En el panorama siempre en evolución del desarrollo de software, garantizar la fiabilidad y funcionalidad de las API se ha vuelto primordial. "Pruebas de API con Postman" es una masterclass completa diseñada para equipar a los participantes con los conocimientos y habilidades necesarios para sobresalir en las pruebas de API utilizando Postman, una herramienta poderosa ampliamente adoptada por profesionales en el campo. Esta masterclass profundiza en los fundamentos de las pruebas de API, avanza a técnicas de prueba avanzadas y explora la automatización, las pruebas de rendimiento y el soporte multiprotocolo, proporcionando a los asistentes una comprensión holística de las pruebas de API con Postman.
Únete a nosotros para esta masterclass para desbloquear todo el potencial de Postman para las pruebas de API, agilizar tus procesos de prueba y mejorar la calidad y fiabilidad de tu software. Ya seas un principiante o un probador experimentado, esta masterclass te equipará con las habilidades necesarias para sobresalir en las pruebas de API con Postman.
This workshop has been presented at TestJS Summit 2023, check out the latest edition of this JavaScript Conference.
FAQ
Postman es una plataforma versátil para pruebas de API utilizada por más de 25 millones de personas en todo el mundo. Simplifica cada paso del ciclo de vida de la API y agiliza la colaboración, permitiendo a los usuarios descubrir, evaluar, probar, implementar, observar, definir, desarrollar, asegurar y distribuir sus APIs.
Puedes comenzar con Postman explorando y utilizando las plantillas de espacio de trabajo disponibles, que son específicas para productores y probadores de API. Estas plantillas incluyen colecciones precreadas para pruebas de contrato, pruebas de integración, y más, facilitando la configuración inicial y la experimentación.
Las variables en Postman permiten una mayor reutilización y almacenamiento de valores dentro de las solicitudes y scripts de prueba. Puedes crear variables globales, de colección o de entorno para utilizar en diferentes ámbitos de tu espacio de trabajo, lo que facilita la gestión de datos dinámicos y configuraciones de entorno.
Con Postman, puedes realizar pruebas de contrato, pruebas de integración, pruebas básicas, simulaciones de datos, pruebas de rendimiento, pruebas de regresión, y más. Estas pruebas ayudan a validar la funcionalidad y rendimiento de las APIs bajo diferentes condiciones y configuraciones.
Postman facilita la colaboración en equipo a través de espacios de trabajo compartidos donde los usuarios pueden hacer fork de colecciones, enviar solicitudes de pull y mantener una única fuente de verdad. Esto permite a los equipos trabajar juntos de manera más eficiente y mantener la consistencia en las pruebas y desarrollos.
Postman ofrece una amplia gama de recursos educativos como el centro de aprendizaje de Postman, Postman Intergalactic para capacitaciones, y múltiples blogs que cubren temas desde técnicas básicas hasta avanzadas de pruebas de API, uso de nuevas herramientas como Postbot, y desarrollo de APIs con diferentes protocolos.
Esta masterclass sobre pruebas de API con Postman cubre una amplia gama de temas, incluyendo la creación de espacios de trabajo y colecciones, trabajando con variables y datos dinámicos, probando sintaxis y métodos, construyendo flujos de trabajo, automatizando pruebas con Postman CLI y Postbot, y técnicas de prueba avanzadas. Postman proporciona una extensa documentación, recursos y herramientas como Postbot para generar pruebas y documentación. La masterclass también destaca la versatilidad de Postman en el soporte de varios protocolos y tipos de pruebas, como pruebas de contrato, pruebas de rendimiento y pruebas de regresión.
Hola y bienvenidos a esta sesión sobre pruebas de API con Postman. En la sesión de hoy, repasaré muchos aspectos diferentes de las pruebas con Postman y espero compartir algunas cosas que quizás no conozcan. Hablaremos sobre la interfaz de usuario de Postman y cómo comenzar con las pruebas, aprender técnicas avanzadas, demostrar características interesantes y compartir recursos adicionales. Postman es una plataforma versátil para pruebas de API utilizada por más de 25 millones de personas en todo el mundo. Simplifica cada paso del ciclo de vida de la API y agiliza la colaboración. Puedes trabajar y crear APIs más rápido, descubrir, evaluar, probar, implementar, observar, definir, desarrollar, asegurar y distribuir APIs. Repasaremos toda la interfaz de usuario y comenzaremos a trabajar con variables, entenderemos las pruebas, las técnicas avanzadas y la automatización.
Hola y bienvenidos a esta sesión sobre pruebas de API con Postman. Mi nombre es Pooja Mistry. Soy una defensora de los desarrolladores y estoy emocionada de compartir el contenido de esta masterclass con ustedes. En la sesión de hoy, repasaré muchos aspectos diferentes de las pruebas con Postman y espero compartir algunas cosas que quizás no conozcan. Así que vamos a repasar un espacio de trabajo y una colección y les daré una visión general de Postman y algunas cosas que pueden hacer mientras realizan pruebas con Postman. Así que me presento. He trabajado en el espacio de DevRel, DevAdvocacy durante unos tres años y estoy emocionada de educar a otros y compartir información específicamente sobre Postman. Así que en la agenda de hoy vamos a hablar sobre la interfaz de usuario de Postman y vamos a entender la terminología para aquellos de ustedes que son nuevos en la plataforma. Y hablaremos sobre cómo comenzar con las pruebas con Postman y aprender algunas técnicas de pruebas avanzadas. Y voy a demostrar algunas características interesantes para que puedan echar un vistazo y comenzar en su viaje de pruebas. Y luego compartiré muchos recursos adicionales de Postman. Así que esencialmente para aquellos de ustedes que no están familiarizados con Postman, Postman es una plataforma versátil para pruebas de API y es utilizada por más de 25 millones de personas en todo el mundo. Así que si están interesados en aprender un poco más sobre Postman y sus estadísticas, tenemos el informe del estado de la API de Postman que pueden buscar en Google y pueden obtener mucha más información sobre estadísticas de APIs y desarrollo de APIs. Así que con Postman, Postman simplifica cada paso del ciclo de vida de la API y agiliza la colaboración para que puedas trabajar y crear APIs más rápido. Es una interfaz tanto para el ciclo de vida del productor como del consumidor y permite a los usuarios no solo descubrir, evaluar, probar, implementar y observar, sino también definir y desarrollar sus APIs y asegurarlas y distribuirlas en consecuencia. Así que está tratando de ser este todo en uno ciclo de vida y repasaremos toda la interfaz de usuario y cómo empezar con ella. Así que esencialmente vamos a entrar en cosas como trabajar con variables, entender cómo funcionan las pruebas, aprender algunas técnicas de pruebas avanzadas y de automatización, construir adicionales, y luego compartiré algunos recursos adicionales de Postman. Así que para empezar, no duden en echar un vistazo a este enlace por el que vamos a pasar en esta masterclass. Así que esto es para supongo que la cumbre TestJS en la que estuvimos anteriormente, que es parte de GitNation y deberíamos poder repasar Postman de esa manera. Así que voy a empezar y mostrarles cómo es la interfaz de usuario de Postman y el espacio de trabajo. Así que en este caso, estamos en este espacio de trabajo y tenemos un espacio de trabajo público. Así que dentro de Postman, puedes crear diferentes espacios de trabajo. Los espacios de trabajo te permiten trabajar y son una plantilla para que puedas empezar. Puedes ver algunas de las plantillas que tenemos disponibles. Por ejemplo, siempre puedes crear un espacio de trabajo en blanco, pero si estás interesado en algunas de nuestras plantillas que tenemos disponibles, si eres un productor de API o un probador de API, puedes estar interesado en algunas de estas plantillas. Como por ejemplo, esta es una plantilla específica asociada a las pruebas de API. Voy a echar un vistazo y mostrarles este espacio de trabajo, que es un espacio de trabajo público. Así que este espacio de trabajo, si comparto el enlace con todos ustedes, deberían tener acceso a algunas de las colecciones que están disponibles en este espacio de trabajo para empezar. Y la idea aquí es que les gustaría ir adelante y hacer un fork de una colección para empezar en este espacio de trabajo específico. Así que por ejemplo, ya que este es un espacio de trabajo público, podría estar interesado en crear un,
2. Creando Espacio de Trabajo y Haciendo Fork de la Colección
Short description:
Crearé un espacio de trabajo con una plantilla y haré fork de mi primera carpeta en mi espacio de trabajo de API. Esto permite la colaboración y la capacidad de enviar cambios a través de solicitudes de pull. El fork permite trabajar en nuestro propio entorno para experimentos y pruebas.
