Чему вы научитесь
- — Отправлять GET, POST, PUT, PATCH, DELETE-запросы через requests и httpx с корректной передачей headers, params, json и files.
- — Валидировать ответы API через Pydantic-модели с использованием Field, Literal, Optional и алиасов для camelCase ↔ snake_case.
- — Строить вложенные Pydantic-модели для сложных JSON-структур и обрабатывать ValidationError по production-стандартам.
- — Применять Service Object Model для построения масштабируемой архитектуры API-автотестов.
- — Разделять код на endpoints, payloads и api-методы для поддерживаемости тестов в долгосрочной перспективе.
- — Настраивать логирование с ротацией файлов и одновременным выводом в файл и консоль.
- — Запускать нагрузочные тесты через Locust и анализировать результаты.
- — Генерировать клиент API из swagger.json через инструмент API Game Changer.
- — Интегрировать автотесты с Allure для удобной отчётности по результатам прогона.
- — Обрабатывать таймауты, HTTP-ошибки и валидационные исключения в стиле production-кода.
- — Оформлять автотесты по индустриальным стандартам, готовые к показу на технических собеседованиях.
О курсе
Цель курса — поднять ваш уровень API-автоматизации с «умею писать тесты на requests» до «умею проектировать API-фреймворк». На выходе у вас будет собственная архитектура автотестов на Service Object Model, понимание асинхронности и набор паттернов, которые применяются в крупных QA-командах.
Почему именно этот курс:
На рынке много вводных курсов по API-тестированию, которые останавливаются на уровне «отправили GET — проверили статус-код». Этого недостаточно для Middle/Senior уровня. На реальных проектах нужно уметь валидировать сложные ответы через Pydantic, организовать архитектуру так, чтобы её не пришлось переписывать через спринт, логировать запросы для дебага в CI, ускорять прогон через асинхронность и быстро поднимать клиент из swagger.json. Этот курс закрывает именно эти темы — те, которые отделяют джуна от мидла на собеседовании.
Что вы будете делать:
Каждый модуль — это разбор темы на уровне кода и практические задания с автопроверкой. Вы будете строить Pydantic-модели для реальных API-ответов, рефакторить тесты в Service Object Model, писать асинхронные параллельные тесты на httpx, настраивать логирование с ротацией и в финале собирать собственный мини-фреймворк, который можно положить в портфолио.
Программа курса (9 модулей):
- Библиотека requests — углублённая работа с GET/POST/PUT/PATCH/DELETE, headers, params, json, files, обработка ошибок.
- Pydantic. Часть 1 — BaseModel, автоматическое преобразование типов, Optional, вложенные модели, методы
model_dumpиmodel_dump_json. - Pydantic. Часть 2 — валидация списков, ограничения через Field, Literal для enum-подобных значений, алиасы для camelCase API.
- Service Object Model. Часть 1 — структура проекта, разделение на endpoints / payloads / api, базовый хелпер для запросов.
- Service Object Model. Часть 2 — углублённая работа с архитектурой, переиспользование и масштабирование.
- Логирование — настройка logger, ротация файлов через RotatingFileHandler, форматирование, интеграция логов в API-классы.
- Введение в Locust — основы нагрузочного тестирования API.
- API Game Changer — автоматическая генерация клиента и Pydantic-моделей из
swagger.json, интеграция через Docker. - Библиотека httpx (текстовый урок) — современная альтернатива requests, синхронный и асинхронный Client, параллельные запросы через AsyncClient + asyncio.gather, HTTP/2, миграция с requests.
Особенности курса:
— Все примеры из реальных проектов, а не учебных «hello world».
— Упор на архитектуру и поддерживаемость, а не на «написать как-нибудь, лишь бы прошло».
— Параллельное знакомство с двумя HTTP-библиотеками (requests и httpx) — на работе встречаются обе.
— Финальная архитектура — это тот же подход, что используется в QA-командах продуктовых компаний.
После курса у вас будет навык уровня Middle AQA Engineer и готовый проект в портфолио, который этот уровень подтверждает.
Для кого этот курс
Начальные требования
— Уверенное владение Python: ООП, классы, исключения, декораторы, типизация (type hints).
— Опыт работы с pytest: фикстуры, параметризация, conftest.py, маркеры.
— Понимание HTTP и REST на практическом уровне: методы, статус-коды, заголовки, JSON, авторизация через токен.
— Опыт работы с виртуальным окружением, pip и Git.
— Установленный Python 3.10+ и IDE (PyCharm или VS Code).
— Желательно: базовое знакомство с Allure и CI (GitHub Actions / GitLab CI), но не критично.
Если ещё не знаете Python и pytest — сначала пройдите курс по ним, у меня они тоже есть, иначе материал будет идти тяжело.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
— Видео-лекции с разбором кода построчно — упор на «почему так», а не «нажми кнопку».
— Практические задания после каждого модуля с эксклюзивной автоматической проверкой от AI на платформе.
— Реальные публичные API для отработки: Rick and Morty API, ReqRes, PetStore, JSONPlaceholder.
— Код всех примеров доступен для скачивания.
— Чат курса в телеграмме.
— Финальный проект — собственный фреймворк API-автотестов на Service Object Model, готовый к публикации в портфолио на GitHub.
Программа курса
Входит в 1 программу
Что вы получаете
- — навыки API-автоматизации уровня Middle AQA, востребованные на рынке,
- — готовый шаблон Service Object Model, который можно адаптировать под любой проект,
- — уверенное владение Pydantic для валидации сложных API-ответов,
- — понимание асинхронных параллельных запросов через httpx + asyncio,
- — практику нагрузочного тестирования через Locust,
- — навык генерации API-клиента из swagger.json через API Game Changer,
- — подход к логированию production-уровня с ротацией файлов,
- — доступ к чату курса,
- — сертификат об окончании курса,
- — финальный проект автотестов в портфолио на GitHub.