QA Automation Engineer: UI, API и нагрузка с Python. Базовый

💻 Этот курс — полноценное погружение в профессию QA Automation Engineer

Вы освоите автоматизацию как API и UI тестирования, так и нагрузочного тестирования на современном стеке технологий: HTTPX, Pydantic, Playwright, Allure, Allure TestOPS, Pytest, Locust, FastAPI, gRPC и других.

Курс построен вокруг реального инженерного подхода: без воды, только практика, реальный опыт и комплексные решения, применимые в боевых проектах, включая работу с моками, сидингом, метриками и запуск тестов в CI/CD.

🎯 О чем этот курс?

Мы разберём автоматизацию API, UI и нагрузочного тестирования на атомы. Наша цель — не просто научиться кликать кнопки, отправлять запросы к API или запускать простые сценарии нагрузки, а построить полноценные фреймворки для автоматизации тестирования, способные масштабироваться и использоваться в реальных продакшн-проектах.

Курс построен так, чтобы параллельно развивать навыки в трёх ключевых направлениях автоматизации тестирования:

API Automation — создание масштабируемого фреймворка для API тестирования с использованием HTTPX, Pydantic, JSON Schema, Faker, Swagger, Allure и других технологий. Упор на инженерное понимание сетевых протоколов, архитектуры API, работы серверов и продвинутых техник тестирования.

UI Automation — построение гибкого, поддерживаемого фреймворка на Playwright и Pytest с использованием лучших паттернов автоматизации, включая Page Object, Page Component и уникальный подход Page Factory.

Performance Testing — разработка нагрузочных сценариев с использованием Locust, FastAPI и gRPC, создание собственных моков и сидинг данных, интеграция нагрузочного тестирования в CI/CD и анализ метрик в Grafana и Prometheus.

❌ Это не просто курс про библиотеки.
❌ Это не просто курс про базовые тесты.
✅ Это комплексный подход, который охватывает все аспекты современной автоматизации тестирования: от HTTP API и UI в браузере до анализа производительности и устойчивости систем под нагрузкой.

📌 Почему этот курс?

Этот курс — руководство по построению production-ready фреймворков и инженерных процессов для автоматизации тестирования: UI, API и нагрузочного. Мы разбираем не только работу инструментов, но и архитектуру тестовых проектов, паттерны проектирования, CI/CD-интеграцию, работу с данными, профилями нагрузки и метриками.

Многие курсы заканчиваются там, где здесь всё только начинается. Они показывают, как написать простой тест или запустить сценарий в Locust и посмотреть на график RPS. Мы идём глубже:

• 🔥 разбираем архитектуру тестируемой системы и её инфраструктуры — понимаем, как взаимодействуют сервисы, где возможны узкие места, и как это влияет на тестирование.
  🔥 создаём собственные API-клиенты и гибкие UI-решения — применяем паттерны проектирования (Page Object, Page Component, Page Factory) и пишем переиспользуемые клиенты для HTTP и gRPC.
  🔥 работаем с моками и сидинговыми сценариями — наполняем систему данными перед тестами и изолируем внешние зависимости.
  🔥 строим масштабируемый фреймворк для автоматизации тестирования — от UI и API тестов до интеграции в CI/CD, с логированием, отчётами и параллельными запусками.
  🔥 дополняем тестовую стратегию нагрузочным тестированием — формируем профиль нагрузки, анализируем клиентские и системные метрики (CPU, память, I/O, сеть) с помощью Grafana и Prometheus, интегрируем нагрузочные сценарии в общий процесс.

Каждый блок курса сочетает:

• ✅ теоретическую базу (что, зачем и как работает);
• ✅ детальный разбор инструментов (Playwright, HTTPX, Pydantic, Locust и др.);
• ✅ пошаговую практику на реальных примерах;
• ✅ практические задания с самостоятельной проверкой и готовыми решениями для сверки

✨ Курс основан на моём опыте работы в high-load и automation проектах. За 9 лет в профессии, включая последние 2 года в роли QA Lead, я проектировал и внедрял решения для тестирования систем с миллионами пользователей. Провёл сотни собеседований, что позволяет давать рекомендации не только по инженерным практикам, но и по успешному прохождению интервью.

👨‍💻 Здесь вы научитесь не просто использовать инструменты, а мыслить как инженер: строить, анализировать, оптимизировать и доводить свои решения до уровня, готового для реальных продакшн-проектов.

📌 Чем этот курс отличается от других?