digamos que creo un espacio de trabajo de API testing y lo llamo API testing. Puedo crear ese espacio de trabajo, que me da acceso a mis miembros específicos del equipo, ya sea mi equipo o si es personal o socio o público en ese caso. Así que voy a crear ese espacio de trabajo sólo para que sepas cómo se ve crear un espacio de trabajo con una plantilla. Y en un espacio de trabajo con plantilla tenemos algunas colecciones precreadas. Como por ejemplo, tenemos una colección para pruebas de contrato testing, pruebas de integración testing. Tenemos una colección para ayudarte a empezar a escribir pruebas básicas, simulando data, pruebas de performance, y luego incluso pruebas de regresión testing. Así que vamos a repasar algunos de estos ejemplos de testing en este espacio de trabajo, pero en su mayoría, voy a volver a mi página de inicio donde existe mi espacio de trabajo. Y echaré un vistazo a la masterclass que hemos creado. Y voy a hacer fork de mi primera carpeta, que es una introducción a los testers en mi espacio de trabajo de API para empezar con ese espacio de trabajo. Así que voy a crear ese fork y puedes ver que luego puedo decidir a qué espacio de trabajo me gustaría hacer fork. Y siempre puedo seguir la colección original en el espacio de trabajo original para obtener algunas ideas más sobre cómo ver si hay algún cambio. Así que para aquellos de ustedes que colaboran con sus equipos, esto es muy importante porque permite una única fuente de verdad, que es su espacio de trabajo principal con el que trabajan. Y luego, al igual que cómo se creó GitHub, quieres crear un fork de ese repositorio o un fork de esa colección. Y luego, si quieres enviar cualquier cambio, siempre puedes enviar solicitudes de pull a un espacio de trabajo de manera similar. Así que esto es lo que permite un nivel superior de colaboración. Así que voy a hacer fork de esa colección y deberías poder ver que una vez que creo el fork en mi API testing, deberías poder ver que ese fork fue creado. Así que en este caso, la razón por la que queríamos hacer fork es trabajar en nuestro propio entorno en caso de que queramos hacer cualquier experimento y testing. Como soy el dueño del espacio de trabajo original, podré enviar scripts y cosas así a través de eso. Pero como es un espacio de trabajo público, necesitarías hacer fork para
3. Introducción a Colecciones y Variables
Short description:
Para comenzar, veamos cómo crear colecciones en Postman. También tenemos plantillas disponibles para diferentes roles, casos de uso de API e industrias. Las variables juegan un papel crucial en Postman, permitiendo la reutilización y almacenamiento de valores. Se pueden utilizar en toda su colección, variables de entorno, solicitudes y scripts de prueba. Postman admite variables globales, variables de colección y variables de entorno. Las variables de entorno son especialmente útiles para probar diferentes entornos. Las variables de colección están limitadas al nivel de la colección y son independientes de las variables de entorno.
incluso enviar tus solicitudes. Así que para empezar, quería mostrarles un par de aspectos muy intro testing. Cuando se trata de testing y Postman, tenemos colecciones, y siempre podemos crear nuevas colecciones. Y otro lugar donde podemos ver cómo crear colecciones es echando un vistazo a algunas de las plantillas que tenemos disponibles. Así que, por ejemplo, también tenemos plantillas disponibles para cualquier persona que se base en roles, en casos de uso de API basados en industrias. Así que, por ejemplo, si estuvieras interesado en artificial intelligence y quisieras echar un vistazo a algunas de las APIs disponibles, tenemos colecciones enteras que te ayudan a empezar más fácilmente y si no quieres empezar desde cero. Pero en nuestro caso, quería mostrarles algunos ejemplos de cómo se ve nuestra colección. Y lo primero que quería compartir sobre una carpeta en nuestra colección es todo acerca de cómo empezar con variables. Así que las variables son un aspecto muy importante de Postman y permiten una mayor reutilización y almacenamiento de valores. Al almacenar valores como una variable, puedes referenciarla en toda tu colección, tu variable de entorno, tus solicitudes, tus scripts de prueba, y las variables te ayudan a trabajar de manera eficiente y a colaborar con tus compañeros de equipo de manera mucho más dinámica. Y puedes configurar casos de uso un poco más dinámicos cuando se trata de trabajar con variables. Así que en este caso, quería compartir que Postman tiene la capacidad de variables globales, que son variables que puedes usar en todo tu espacio de trabajo, variables de colección, que son específicas para toda tu colección. Así que en este caso, tengo variables que son específicas para esta colección y estas carpetas y estas solicitudes. Puedo crear variables de entorno. Así que las variables globales son ese alcance a través del espacio de trabajo. Las variables de entorno son variables que puedo exportar y puedo compartir. Así que, por ejemplo, si quisiera llamar a esto como el nuevo entorno de prueba y quisiera usar una base URL aquí. Y digamos que tengo un entorno de producción que tiene una URL base diferente. Puedo crear múltiples variables de entorno si quisiera. Así que, por ejemplo, podría agregar otra variable de entorno aquí y puedo llamar a esta nuevo entorno de producción y tener otro valor de variable, por ejemplo, URL base aquí. Y puedo establecer eso como un valor predeterminado o un secreto, que cifrará mis valores aquí. Así que, por ejemplo, si tuviera claves de API específicas o tokens de API puedo trabajar con diferentes variables según corresponda. Y así, en función del entorno que me interese, puedo trabajar en un entorno de producción o de prueba. Así que puedes ver que estas variables de entorno son muy útiles cuando se trata de testing. Así que eso es más o menos lo que parece obtener un alcance. Así que si echamos un vistazo a nuestra solicitud en sí. Así que aquí tenemos una URL ECHO, que está utilizando nuestra URL para el servicio ECHO de Postman. Y está limitado a la variable de colección. Así que puedes ver que esa URL base para esa URL ECHO está limitada al nivel de la colección. Y están disponibles en todas las solicitudes y son independientes de las variables de entorno. Así que básicamente, las variables de colección no cambian
4. Trabajando con ECHO API y Variables Dinámicas
Short description:
Te mostraré un ejemplo usando la API ECHO, que siempre devuelve los datos que has enviado. He añadido parámetros de consulta para el primer valor y un color aleatorio. La biblioteca incorporada de Postman tiene una variable dinámica global que te permite usar valores aleatorios.
