Дипломная работа «Автоматизация регрессионного тестирования с использованием языка программирования Python» (МТИ)

⚙️ В мире непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) ручное регрессионное тестирование становится узким местом. Дипломная работа, посвященная созданию системы его автоматизации на Python, — это не теоретическое исследование, а полноценный инженерный проект, который демонстрирует вашу способность решать реальные производственные задачи выпускника IT-направления МТИ.

📊 Автоматизация регрессий — это инвестиция в качество: она ускоряет feedback-цикл, снижает human error и позволяет тестировать больше за меньшее время. Ваша задача — не просто автоматизировать, а спроектировать систему, которую сможет поддерживать и развивать целая команда.

💻 Наша команда senior automation-инженеров, прекрасно знакомая со стеком Python и стандартами МТИ, поможет вам построить логичный, современный и впечатляющий проект.

🏗️ Архитектура и ключевые компоненты дипломного проекта:

1. Анализ предметной области и выбор стратегии. Определение объекта тестирования: веб-приложение, REST API, мобильное приложение или desktop. Обоснование выбора Python и конкретных библиотек (pytest vs unittest, Selenium WebDriver, Requests, Allure Report).

2. Проектирование фреймворка (ядро работы). Создание понятной, слоеной архитектуры:

   • Слой управления тестовыми данными (JSON, YAML, базы данных).

   • Слой Page Object Model (для UI) или Service Layer (для API) для переиспользования кода.

   • Слой тестовых сценариев (логика тест-кейсов).

   • Слой запуска и отчетности (конфигурация для разных окружений: dev, staging).

3. Разработка ключевых модулей автоматизации:

   • Автоматизация UI-тестов: Написание стабильных скриптов на Selenium WebDriver с использованием явных ожиданий (WebDriverWait).

   • Автоматизация API-тестов: Создание комплексных сценариев проверки REST API с помощью библиотеки Requests, валидация статус-кодов, JSON-схем.

   • Работа с базами данных: Написание скриптов для подготовки данных и проверки результатов (SQLAlchemy, psycopg2).

4. Интеграция в CI/CD и улучшение процесса. Настройка автоматического запуска регрессионной пачки по расписанию или событию (например, push в master-ветку). Создание пайплайна в Jenkins/GitLab CI. Генерация наглядных отчетов в Allure или pytest-html.

5. Анализ эффективности. Сравнение метрик до и после: время прогона регресса, процентное покрытие критического функционала, количество найденных regression bugs. Расчет условной экономии трудозатрат.

6. Документирование и развертывание. Написание руководства по установке и использованию фреймворка. Создание unit-тестов для самих тестовых утилит. Подготовка рекомендаций по поддержке и развитию.

7. Оформление и подготовка к защите. Подготовка презентации с живыми демо: запуск пачки тестов, просмотр отчета Allure, скриншот дашборда Jenkins.

✅ Почему для такого технического диплома выбирают нас:

• Промышленный подход. Мы учим строить не скрипты, а фреймворк — поддерживаемую систему.

• Современный стек. Работа с актуальными версиями библиотек, паттернами (Page Object, Fixtures), инструментами отчетности.

• Интеграция в DevOps-практики. Фокус на том, как автоматизация встраивается в реальный процесс разработки, а не существует сама по себе.

• Соблюдение стандартов кода и сроков МТИ. 📅 Рекомендуемый срок выполнения — 10-14 дней. Срочная реализация согласовывается индивидуально.

• Экспертная поддержка. Помощь в объяснении архитектурных решений и ответах на каверзные вопросы комиссии про выбор библиотек.