🔥 Полный стек автоматизации: API + UI + нагрузка
Вы освоите автоматизацию как серверной части (API), так и пользовательского интерфейса (UI), а также нагрузочное тестирование. Мы будем работать с production-like сервером и полноценным веб-приложением, а также запускать нагрузочные сценарии на реальной микросервисной архитектуре.

🔥 Инженерный подход, а не просто инструмент
Большинство курсов учат запускать простые сценарии в JMeter или Locust, задавая количество пользователей и наблюдая за графиком RPS. Мы идём глубже: разбираемся в архитектуре систем, профилях нагрузки, метриках, инфраструктуре и инженерных гипотезах. Это не «где нажать», а как мыслить и работать как инженер: автоматизатор и перформанс-инженер в одном лице.

🔥 Современные технологии и подходы

• На API-части: HTTPX, Pydantic, Swagger, Allure, OpenAPI, gRPC, WebSocket, TCP/IP.
• На UI-части: Playwright, PageObject, PageComponent, PageFactory, локаторы через DevTools, анализ покрытия тестами, работа с браузерами, видео запись тестов.
• На нагрузочном тестировании: Locust, gRPC и HTTP сценарии, FastAPI, grpcio, Docker, Docker Compose, Kafka, Redis, S3 (MinIO), Postman, Grafana.

🔥 Уникальный инструмент для анализа покрытия API и UI тестов
Вы получите в руки swagger-coverage-tool для анализа покрытия API, а также инструмент ui-coverage-tool для визуализации покрытия UI — выделение элементов прямо в браузере на реальных страницах.

🔥 Уникальный сервис для анализа производительности — Load Testing Hub
Мы будем использовать Load Testing Hub — сервис, который агрегирует результаты нагрузочного тестирования, визуализирует их и позволяет находить регрессии в производительности. Это не просто графики, а полноценная аналитика: динамика метрик, перцентили, сравнения между релизами, контроль SLA.

🔥 Интеграция AI Review
В курсе вы научитесь подключать искусственный интеллект прямо в процесс ревью кода. AI Review анализирует изменения в Pull Request, оставляет построчные комментарии, формирует общий обзор и помогает находить проблемы ещё до того, как их заметит человек. Это инструмент нового уровня, который уже используют инженерные команды: он снимает рутину, повышает качество кода и делает ревью частью CI/CD-пайплайна.

🔥 Максимум практики и настоящих задач
Вы самостоятельно напишете десятки автотестов для API и UI, разработаете API-клиенты и реализуете PageFactory элементы, создадите собственные HTTP/gRPC-клиенты и сценарии нагрузки, построите архитектуру тестов и фреймворк, готовый для CI/CD.

🔥 Работа с реальными проектами
Мы тестируем production-like сервер Course API, настоящее веб-приложение на React и микросервисную архитектуру с Kafka, Redis, PostgreSQL, MinIO. Это не «сервер с одной ручкой», а проекты, приближённые к реальным боевым условиям.

🔥 Глубокое погружение в CI/CD
Вы научитесь интегрировать тесты в CI/CD с автоматическим поднятием тестового сервера, кэшированием зависимостей, сбором артефактов и полным включением тестирования в процесс разработки, включая нагрузочные сценарии.

🔥 Расстановка data-test-id в реальном frontend-приложении
С нуля установим и запустим фронтенд на React + TypeScript, после чего детально разберём, как правильно и по best practices расставлять тестовые идентификаторы прямо в боевом коде. Научитесь готовить фронтенд-проект к автоматизации так, как это делают в сильных командах — это серьёзно повышает ценность автотестов в реальных продуктах.

🔥 Разработка собственных фреймворков
Мы не пишем «сырые» тесты. Вы создадите профессиональный фреймворк с логированием, отчётами, параметризацией, фикстурами, обработкой ошибок и масштабированием, включая нагрузочный фреймворк, пригодный для HTTP/gRPC сценариев.

🔥 Сидинг тестовых данных и моки
Научитесь наполнять систему данными перед тестами, писать моки (HTTP и gRPC) и изолировать тестируемую логику от внешних зависимостей. Это позволит получать стабильные и воспроизводимые результаты.

🔥 Работа с метриками как инженер
Вы научитесь не просто смотреть на графики Grafana, а читать их: находить реальные узкие места, интерпретировать CPU/память/сеть, сопоставлять клиентские и системные показатели.

🔥 Подача информации
Курс можно проходить как в видеоформате, так и по текстовым материалам. Вся информация из видео дублируется в тексте, а также дополняется большим количеством полезных материалов, нюансов, практических советов и рекомендаций.

📌 Что вас ждёт в курсе?

✅ Практика, практика и ещё раз практика
Каждый модуль содержит практические задания: от первых шагов в автоматизации — до построения полного сценария нагрузки и интеграции тестов в CI/CD.