en función del entorno seleccionado. Así que voy a seguir adelante y echar un vistazo a este ejemplo de ECHO y mostrarles un poco cómo es trabajar con una solicitud. Así que con ECHO, puedes usar esto como una API de testing porque lo que hace es que siempre devuelve algunos data que le has enviado. Así que aquí he añadido dos parámetros de consulta, uno del primer valor y de un color aleatorio. Así que aquí puedes ver que tengo una variable establecida para el valor uno. Y luego tengo una variable dinámica aquí establecida, que es parte de la biblioteca incorporada de Postman. Y esto es globalmente en cada espacio de trabajo. Y puedes ver que esto es una variable aleatoria que puedes ver en términos de que te permite
5. Centro de Aprendizaje de Postman y Variables Dinámicas
Short description:
Compartiré el centro de aprendizaje de Postman, que contiene documentación sobre todas nuestras características, incluyendo las variables dinámicas. Estas variables, como marcas de tiempo, colores aleatorios y lenguajes de dos letras, están incorporadas globalmente en Postman, facilitando las pruebas y las pruebas simuladas sin la necesidad de importar bibliotecas externas.
poner en cualquier valor aleatorio. Así que quería compartir con ustedes el centro de aprendizaje de Postman. Y déjenme asegurarme de que soy muy interactivo. Vale. Entonces, si fuéramos al centro de aprendizaje de Postman, aquí es donde existe toda nuestra documentation. Y tenemos documentation sobre todas nuestras características. Así que si echara un vistazo a las variables dinámicas. Puedo ver algunos ejemplos aquí donde puedo usar variables que están incorporadas globalmente en Postman, como marcas de tiempo, colores aleatorios, enteros de texto, contraseñas aleatorias, lenguajes de dos letras aleatorios. Así que esto es muy útil cuando se trata de testing y hacer cualquier prueba simulada testing. Y para muchas personas que hacen testing de otras maneras, intentan importar estas bibliotecas. Pero esta es una característica realmente interesante dentro de Postman que es
6. Trabajando con Variables en Postman
Short description:
Para empezar a trabajar con características aleatorias, use el signo de dólar y variables aleatorias. En la solicitud, hay scripts de pre-solicitud y de prueba. El script de pre-solicitud utiliza pm.collectionVariables.set para trabajar con variables. Los valores iniciales y los valores actuales difieren en lo que se guarda al compartir la colección. Los valores actuales se establecen localmente, mientras que los valores iniciales son ideales para compartir.
disponible directamente como una variable. Así que para empezar a trabajar con algunas de estas características aleatorias, todo lo que tienes que hacer es asegurarte de que tienes ese signo de dólar. Y luego puedes echar un vistazo a cualquiera de estas variables aleatorias para crear casos de uso dinámicos. Así que en nuestra propia solicitud, tenemos dos conjuntos de scripts. Así que tenemos un script de pre-solicitud y un script de prueba. Así que dentro del script de pre-solicitud, podemos usar esta cosa llamada pm.collectionVariables.set. Así que aquí tenemos un conjunto de fragmentos que están disponibles. Así que, por ejemplo, podemos usar fragmentos como, ya sabes, limpiar variables obteniendo y estableciendo variables de colección, enviando una solicitud. Así que estos son todos fragmentos que te permiten trabajar específicamente con variables, por ejemplo, si quisieras obtener una variable específica, o establecer una variable específica. Así que si yo fuera a establecer esta variable como azul y guardar esta solicitud, puedes ver que cuando yo para ese primer valor, um, voy a seguir adelante y una vez que envíe esa solicitud, puedes ver que ha cambiado porque mi valor actual ha cambiado. Así que cuando se trata de trabajar con variables, especialmente en el lado del nivel de colección, hay valores iniciales y valores actuales. Y así la diferencia entre ambos valores iniciales y actuales es básicamente, qué valores se guardarán cuando compartas, compartas la colección con otros. Así que, por ejemplo, idealmente, querrías mantener tus valores iniciales, si fueras a seguir adelante y exportar y compartir esa colección con otros por razones de security, y no quieres compartir como tus claves de API, etc. Así que lo que se establece en tu valor actual es lo que se establece cuando trabajas localmente con esa colección particular en ese momento. Así que eso es un poco
7. Pruebas de Sintaxis y Métodos
Short description:
En la pestaña de pruebas, puedes escribir scripts dinámicos y construir flujos de trabajo. Los métodos PM dot test te permiten hacer afirmaciones y validar parámetros y marcas de tiempo. Postman utiliza la biblioteca de sintaxis BDD de chai para pruebas legibles y reutilizables. Para validar los datos devueltos, utiliza el método de respuesta p.m. dot en una prueba y la función de prueba p.m. dot para crear pruebas. La sintaxis de expectativas permite afirmaciones específicas. Estos son algunos métodos y funciones básicas de sintaxis y prueba.
