Чему вы научитесь
- Проектировать и реализовывать стабильные, быстрые и детерминированные автотесты для backend-систем, работающих в микросервисной архитектуре.
- Строить изолированную тестовую инфраструктуру для backend-приложений с использованием Docker и Docker Compose, включая сервисы, базы данных, очереди и мок-зависимости.
- Разрабатывать изоляционные автотесты, которые запускаются поверх локального тестового стенда и воспроизводимо работают как локально, так и в CI/CD.
- Тестировать backend-приложения, использующие HTTP и gRPC протоколы, с акцентом на проверку бизнес-сценариев, а не отдельных запросов.
- Тестировать асинхронные event-driven сценарии с использованием Kafka без флейков и недетерминированного поведения.
- Проектировать и реализовывать собственные mock-сервисы для HTTP и gRPC, управляя поведением внешних интеграций на уровне сценариев.
- Работать с контрактами взаимодействия микросервисов и использовать их как основу для тестирования и мокирования.
- Разрабатывать сценарные API-клиенты для HTTP, gRPC и Kafka, применимые в автотестах, моках и инфраструктурных сценариях.
- Использовать сценарный подход для управления поведением системы и зависимостей в автотестах.
- Тестировать backend-системы через API, события Kafka и прямую работу с базой данных (PostgreSQL), осознанно выбирая подход в зависимости от сценария и архитектуры системы.
- Проектировать тесты так, чтобы они не зависели от порядка выполнения, состояния среды и внешних факторов.
- Организовывать детерминированную подготовку тестовых данных и управлять состоянием системы перед выполнением тестов.
- Интегрировать запуск тестового стенда и изоляционных автотестов в CI/CD пайплайн с автоматическим поднятием инфраструктуры, выполнением тестов и публикацией Allure-отчётов.
- Анализировать причины нестабильности автотестов и устранять флейки на архитектурном уровне, а не через ретраи и костыли.
- Проектировать тестовую систему так, чтобы автотесты выполнялись за миллисекунды, а асинхронные сценарии — за предсказуемое и контролируемое время.
О курсе
💻 Этот курс — погружение в инженерную автоматизацию тестирования backend-систем
Он посвящён тому, как писать быстрые, стабильные и детерминированные автотесты для сложных микросервисных архитектур, где есть асинхронность, очереди, базы данных, внешние интеграции и распределённые бизнес-процессы.
Большинство курсов по автоматизации тестирования останавливаются на уровне: «отправили запрос — проверили ответ». Этот курс начинается после этого уровня. Он рассчитан на специалистов, которые уже умеют писать автотесты и фреймворки, но столкнулись с реальными проблемами: нестабильные прогоны, флейки, долгие ночные запуски, отсутствие доверия к тестам и ощущение, что автотесты стали узким местом, а не пользой.
🎯 О чём этот курс?
Прежде всего — о системном и архитектурном подходе к автоматизации тестирования backend. Мы не рассматриваем автотесты в вакууме и не работаем с абстрактными примерами. В курсе есть конкретный учебный стенд, бизнес-сценарии и контракты взаимодействия сервисов. Все знания сразу применяются на практике.
В отличие от подхода, где тестируемая система рассматривается как «чёрный ящик», в этом курсе вы работаете со всей тестовой инфраструктурой целиком. Вы поднимаете и настраиваете тестовый стенд, подключаете и отключаете зависимости, пишете собственные мок-сервисы, управляете конфигурацией, работаете с Kafka и базой данных, и только после этого проектируете автотесты.
📌 Что именно мы делаем в курсе
Вы будете работать с учебной микросервисной системой, построенной по принципам типичной банковской архитектуры: gateway, сервисы с бизнес-логикой, асинхронный процессинг, внешние интеграции, очереди сообщений и база данных. Это не демонстрационный сервер, а полноценный стенд, максимально приближённый к реальным условиям.
В рамках курса вы:
- 🔥 тестируете backend-сценарии через HTTP и gRPC;
- 🔥 проверяете асинхронные event-driven потоки через Kafka;
- 🔥 работаете с состоянием системы через базу данных;
- 🔥 пишете собственные mock-сервисы для HTTP и gRPC и интегрируете их в стенд;
- 🔥 поднимаете и управляете инфраструктурой с помощью Docker и Docker Compose;
- 🔥 запускаете тестовый стенд и изоляционные автотесты в CI/CD.
Ключевой фокус — изоляционные автотесты, которые выполняются поверх локальной инфраструктуры и воспроизводимо работают как локально, так и на CI. Тесты не зависят от внешней среды, порядка выполнения и случайных факторов, а время их выполнения измеряется миллисекундами, а не часами.
📌 Чем этот курс отличается от других
Этот курс не учит инструментам. Здесь не объясняется, что такое pytest, Pydantic, Allure, gRPC, FastAPI или Docker — предполагается, что эти знания уже есть. Курс показывает, как все эти инструменты работают вместе в рамках одной тестовой системы.
