Архитектура тестового фреймворка

Курс помогает QA Automation перейти от набора разрозненных автотестов к продуманному тестовому фреймворку. Студент разбирает слои архитектуры (UI-страницы, API-клиенты, бизнес-слой, тесты), учится выносить общую инфраструктуру в фикстуры и утилиты, управлять конфигурацией и тестовыми данными. Отдельное внимание уделяется логированию, отчётам, структурированию каталогов и подходам к расширению и поддержке большого набора тестов. Это логический следующий шаг после курсов по UI-автоматизации, Pytest и API-тестированию.

  • 18 часов
  • 5 модулей
  • 10 уроков

Курс про архитектуру автотестов: слои тестового фреймворка, Page Object, API-клиенты, переиспользование кода, конфигурация и масштабирование.

Из чего состоит курс?

Тематические модули, которые входят в состав этого курса.

Зачем нужна архитектура фреймворка

2 урока

Понимаем, почему просто «писать тесты» недостаточно и где начинается фреймворк.

Структура проекта и организации кода

2 урока

Определяем структуру каталогов и модулей для разных типов автотестов.

UI-слой: Page Object и компоненты

2 урока

Уточняем архитектуру UI-слоя фреймворка на базе Page Object и компонентного подхода.

API-слой: клиенты и бизнес-операции

2 урока

Проектируем API-клиентов и бизнес-слой поверх них, чтобы сценарии были читаемыми.

Конфигурация, данные, логирование и отчёты

2 урока

Закрываем инфраструктурные аспекты: конфиг, тестовые данные, логи и отчёты.

Частые вопросы о курсе на TeoBrain

О том, как устроен курс, как он связан с карьерным треком и как помогает освоить технологию шаг за шагом

Курс на TeoBrain — это концентрированный фокус на одной технологии: он помогает глубоко разобраться в конкретном инструменте или подходе. Карьерный трек — более широкий маршрут к профессии, который включает несколько таких курсов, практику и карьерные шаги. Часто самый устойчивый результат даёт не один курс, а прохождение целого трека.

Каждый курс посвящен одной технологии или группе близких инструментов: язык программирования, фреймворк, стек для анализа данных и т.д. Внутри курса материал подается так, чтобы ты не просто знал определения, а понимал, как эта технология живёт в реальных задачах и проектах.

Курс разбит на тематические модули, каждый из которых отвечает за свою часть технологии: от базовых концепций до более продвинутых сценариев. Внутри модулей находятся уроки, а каждый урок — это серия экранов, где материал изложен небольшими порциями, чтобы его было легче воспринимать и возвращаться к нужным фрагментам.

Каждый урок состоит из последовательности экранов: объяснение, примеры, задачи, разбор типичных ошибок. На любом экране можно обратиться к AI-тьютору — он пояснит непонятное место, поможет разобраться с кодом или задачей и подскажет, за что зацепиться, если ты застрял. Это делает обучение более гибким: ты не ждёшь вебинара или ответа наставника, а получаешь поддержку сразу в момент вопроса.

Да, один курс может помочь точечно прокачать нужную технологию или закрыть конкретный пробел в знаниях. Но если ты планируешь выход на новую роль или смену профессии, чаще всего выгоднее идти по карьерному треку: он заранее собирает несколько курсов, практику и карьерные инструменты в цельный маршрут, чтобы ты пришёл к офферу, а не просто прошёл один сильный курс.

Входит в карьерные треки

Экспертное мнение