un poco más de información sobre cómo trabajar con variables. Y de esa manera, también tenemos la pestaña de pruebas. Y esto es donde existen todas tus pruebas. Así que puedes escribir pruebas como, ya sabes, testing si tu código de estado es 200. Así que en este caso, puedes ver que estás obteniendo una prueba aprobada. Pero esto es tu lugar para escribir algunos scripts mucho más dinámicos, y construir algunos flujos de trabajo. Así que vamos a echar un vistazo a un poco de nuestra sintaxis básica de testing. Así que aquí, vas a echar un vistazo a este ejemplo en el que estamos trabajando con los métodos de prueba de PM dot, que te permiten básicamente hacer afirmaciones y escribir pruebas que validen si se cumplen o no ciertos parámetros y si se cumplen o no ciertas marcas de tiempo. Así que como mencioné, los scripts de pre solicitud son tú y los scripts de prueba te permiten escribir pruebas de API y construir solicitudes que contienen algún tipo de parámetro dinámico. El runtime de Postman se basa en node j s. Así que está utilizando la biblioteca de sintaxis BDD de chai que te permite recrear optimizar pruebas legibles y reutilizables. Así que en este caso, cuando estamos echando un vistazo a la prueba de sintaxis básica, puedes echar un vistazo a la adición de valores establecidos y obtenidos. Así que por ejemplo, aquí, estoy estableciendo este valor de nuevo a rojo, si envío esta variable, tengo una prueba aquí que soy, puedes enviar el nombre de la primera prueba, que es testing la respuesta, puedes enviar el nombre de la segunda prueba. Y luego aquí tengo una prueba específica que está validando algún tipo de cadena dentro de mi respuesta. Así que por ejemplo, estoy usando p.m. dot texto de respuesta para incluir el valor rojo. Así que si yo, por ejemplo, cambiara esto, debería ser capaz de ver una prueba fallida, porque no está obteniendo esa afirmación. Así que cuando se trata de testing dentro de Postman, lo que definitivamente te importa es ser capaz de validar el derecho, los valores correctos aquí. Así que para validar los data devueltos, puedes usar el método de respuesta p.m. dot en una prueba. Y luego para crear una prueba, quieres usar la función de prueba p.m. dot, que te permite proporcionar un nombre y una función que devuelve algún tipo de valor booleano de verdadero y falso, si esa prueba ha pasado o esa prueba ha fallado. Así que esta es la forma en que querrías estructurar tus pruebas. Así que aquí de nuevo, también estoy echando un vistazo a la sintaxis de expectativas. Así que si estás tratando de estructurar afirmaciones específicas, hay una variedad de formas, dependiendo de tu lógica y tu término de referencia de cómo podrías querer mostrar ese resultado. Así que por ejemplo, aquí, podrías querer usar un espera para ver algún tipo de expectativa. Así que en este caso, se espera que tengamos una prueba fallida, porque se espera que tu código de estado sea 201 en lugar de 200. Puedes usar, como, ya sabes, por ejemplo, todos estos son parámetros que se espera que fallen solo para mostrarte cómo funciona la función p.m. dot expect, que es una función que está testing algún tipo de lógica. Así que estos son algunos métodos y funciones básicas de sintaxis y prueba. Por supuesto, puedes echar un vistazo a algunos de los
8. Fragmentos para Pruebas y Validación
Short description:
Tenemos fragmentos para el cuerpo de la respuesta, solicitudes post exitosas, código de estado y validación de esquemas. Pueden ayudarte a comenzar con tus pruebas y cumplir con requisitos específicos del entorno.
fragmentos que tenemos disponibles. Tenemos fragmentos aquí para básicamente, ya sabes, el cuerpo de la respuesta contiene una cadena. Entonces, si tuviera que agregar algunos fragmentos más aquí, puedo echar un vistazo a algún fragmento aquí que muestra que se supone que debe contener una cadena específica. Tengo fragmentos que están testing solicitudes post exitosas específicas. Tengo fragmentos para testing código de estado. Y también tengo algún tipo de fragmento de validation de esquemas para validar todo mi esquema y todos los diversos tipos que podría tener disponibles aquí. Así que tomaré un daré un poco más de información sobre cómo se ve eso. Pero tienes algunos de estos fragmentos para ayudarte a comenzar con muchas de tus pruebas y puedes usar esta lista seleccionada de
9. Construyendo un Flujo de Trabajo con Variables y Scripts
Short description:
Te mostraré cómo construir un flujo de trabajo utilizando variables y scripts de una solicitud a otra. Por ejemplo, puedes establecer IDs específicos, seleccionar géneros y crear validaciones. También puedes probar obtener un libro por un solo ID y validar la respuesta. Además, puedes usar variables para el título de tu libro y enviar datos aleatorios a tu biblioteca. Escribe pruebas específicas para tu solicitud POST y valida la respuesta de la API. Tu espacio de trabajo de la biblioteca y las API ahora son parte de un flujo de trabajo de API específico.
fragmentos de código de prueba comúnmente utilizados para satisfacer cualquiera de tus entornos específicos. Así que quería mostrar un par de formas de profundizar un poco más en la construcción de un flujo de trabajo. Una vez que tienes una comprensión más profunda de testing a nivel básico, puedes construir un flujo de trabajo completo de pruebas. Así que, por ejemplo, aquí, tengo mi referencia de libros de la API de mi biblioteca. Y puedo usar parte del flujo de trabajo que tengo disponible para probar libros específicos. Así que en este caso, tengo una URL donde tengo una API que obtiene una referencia de biblioteca de varios libros que podrían ser de mi interés. Así que aquí, si echo un vistazo a algunas de las pruebas que tengo disponibles, estoy tratando de obtener el primer libro. Y estoy estableciendo ese primer ID de libro como una variable de colección. Así que si ves que he probado esto, puedes ver que ese primer ID de libro ahora se establece como una variable de colección. Así que también puedo usar el registro de la consola para validar cosas específicas. Así que, por ejemplo, aquí, estoy validando el género de mi primer libro. Así que si uso el registro de la consola, puedes ver que estoy tratando de validar que uno de los géneros de mi primer libro en mi biblioteca incluye el género de ficción. Así que puedes ver que ese ID fue guardado y ese género fue guardado específicamente. Así que aquí, una vez que tengo este género, puedo escribir una prueba aquí que espera que mi respuesta incluya ese género específico. Y así, puedo ver que tengo una prueba que quiero validar que mi cuerpo de mis data incluye el género de ficción. Así que, como puedes ver, puedo crear una prueba específica para establecer IDs específicos, seleccionar el género y crear algún tipo de validation aquí.
Así que quizás una de las razones por las que he establecido mi ID en mi primera prueba es porque para mi segunda solicitud en mi colección, en realidad estoy obteniendo un libro por un ID específico. Así que aquí, puedes ver que quiero obtener ese libro por ese, quiero obtener ese primer libro y probar que soy capaz de obtener el primer libro en mi colección porque quiero probar esta API que me permite obtener un libro por un solo ID en lugar de obtener todos mis libros. Así que aquí, si fuera a probar, puedes ver que soy capaz de obtener ese libro específico por ese ID específico. Y puedo probar que mi API funciona aquí también. Así que puedo, ya sabes, validar aquí que somos capaces de obtener ese libro por ese ID. Y tengo una prueba ahora que he podido probar que muestra que puedo validar ese libro específico por ese ID.