Фокус смещён:
- 🧪 с отдельных тестов — на архитектуру тестовой инфраструктуры;
- 🧪 с проверки эндпоинтов — на бизнес-процессы и сценарии;
- 🧪 с ретраев и стабилизации — на детерминизм и предсказуемость;
- 🧪 с «тесты падают» — на тестам доверяют.
Мы подробно разбираем, где и почему лучше тестировать через event-driven подход, когда работать через API, когда проверять состояние через базу данных, а когда применять моки или реальные сервисы. Все решения обоснованы архитектурой системы и бизнес-сценарием, а не привычкой или удобством.
🔥 Цель курса — не научить «чинить флейки», а показать, как изначально проектировать тестовую систему так, чтобы флейков просто не возникало.
⭐ Для кого этот курс
Курс рассчитан на специалистов уровня middle и выше которые:
- ✅ уже писали автотесты и фреймворки;
- ✅ работали с REST API и понимают основы backend;
- ✅ сталкивались с проблемами нестабильных и долгих прогонов;
- ✅ хотят вернуть доверие к автотестам и сделать их реальным инструментом качества.
🧠 Какой подход лежит в основе курса
Этот курс — не про «написать тесты побыстрее». Это курс про shift-left мышление, инженерный подход и осознанное проектирование тестовой системы. После него картина автоматизации тестирования меняется: автотесты перестают быть болью и начинают приносить реальную пользу команде и продукту.
⚠️ Важно понимать: этот курс не про end-to-end и не про классические интеграционные тесты. Мы строим изоляционные сценарные автотесты, которые проверяют бизнес-логику системы в контролируемой среде и дают быстрый, предсказуемый фидбек.
👨💻 Опыт, стоящий за курсом
Все подходы и решения, разобранные в этом курсе, — не эксперимент и не набор модных техник. Это результат многолетней практики в реальных production-системах.
Речь идёт о больших и сложных backend-платформах: с сотнями микросервисов, десятками Kafka-топиков, асинхронными бизнес-процессами, высокой скоростью изменений и постоянным давлением со стороны бизнеса. В таких условиях автотесты либо становятся надёжным инструментом, либо превращаются в критическую проблему.
Любая нестабильность, флейки или долгие прогоны в подобных системах — фатальны: они блокируют релизы, ломают CI/CD, подрывают доверие команды и замедляют разработку. Именно в таких условиях и формировался подход, который лежит в основе этого курса.
Здесь нет теоретических конструкций «на всякий случай». Каждый архитектурный приём, каждое решение по изоляции, детерминизму и организации тестовой инфраструктуры — это ответ на конкретные проблемы, с которыми приходилось сталкиваться в реальных проектах.
Этот курс — не про «как можно было бы сделать». Он про как приходилось делать, чтобы система продолжала работать, а тестам доверяли.
🧭 Рекомендуемая подготовка
Курс рассчитан на слушателей, уже имеющих практический опыт в автоматизации тестирования backend-систем.
Перед прохождением курса рекомендуется ознакомиться со следующими курсами:
- 🚀 «Нагрузочное тестирование на Python» — для формирования целостного понимания работы backend-систем, асинхронных процессов, Kafka, gRPC, Docker и инфраструктурных аспектов.
- ⚙️ «Автоматизация тестирования API с Python» — для уверенной работы с API-автотестами, тестовыми фреймворками и базовыми инструментами автоматизации.
⚠️ В рамках данного курса предполагается, что слушатель уже знаком с используемыми библиотеками и инструментами. Мы не останавливаемся на их базовом изучении, а фокусируемся на архитектуре тестовой системы, бизнес-сценариях и инженерных подходах к построению быстрых и стабильных автотестов.
🤝 Что включает в себя поддержка преподавателя?
- ✅ Подробные ответы на вопросы – в комментариях с развернутыми объяснениями и примерами кода.
- ✅ Детальный фидбэк по заданиям – не просто разбор решения, а рекомендации по улучшению кода, применению лучших практик и реальных подходов из индустрии.
- ✅ Личная консультация – при возникновении сложных вопросов вы всегда можете обратиться к преподавателю и получить развернутый ответ.
- ✅ Проверка всех практических заданий – каждое задание проходит ручную проверку преподавателем, с разбором ошибок и советами по улучшению.
🔥 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 с проверкой преподавателя. 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:
- 📄 Пишем быстрые API-автотесты без флаков, стендов и боли: изоляционный подход в CI/CD
- 📄 Лучшие практики автоматизации тестирования: 9 принципов стабильных автотестов
- 📄 Left Shift Testing: как выстроить процесс, чтобы тесты реально помогали
- 📄 Как правильно писать API автотесты на Python
- 📄 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
- 📄 И другие
🔗 Мои ресурсы:
- Telegram: https://t.me/qa_reality
- 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;
- Проверку заданий и развёрнутые рекомендации от меня лично;
- Обновления и новые модули, которые появляются по мере развития курса;
- Комментарии и поддержку — я регулярно отвечаю на вопросы, 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.
