего не указано, то будет запущен тест ран со всеми имеющимися автотестами.  QA Automation Engineer в YourCoach.Health