Así que, como puedes ver, estás utilizando variables y scripts de una solicitud a otra para construir un flujo de trabajo completo. Así que ahora si tienes una solicitud POST aquí, donde estás, ya sabes, estás utilizando variables para el título de tu libro, estás usando tal vez si estás tratando de enviar algunos data aleatorios a tu biblioteca. Así que, por ejemplo, estoy enviando un libro llamado Intro to Algorithms como parte de mi título. Y quiero que mi autor sea simplemente porque quiero probar mi API para tener un montón de nombres completos de autores aleatorios. Y quiero escribir un par de pruebas que sean específicas para mi solicitud POST. Así que, por ejemplo, estoy aquí, estoy escribiendo una prueba que es específica para, ya sabes, mis solicitudes POST que igualan a 200 o 201. Así que si envío estas, esta solicitud de API, puedes ver que tengo algunos resultados de pruebas que validan esa API. Y ahora cuando vuelvo a mis libros GET, puedes ver que mi primer libro fue ese libro de Intro to Algorithms que inicialmente había publicado con mi solicitud POST, con ese autor, y tiene su propio ID. Así que puedes ver que mi espacio de trabajo de la biblioteca, o mi biblioteca
10. Flujo de Trabajo de Pruebas de API y Ejecutor de Colecciones
Short description:
Tengo una prueba para probar específicamente un libro, incluyendo solicitudes de parche y eliminación. Hemos pasado por todos los aspectos de la metodología CRUD en las pruebas de API, utilizando scripts de prueba y variables de colección para construir flujos de trabajo. Hay infinitas posibilidades al trabajar con Postman, como encadenar solicitudes, establecer solicitudes asíncronas y hacer bucles sobre pruebas con lógica condicional. El ejecutor de colecciones te permite ejecutar pruebas de manera secuencial, registrar los resultados de las solicitudes y pasar datos entre solicitudes. Puedes personalizar el orden, la iteración y los retrasos de tus pruebas.
Las APIs ahora se están configurando en un flujo de trabajo de API específico. Así que aquí de nuevo, tengo una prueba para probar específicamente ese libro, puedo probar mi solicitud de parche, donde estoy, ya sabes, añadiendo un elemento revisado. Y luego puedo, por supuesto, así que aquí, si estoy parcheando que mi revisado es verdadero. Y volvamos a eso, debería esperar que uno de mis libros aquí, tal vez este no sea el ID correcto, pero está marcado como verdadero. Así que, por ejemplo, esto está tomando el ID del primer libro, que era este, uno de estos libros aquí que configuré. Y puedes ver que ese elemento revisado ahora es verdadero. Y luego, por supuesto, puedo eliminar ese libro por ese ID específico. Y puedo ver eso, ya sabes, ver todo el ciclo de vida CRUD de la API. Así que aquí hemos pasado por la lectura, escritura, a través de la lectura data, escritura data, eliminación data, hemos pasado por toda la metodología CRUD de trabajar con APIs y cómo probar y validar utilizando algunos de los scripts de prueba y luego utilizando cosas como variables de colección, obteniendo y estableciendo para construir finalmente un flujo de trabajo. Y quería compartir este blog con todos ustedes, porque este blog es interesante en el sentido de que hay muchas formas de construir flujos de trabajo en Postman. Así que las posibilidades son casi infinitas cuando se trabaja con Postman. Puedes, en este caso, estábamos encadenando quizás diferentes solicitudes. Así que puedes echar un vistazo a lo que parece encadenar solicitudes. Así que si tuviera todas estas APIs, puedo encadenarlas estableciendo y obteniendo variables. También puedo establecer solicitudes asíncronas. Así que, por ejemplo, puedo usar el pm.send solicitud. Así que en este ejemplo, estoy enviando otra API dentro de la API. Así que estoy enviando múltiples APIs dentro de las pruebas de una API para mostrar cómo se ven las solicitudes asíncronas. Y luego, finalmente, también puedo hacer un bucle sobre la prueba utilizando algún tipo de lógica condicional. Así que aquí hablo mucho sobre el ejecutor de colecciones, que te permite finalmente ejecutar tus pruebas de manera secuencial. Así que si fuéramos a echar un vistazo a nuestra referencia de biblioteca, que son todas esas pruebas que hemos escrito aquí. Ahora podemos echar un vistazo al ejecutor de colecciones que te permite ejecutar las solicitudes de una colección en una secuencia especificada que te permite probar la funcionalidad de tu API. Y finalmente, lo que hace es que registra tu solicitud como resultados de prueba. Y puedes usar scripts para pasar data entre solicitudes y alterar el flujo de trabajo de la solicitud. Así que echemos un vistazo a cómo se ve el ejecutor de colecciones. Así que aquí, si yo fuera a echar un vistazo a mi prueba, hay este botón de ejecución aquí. Así que en este caso, puedo establecer el orden de mis pruebas, y puedo ejecutar estas manualmente. Puedo establecer la iteración. Y también puedo establecer cualquier retraso específico. Así que aquí, parece que puedes ver que cada una de estas solicitudes ha sido ejecutada.
11. Automatización de Pruebas e Introducción a Postbot
Short description:
Puedes automatizar las pruebas en Postman utilizando características como las ejecuciones programadas, las pruebas de rendimiento y la CLI de Postman. Estas te permiten activar ejecuciones a frecuencias específicas, configurar colecciones para diferentes entornos y configurar pipelines de CI/CD. Además, Postman ha introducido una nueva herramienta llamada Postbot, que utiliza elementos de IA generativa para escribir pruebas. Postbot se puede utilizar para añadir pruebas a las solicitudes, corregir errores de sintaxis y generar pruebas basadas en comandos de lenguaje natural. También puede visualizar respuestas, como generar tablas basadas en propiedades específicas utilizando CSS y la función pm.visualizer.set.