Для кого этот курс
Начальные требования
- Уверенное знание Python. Курс рассчитан на слушателей, которые уже используют Python в работе или учебных проектах. Необходимо уверенно читать и писать код, работать с функциями, классами, типами данных и сторонними библиотеками.
- Опыт автоматизации тестирования backend. Ожидается базовый практический опыт написания автотестов и тестовых фреймворков. В курсе активно используются pytest, Pydantic, HTTP-клиенты, gRPC — мы применяем эти инструменты, но не разбираем их с нуля.
- Понимание ключевых backend-технологий. Будет полезно базовое понимание того, как работают: HTTP и REST API, gRPC, базы данных (желательно PostgreSQL), ORM (например, SQLAlchemy), асинхронные процессы и очереди сообщений (Kafka). Глубоких теоретических знаний не требуется, но общий контекст backend-разработки и тестирования должен быть знаком.
- Базовые навыки работы с Docker и Docker Compose. В курсе используется локальный тестовый стенд, поднимаемый через Docker Compose. Важно, чтобы Docker был установлен, а базовые операции (запуск контейнеров, просмотр логов, перезапуск сервисов) были понятны.
- Понимание принципов CI/CD. Желательно иметь общее представление о CI/CD-пайплайнах (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins или аналоги): как запускаются тесты, что такое пайплайн и зачем он нужен. Подробное обучение CI/CD с нуля в курс не входит.
- Готовность работать с инфраструктурой и конфигурацией. Курс предполагает работу не только с кодом тестов, но и с конфигурацией тестового стенда, сервисов и окружения. Потребуется читать логи, разбираться в настройках и понимать, как компоненты системы связаны между собой.
- Рабочее окружение. Подойдёт любой современный компьютер или ноутбук с актуальной операционной системой. Используемый в курсе тестовый стенд не требует высокой производительности и без проблем запускается на обычной машине для разработки.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Каждый урок состоит из нескольких ключевых элементов:
- Теория: Подробные текстовые материалы с ясным объяснением, ссылками на дополнительные ресурсы и скриншотами, чтобы помочь вам понять сложные моменты.
- Видео: Практические видеоуроки, где подробно объясняется выполнение заданий и работа с инструментами, показываются шаги решения реальных задач.
- Тесты и задания: Каждый урок включает тесты и задания с автоматической проверкой для закрепления теоретических знаний. Это помогает убедиться, что вы усвоили материал.
- Практическое задание: После теории и тестов вы самостоятельно реализуете изоляционные автотесты: проектируете сценарии, работаете с моками, event-driven потоками, API, базой данных и инфраструктурой тестового стенда. После выполнения задания вы получите персональную проверку и фидбэк от создателя курса.
- Поддержка преподавателя: В случае возникновения проблем с темой, заданиями или пониманием материала, всегда можно обратиться к преподавателю за помощью. Несмотря на подробность курса, если что-то останется непонятным, помощь всегда рядом.
Курс построен так, чтобы вы могли погружаться в материал и усваивать его поэтапно. Вы читаете теорию, изучаете скриншоты, смотрите видеоуроки с практическими примерами, выполняете тесты и задачи, а затем закрепляете знания на практике, получая персональный фидбэк.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Инженерный подход к автоматизации backend-тестирования. Вы переходите от «набора тестов» к проектированию тестовой системы: с изоляцией, управляемым состоянием, контрактами и предсказуемым поведением. Это уровень, на котором автотестам действительно доверяют.
- Навыки построения быстрых и стабильных автотестов. Вы научитесь создавать детерминированные тесты без флейков, ретраев и случайных падений. Тесты выполняются быстро, дают предсказуемый фидбек и не блокируют CI/CD.
- Практику с production-like backend-архитектурой. Вы работаете с полноценным микросервисным стендом: HTTP и gRPC, Kafka, база данных, внешние интеграции и асинхронные бизнес-процессы — максимально близко к реальным проектам.
- Умение тестировать backend через разные источники данных. Вы осваиваете тестирование через API, события Kafka и базу данных и учитесь осознанно выбирать подход в зависимости от сценария и архитектуры системы.
- Навык проектирования mock-сервисов и изоляции зависимостей. Вы научитесь писать собственные HTTP и gRPC mock-сервисы и управлять поведением внешних интеграций на уровне сценариев.
- Архитектуру изоляционных тестов для реальных проектов. Вы построите тестовую инфраструктуру, одинаково воспроизводимую локально и в CI/CD: с Docker Compose, конфигурацией окружения и автоматическим запуском.
- Проверенные инженерные паттерны и решения. Вы получите набор практик: сценарный подход, управление контекстом теста, детерминированная подготовка данных, контрактное тестирование и изоляция асинхронных процессов.
- Готовый инженерный проект. Итогом курса станет целостная тестовая система, которую можно использовать в работе и показывать на собеседованиях.
- Личную проверку заданий и подробный фидбэк. Все практические задания проверяются вручную с разбором архитектурных решений и рекомендациями по повышению стабильности тестов.
- Знания, которые не устаревают. Курс построен на инженерных принципах, а не на версиях библиотек. Эти навыки применимы в любых технологиях и командах.