✅ Работа с современными и востребованными инструментами
Python, HTTPX, Pydantic, Playwright, Playwright Trace Viewer, Pytest, Allure, Allure TestOPS, JSON Schema, Swagger, gRPC, WebSocket, TCP/IP, Locust, FastAPI, grpcio, Docker, Docker Compose, Kafka, Redis, S3 (MinIO), Postman, Grafana, Prometheus и другие инструменты.

✅ Разработка полноценных фреймворков
Вы создадите два тестовых фреймворка — для API и для UI — с нуля и доведёте их до состояния “production ready”. Кроме того, вы построите нагрузочный фреймворк с поддержкой HTTP и gRPC сценариев, моков и сидинга данных.

✅ Изучение и применение паттернов проектирования
Page Object, Page Component, Page Factory — лучшие практики построения UI-тестов. Для API — принципы создания гибких и переиспользуемых API-клиентов. Для нагрузки — построение масштабируемой архитектуры сценариев.

✅ Параллельный запуск тестов и кроссбраузерность
Настроим параллельный запуск тестов, ускоряющий прогоны, и освоим запуск тестов на Chrome, Firefox и WebKit через Playwright.

✅ Интеграция тестов в CI/CD
Мы поднимаем тестовый сервер прямо в пайплайне, реализуем кэширование зависимостей, формируем и сохраняем артефакты (Allure отчёты, видео записи тестов, логи), интегрируем нагрузочные сценарии и организуем end-to-end тестирование в автоматизированной среде.

✅ Интеграция AI Review — ревью кода с помощью ИИ
Вы научитесь подключать искусственный интеллект прямо в CI/CD-процесс и автоматизировать ревью изменений в Pull Request. AI Review анализирует дифф, оставляет построчные комментарии, формирует сводку и помогает находить ошибки ещё до того, как их заметит человек. Это практическое умение, которое уже применяется в продакшн-командах и экономит часы рутинной проверки кода.

✅ Глубокое понимание архитектуры и протоколов
Вы разберётесь в принципах работы HTTP, REST API, gRPC и WebSocket, JWT-аутентификации, клиент-серверной архитектуре и особенностях взаимодействия микросервисов. Отработаете анализ серверных логов и понимание сложных кейсов тестирования.

✅ Уникальные инструменты для анализа покрытия тестами
swagger-coverage-tool для анализа покрытия API и ui-coverage-tool для визуализации UI-тестов прямо в браузере.

✅ Работа с тестовыми данными и моками
Вы научитесь осознанно подготавливать тестовые данные (сидинг пользователей, счетов, документов), писать и использовать моки (HTTP и gRPC), изолировать внешние зависимости и получать стабильные результаты.

✅ Метрики и анализ производительности
Вы научитесь интерпретировать клиентские показатели (latency, RPS, ошибки) и системные (CPU, память, диск, сеть), используя Grafana и Prometheus. Разберёте разницу между нагрузочными, стрессовыми и отказоустойчивыми тестами.

✅ Уникальный сервис Load Testing Hub для анализа регрессий
Мы будем использовать Load Testing Hub — сервис, который собирает и визуализирует результаты нагрузочных тестов, сравнивает их между прогоном и позволяет находить регрессии в производительности. Это не просто графики RPS, а полноценная аналитика: динамика метрик, перцентили, контроль SLA.

✅ Инфраструктура и вспомогательные инструменты
Практика работы с Git, GitHub Actions, GitLab CI, Docker, pgAdmin, Kafka UI, MinIO, Postman, grpcurl, Swagger/OpenAPI и другими инструментами, которые применяются в реальных проектах.

✅ Финальный проект и рекомендации по карьере
Выполните итоговый проект, пригодный для демонстрации работодателю, и получите практические советы по резюме и прохождению собеседований на позиции QA Automation Engineer и QA Performance Engineer.

🚀 Главная задача курса

Мы не просто учимся запускать тесты. Мы учимся думать как инженеры: строить, анализировать, оптимизировать. Научитесь не только использовать инструменты, а понимать архитектуру и принципы работы API, UI и нагрузочного тестирования, строить стратегии тестирования и гибкие, поддерживаемые тестовые фреймворки.

💡 Главное: не теория, а боевой опыт

Курс основан на практическом опыте из реальных high-load и automation проектов: десятки запусков под нагрузкой, работа с миллионами пользователей и миллиардами записей в базах, разбор инцидентов и поиск узких мест.