Y puedes ver que todas las pruebas, puedes ver todos los pasos y los fallos. Así que, por ejemplo, si quisieras ver el resumen, puedes ver qué pruebas han pasado, qué pruebas han fallado dentro de tu ejecutor de colecciones. Y puedes ver, en última instancia, cómo puedes construir una iteración de prueba completa dentro de Postman. Así que con Postman, puedes ver algunos de los registros exactamente a qué horas has ejecutado esta prueba. Y puedes ver todas las pruebas que han pasado todas las pruebas que han pasado todas las pruebas que han fallado. Y también puedes echar un vistazo a los resultados también. Así que también tenemos, ya sabes, dentro de Postman, puedes hacer un poco de ejecuciones programadas, performance testing. Así que, por ejemplo, las ejecuciones programadas te permiten activar tu ejecución. Así que, por ejemplo, aquí, si yo fuera a hacer una ejecución programada, puedo establecer una frecuencia. Así que, como cada minuto, ejecuta todas estas colecciones, ya sabes, o cada cinco minutos, ejecuta estas colecciones y establece estas iteraciones y envía una notificación por correo electrónico. También puedes ejecutar estas utilizando la CLI de Postman. Así que la CLI de Postman es realmente útil cuando se trata de construir un flujo de trabajo y ejecutar tu colección específica en algún tipo de pipeline de CI CD. Así que, por ejemplo, si quisieras configurar esa colección en particular, y quisieras ejecutarla en Jenkins o CircleCI, GitLab, TravisCI, puedes establecer eso en varios sistemas operativos diferentes, y puedes establecer varios entornos. Así que, por ejemplo, aquí, quería ejecutar esto usando mi entorno de prueba, mis URLs de prueba, mis claves de API de prueba, mis tokens de acceso de prueba, o si quiero ejecutar esto en un entorno de producción o entorno de preproducción. Así que puedes configurar pipelines completos de CI CD CLI, y puedes ver que envía el comando aquí y te permite generar una clave de API de Postman para ejecutar esa colección específica. Así que esas son algunas formas de automatizar tu uso de testing, pero la idea aquí es entender cómo funcionan las variables, entender los conceptos básicos de scripting, y luego entender cómo puedes construir flujos de trabajo completos. Y así, una vez que tienes una comprensión más profunda de muchas de esas cosas, quería mostrarte una nueva herramienta llamada Postbot que ha salido recientemente, y es completamente nueva en Postman, que está disponible al menos en el plan gratuito, que te permite usar algunos de nuestros elementos de IA generativa para escribir pruebas. Así que primero quería presentar Postbot, que es nuestro nuevo asistente de IA y te permite usar lenguaje natural para crear pruebas dentro de tu espacio de trabajo. Así que aquí tengo una API, por ejemplo, que está obteniendo algunos chistes de papá. Puedo usar Postbot, que está en la parte inferior para ir adelante y añadir pruebas a esta solicitud. Y puedes ver que está añadiendo todas las pruebas. Por ejemplo, está esperando tener propiedades específicas, esperando que algunas cosas no estén vacías, y puedes ver que también puedes corregir scripts específicos para evaluar tus pruebas aquí. Así que está corrigiendo sintaxis específicas, y está escribiendo la prueba para ti. Así que, por ejemplo, puedes, en este caso con mi ejemplo de biblioteca, voy a borrar todo esto. Puedo usar Postbot. Así que, por ejemplo, voy a decir, escríbeme una prueba para probar ese libro. Vale, así que puedes ver que está generando esa prueba específica. Así que te mostré cómo se ve eso a un nivel básico cuando se trata de construir flujos de trabajo de pruebas, pero ahora también puedes usar Postbot para generar algunas de estas pruebas. Algunas de mis formas favoritas de usar Postbot es para visualizar alguna respuesta. Así que, por ejemplo, si quisiera visualizar esta respuesta como una tabla, puedes ver que Postbot está generando una tabla para mí. Así que está usando algo de CSS para generar una tabla basada en el título y el autor y el género, y estoy usando la función pm.visualizer.set para básicamente
12. Postbot y Pruebas de Esquema
Short description:
Al usar Postbot, puedes visualizar fácilmente los datos en una tabla y agregar pruebas para los esquemas. Postbot simplifica las pruebas de esquemas y permite la validación basada en las propiedades disponibles. Utiliza la biblioteca TB4 para la validación de esquemas, que es crucial para las pruebas de contrato.
construir esa carga útil del visualizador. Entonces, en última instancia, cuando tengo mi cuerpo, también puedo visualizar mis data en una tabla también. Así que esto facilita mucho no solo echar un vistazo a los data que tengo disponibles, sino también mirar la visualización de esos data que podría estar interesado en generar. Así que estas son algunas formas de echar un vistazo a Postbot. Postbot es una herramienta muy interesante cuando se trata de testing, y facilita mucho el testing para las personas. Proporciona aún más de una plantilla para que las personas comiencen. Una forma en que siento que es importante, que Postbot es importante es poder agregar una prueba para un esquema. Así que como en este ejemplo, estoy usando Postbot para probar un esquema. Entonces, si fuera a probar un esquema también, puedes hacer un poco más como el tipo de testing de esquema donde está testing que tu esquema es específicamente válido en función de las diversas propiedades que tienes disponibles. Y está utilizando como la biblioteca TB4, ya sabes, para validar ese esquema. Así que esto también es importante cuando se trata de contrato testing y aspectos como ese. Así que puedes ver que tienes esquemas válidos también.
13. Pruebas Avanzadas con Postman
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Cuando se trata de pruebas avanzadas, hay varios tipos de pruebas que puedes hacer con Postman, como pruebas de contrato, pruebas de integración, generación de datos simulados, pruebas de rendimiento y pruebas de regresión.
Cuando se trata de advanced testing, sabes, hay muchas cosas como el contrato testing, donde estás, sabes, testing para parámetros de consulta válidos, testing para varios argumentos, comprobando forms válidos. Y estos son todos, como recordarás, todas las colecciones que tenemos, sabes, obtenido de nuestra plantilla de colección de API. Así que también cuando se trata de integración testing, como por ejemplo, si tienes una API que está haciendo algún tipo de registro, y luego tienes otra API que está haciendo algo más, y está, sabes, obteniendo el token, entonces ¿cómo integras algunas de estas APIs juntas y construyes algún tipo de prueba de integración. Así que todas son muy importantes en términos de las diferentes
14. Pruebas Avanzadas y Recursos
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Puedes hacer generación de datos simulados, pruebas de rendimiento, pruebas de regresión y pruebas de contrato con Postman. Postman admite varios protocolos como WebSockets, GraphQL, gRPC y MQTT. Además, Postman proporciona scripts y fragmentos para pruebas y automatización. Consulta Postman Intergalactic para capacitaciones educativas y explora los blogs de Postman para las últimas actualizaciones. Postbot es una herramienta que ayuda con las pruebas y la documentación de API.
tipos de testing que puedes hacer con Postman. Puedes hacer generación de data simulada donde puedes generar algunos data simulados. También puedes hacer algunas pruebas de performance que te permiten, sabes, probar para cargas específicas. Y así, ya que estoy trabajando en la interfaz de usuario web, las pruebas de performance están disponibles en el cliente de Postman. Entonces, y luego, por supuesto, tienes pruebas de regresión, las cuales, sabes, puedes variar, construir esos flujos de trabajo y probar algunas de estas verificaciones. Entonces, cuando se trata de testing, hay muchas pruebas que se pueden hacer dentro de Postman. Así que las pruebas de performance te permiten simular tráfico, y puedes simular cómo se comporta tu API bajo cargas. Y, sabes, por supuesto, las pruebas de contrato son pruebas de esquemas y contratos. Y así, hay mucho más que podemos hacer en términos de pruebas con APIs. Y así, volviendo a mi espacio de trabajo original, para la masterclass, no solo Postman, por ejemplo, intenté mostrarte un ejemplo de prueba de contrato aquí, y luego trabajando con espacios de trabajo de colección, y luego usando servidores simulados para simular solicitudes. Y te mostré un poco más sobre automation también. Quería compartir también que hay muchos más protocolos que Postman admite, como WebSockets, GraphQL, gRPC y MQTT. Entonces, cuando se trata de trabajar con APIs, no solo Postman admite las APIs REST, sino que admite otras APIs y otras forms de APIs con las que puedes empezar en SWIT. Entonces, por ejemplo, si miramos una API de GraphQL, puedes usar la API de GraphQL para consultar algunos data. Junto con eso, también tenemos scripts y fragmentos. Así que tenemos algunos scripts para probar antes de que se envíe la consulta, y luego algunos fragmentos para probar después de que se envíe la consulta. De manera similar con gRPC, también tenemos algunas capacidades de scripting aquí también. Así que hay mucho que puedes empezar. Quería compartir un par de recursos. Entonces, por ejemplo, nuestro primer recurso si quisieras tomar una captura de pantalla o echar un vistazo a este enlace es para nuestro Postman Intergalactic. Así que Postman Intergalactic es una serie de capacitaciones educativas. Así que acabamos de tener una capacitación sobre pruebas de API más allá de lo básico, IA y técnicas de automation. También tenemos alguna capacitación para nuestra extensión de VS Code, pruebas y desarrollo de APIs gRPC, APIs GraphQL, introducción a la security. Así que hay mucho contenido que está disponible a demanda y también está disponible cuando lo hacemos en vivo. Son nuestras masterclasses y espacios de trabajo en vivo. Así que siempre estamos animando a otros a echar un vistazo a Postman Intergalactic, que es un gran recurso para la gente. Luego también queríamos compartir todos nuestros blogs de Postman, que es un lugar para que eches un vistazo y aprendas sobre algunas de las cosas más nuevas que están saliendo de Postman. Entonces, por ejemplo, tenemos algunos blogs sobre cómo los Postmanauts usan Postman y cómo los equipos de espacio de trabajo usan Postman. Hay algunos blogs específicamente sobre Postbot que quería compartir, que Postbot es una herramienta que no solo te ayuda a probar, sino que también escribe documentation. Así que puedes usar Postbot para documentar tus APIs. Entonces, cuando se trata de, por ejemplo, Postman, tienes tu principal documentation para tu espacio de trabajo, pero también tienes documentation para cada una de tus APIs
15. Trabajando con Postbot y Pruebas
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Puedes usar Postbot para generar documentación y trabajar con ejemplos interesantes como usar la API de Spotify para crear listas de reproducción. También tenemos espacios de trabajo, un nivel de habilidades y un desafío de pruebas de 15 días para ayudarte a mejorar tus habilidades con Postman. Consulta el sitio de aprendizaje de Postman, los blogs y la Academia Postman para obtener más recursos. Gracias por unirte a la masterclass y no dudes en conectarte conmigo en Twitter en PujaMakes. ¡Felices fiestas!
aquí. Entonces puedes usar Postbot para generar algo de esta documentation también para documentar todos tus parámetros de consulta, etc. Así que eso es otra cosa útil. Y luego tenemos muchos más ejemplos interesantes de trabajar con Postbot y testing. Entonces, por ejemplo, tenemos un colega que usó la API de Spotify en Postbot para construir una lista de reproducción de resultados de pistas y visualizar tal vez su Spotify, lo que Spotify saca cada año, su transmisión, sus canciones más populares reproducidas, etc. Así que hay muchas formas interesantes de trabajar con Postman aparte de testing, pero testing es obviamente un gran aspecto de Postman en sí mismo. También tenemos un ejemplo, un par de espacios de trabajo que te muestran las diferentes formas de escribir pruebas. Y luego tenemos un nivel de habilidades que te permite obtener una visión más profunda de tus propias habilidades con Postman, por ejemplo, qué tipo de experiencia podrías tener. Y luego tenemos el desafío de pruebas de Postman de 15 días, que repasa muchas de las cosas de las que he hablado hoy, entender el cliente de API, entender el control de versiones, entender cómo debug, trabajar con autorización, variables y scripts, pruebas de API. Así que tenemos este desafío completo de 15 días para los probadores que animo a todos a compartir. Así que voy a seguir compartiendo mi pantalla aquí para que pueda compartir con todos ustedes si están interesados en obtener una insignia. Y luego, por supuesto, tenemos a nuestro colega, Valentin, que ha creado una gran serie sobre testing con Postman también. Así que estas son algunas cosas que están disponibles dentro del Postman ecosystem. Si también estás interesado en aprender sobre Postman, tenemos el canal de la community de Postman que te permite hacer muchas preguntas y puedes obtener una mayor comprensión de cómo trabajar con características. Como, por ejemplo, tenemos esta nueva característica de salto, que te permite saltar solicitudes y optimizar algo de eso. Así que tenemos un gran equipo de Postman que siempre está dispuesto a ayudar a responder cualquier pregunta mientras comienzas tu viaje de testing. Así que con eso, he compartido bastantes cosas diferentes, el aprendizaje, el centro de la community, que es esto, el sitio de aprendizaje de Postman que es donde puedes obtener la documentation, los blogs de Postman. Y luego también tenemos la Academia Postman, que está aquí para ayudarte a mejorar tus habilidades con Postman también. Espero que esto te dé una visión mucho más profunda de cómo puedes trabajar con Postman. Espero que hayas podido obtener un poco de una visión más profunda de los conceptos básicos de testing, construir flujos de trabajo, trabajar con colecciones, trabajar con variables de colección, y puedas usar esa visión para avanzar con tus prácticas de pruebas de API. Así que con eso, me gustaría decir gracias por permitirme compartir algunas ideas con todos ustedes. Y si estás interesado en conectarte conmigo, estoy disponible en PujaMakes en Twitter y X. Y estoy feliz de ayudar a responder cualquier pregunta o proporcionar una visión más profunda del mundo de Postman. Así que con eso, me gustaría terminar la transmisión y desear a todos unas felices fiestas también. Así que espero que todos tengan un gran resto del año. Y espero conectar. Gracias.