Вы научитесь не просто писать тесты, а мыслить системно: формулировать гипотезы, анализировать метрики, находить проблемы и обосновывать архитектурные решения. Мы рассматриваем всю картину целиком — от архитектуры и данных до CI/CD, сетей, кода, сценариев и причинно-следственных связей.

Инструменты важны (Locust, Playwright, Pytest и др.), но это лишь 5–10% картины. Остальное — это инженерный подход, на котором построен весь курс.

🎓 Что включает в себя базовая версия курса?

• 🧩 Полноценные уроки и практические задания — весь учебный материал остаётся доступным: видеоуроки, код, задания, объяснения.
• 🔍 Формат "Всё сам" — вы выполняете задания самостоятельно, без обратной связи от преподавателя. Это отличный вариант для тех, кто готов разбираться в материале самостоятельно.
• 📂 Пример решения под спойлером — каждое практическое задание сопровождается готовым примером решения от преподавателя. Вы можете сверить свой подход и разобрать логику решения.
• 🚫 Без проверки заданий — в базовой версии преподаватель не проверяет решения, не даёт фидбэк и не отвечает на вопросы. Поддержка возможна только в рамках расширенного курса.
• 📌 Кому подойдёт этот формат? Этот формат отлично подойдёт тем, кто:
  • предпочитает учиться в самостоятельном темпе;
  • уже имеет базовый опыт и хочет восполнить пробелы;
  • не нуждается в консультациях и проверке кода.

🔥 Как устроено обучение?

В процессе курса вы будете:

• ✅ Изучать теоретическую часть в удобном формате.
• ✅ Смотреть подробные разборы на видео.
• ✅ Решать тесты с автоматической проверкой.
• ✅ Выполнять практические задания. Будет очень много практики!

Каждый урок максимально насыщен:

• 🎯 Глубокая проработка темы с разбором нюансов и тонкостей.
• 🔎 Практика в видео + тестовые задания + советы и рекомендации.

⚠️ Важно! Модули в курсе будут открываться постепенно. Чтобы перейти к следующему модулю, необходимо набрать определенное количество баллов в текущем. Это вынужденная мера. Выполнять все задания не требуется, достаточно выполнить основную часть.

📚 Дополнительные бесплатные материалы

Перед прохождением курса, вы можете ознакомиться с моими статьями:

• 📄 Как правильно писать UI автотесты на Python
• 📄 Как правильно писать API автотесты на Python
• 📄 UI автотесты на Python с запуском на CI/CD и Allure отчетом. PageObject, PageComponent, PageFactory
• 📄 API автотесты на Python с запуском на CI/CD и Allure отчетом
• 📄 Асинхронные тесты для UI и API на Python: примеры, подводные камни и трезвый вывод
• 📄 Измерение покрытия UI тестами
• 📄 Измерение покрытия UI тестами. Следующий уровень
• 📄 Измерение покрытия API тестами на основе Swagger для Python
• 📄 Нагрузочное тестирование на Python и Locust с запуском на CI/CD
• 📄 Как выбрать профиль нагрузки: 5 ключевых правил
• 📄 Сидинг тестовых данных: как готовить окружение перед нагрузочным тестированием
• 📄 Правильный инструмент для аналитики нагрузочного тестирования
• 📄 Правильный инструмент для аналитики нагрузочного тестирования. Часть 2
• 📄 AI Review кода за 30 минут: локальная LLM прямо в CI/CD
• 📄 И другие

🔗 Мои ресурсы:

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nikita-filonov-b945871a6/
• Medium: https://medium.com/@filonov.nikitkaa
• GitHub: https://github.com/Nikita-Filonov
• Habr: https://habr.com/ru/users/sound_right/articles/

📌 Об авторских правах и официальной покупке курса

Курс распространяется только на платформе Stepik. Приобретая его здесь, вы получаете:

• Полный доступ ко всем материалам: видео, тексты, задания, тесты, инфраструктура;
• Обновления и новые модули, которые появляются по мере развития курса;
• Я регулярно отвечаю на вопросы в комментариях, помогаю с кодом и разборами;
• Актуальные версии стенда, конфигов и приложений, которые синхронизированы с уроками.

🎓 Курс построен как живой инженерный продукт — с инфраструктурой, CI/CD, задачами и поддержкой. Всё это работает только в официальной версии.

💬 Если вы находите курс на сторонних сайтах — знайте, что в таких копиях:

• отсутствуют задания с проверкой;
• нет комментариев, обновлений и обратной связи;
• часто используются устаревшие материалы или неполные версии уроков.

Это уже не тот курс, который я задумывал.

Если вы хотите пройти курс «как он есть», с поддержкой, проверкой и развитием — проходите его здесь, на Stepik.