La Biblioteca de Pruebas de React es un gran marco para las pruebas de componentes de React porque responde muchas preguntas por ti, por lo que no necesitas preocuparte por esas preguntas. Pero eso no significa que las pruebas sean fáciles. Todavía hay muchas preguntas que tienes que resolver por ti mismo: ¿Cuántas pruebas de componentes debes escribir vs pruebas de extremo a extremo o pruebas de unidad de nivel inferior? ¿Cómo puedes probar una cierta línea de código que es difícil de probar? ¿Y qué se supone que debes hacer con esa persistente advertencia de act()? En esta masterclass de tres horas, presentaremos la Biblioteca de Pruebas de React junto con un modelo mental de cómo pensar en el diseño de tus pruebas de componentes. Este modelo mental te ayudará a ver cómo probar cada bit de lógica, si debes o no simular dependencias, y ayudará a mejorar el diseño de tus componentes. Te irás con las herramientas, técnicas y principios que necesitas para implementar pruebas de componentes de bajo costo y alto valor. Tabla de contenidos- Los diferentes tipos de pruebas de aplicaciones de React, y dónde encajan las pruebas de componentes- Un modelo mental para pensar en las entradas y salidas de los componentes que pruebas- Opciones para seleccionar elementos DOM para verificar e interactuar con ellos- El valor de los mocks y por qué no deben evitarse- Los desafíos con la asincronía en las pruebas de RTL y cómo manejarlos Requisitos previos- Familiaridad con la construcción de aplicaciones con React- Experiencia básica escribiendo pruebas automatizadas con Jest u otro marco de pruebas unitarias- No necesitas ninguna experiencia con la Biblioteca de Pruebas de React- Configuración de la máquina: Node LTS, Yarn
La web ha evolucionado. Finalmente, también lo ha hecho el testing. Cypress es una herramienta de testing moderna que responde a las necesidades de testing de las aplicaciones web modernas. Ha ganado mucha popularidad en los últimos años, obteniendo reconocimiento a nivel mundial. Si has estado esperando aprender Cypress, ¡no esperes más! Filip Hric te guiará a través de los primeros pasos sobre cómo empezar a usar Cypress y configurar tu propio proyecto. La buena noticia es que aprender Cypress es increíblemente fácil. Escribirás tu primer test en poco tiempo y luego descubrirás cómo escribir un test de extremo a extremo completo para una aplicación web moderna. Aprenderás conceptos fundamentales como la capacidad de reintentar. Descubre cómo trabajar e interactuar con tu aplicación y aprende cómo combinar pruebas de API y de UI. A lo largo de todo este masterclass, escribiremos código y realizaremos ejercicios prácticos. Saldrás con una experiencia práctica que podrás aplicar a tu propio proyecto.
A diferencia de las pruebas unitarias, las pruebas de extremo a extremo buscan interactuar con su aplicación tal como lo haría un usuario real. Y como todos sabemos, puede ser bastante desafiante. Especialmente cuando hablamos de aplicaciones móviles. Las pruebas dependen de muchas condiciones y se consideran lentas e inestables. Por otro lado, las pruebas de extremo a extremo pueden dar la mayor confianza de que su aplicación está funcionando. Y si se hace correctamente, puede convertirse en una herramienta increíble para aumentar la velocidad del desarrollador. Detox es un marco de pruebas de extremo a extremo en caja gris para aplicaciones móviles. Desarrollado por Wix para resolver el problema de la lentitud e inestabilidad y utilizado por React Native en sí como su herramienta de pruebas E2E. Únete a mí en esta masterclass para aprender cómo hacer que tus pruebas de extremo a extremo móviles con Detox sean excelentes. Prerrequisitos- iOS/Android: MacOS Catalina o más reciente- Solo Android: Linux- Instalar antes de la masterclass
Si encontrar errores en tu proyecto frontend es como buscar una aguja en un pajar de código, entonces el monitoreo de errores de Sentry puede ser tu detector de metales. Aprende los conceptos básicos del monitoreo de errores con Sentry. Ya sea que estés ejecutando un proyecto de React, Angular, Vue, o simplemente JavaScript “vainilla”, mira cómo Sentry puede ayudarte a encontrar el quién, qué, cuándo y dónde detrás de los errores en tu proyecto frontend. Nivel de la masterclass: Intermedio
Este masterclass te enseñará los conceptos básicos de cómo escribir pruebas de extremo a extremo utilizando Cypress Test Runner. Cubriremos la escritura de pruebas, abarcando todas las características de la aplicación, estructurando las pruebas, interceptando solicitudes de red y configurando los datos del backend. Cualquier persona que conozca el lenguaje de programación JavaScript y tenga NPM instalado podrá seguir el masterclass.
Probablemente conozcas la historia. Has creado un par de pruebas y, como estás utilizando Cypress, lo has hecho bastante rápido. Parece que nada te detiene, pero luego - prueba fallida. No fue la aplicación, no fue un error, la prueba fue... ¿inestable? Bueno sí. El diseño de la prueba es importante sin importar la herramienta que utilices, incluyendo Cypress. La buena noticia es que Cypress tiene un par de herramientas bajo su cinturón que pueden ayudarte. Únete a mí en mi masterclass, donde te guiaré lejos del valle de los anti-patrones hacia los campos de pruebas estables y siempre verdes. Hablaremos sobre los errores comunes al escribir tu prueba, así como depurar y revelar problemas subyacentes. Todo con el objetivo de evitar la inestabilidad y diseñar pruebas estables.
Cecilia Martinez, a technical account manager at Cypress, discusses network requests in Cypress and demonstrates commands like cydot request and SCI.INTERCEPT. She also explains dynamic matching and aliasing, network stubbing, and the pros and cons of using real server responses versus stubbing. The talk covers logging request responses, testing front-end and backend API, handling list length and DOM traversal, lazy loading, and provides resources for beginners to learn Cypress.
Cypress is a powerful tool for end-to-end testing and API testing. It provides instant feedback on test errors and allows tests to be run inside the browser. Cypress enables testing at both the application and network layers, making it easier to reach different edge cases. With features like AppActions and component testing, Cypress allows for comprehensive testing of individual components and the entire application. Join the workshops to learn more about full circle testing with Cypress.
This Talk introduces Test Effective Development, a new approach to testing that aims to make companies more cost-effective. The speaker shares their personal journey of improving code quality and reducing bugs through smarter testing strategies. They discuss the importance of finding a balance between testing confidence and efficiency and introduce the concepts of isolated and integrated testing. The speaker also suggests different testing strategies based on the size of the application and emphasizes the need to choose cost-effective testing approaches based on the specific project requirements.
The Playwright Test Runner is a cross-browser web testing framework that allows you to write tests using just a few lines of code. It supports features like parallel test execution, device emulation, and different reporters for customized output. Code-Gen is a new feature that generates code to interact with web pages. Playwright Tracing provides a powerful tool for debugging and analyzing test actions, with the ability to explore trace files using TraceViewer. Overall, Playwright Test offers installation, test authoring, debugging, and post-mortem debugging capabilities.
Playwright is a reliable end-to-end testing tool for modern web apps that provides one API, full isolation, fast execution, and supports multiple languages. It offers features like auto-weighting, retrying assertions, seamless testing of iframes and shadow DOM, test isolation, parallelism, and scalability. Playwright provides tools like VS Code extension, UiMode, and Trace Viewer for writing, debugging, and running tests. Effective tests prioritize user-facing attributes, use playwright locators and assertions, and avoid testing third-party dependencies. Playwright simplifies testing by generating tests, providing code generation and UI mode, and allows for easy running and debugging of tests. It helps in fixing failed tests and analyzing DOM changes, fixing locator mismatches, and scaling tests. Playwright is open source, free, and continuously growing.
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