Как вы проверите, что вернулись именно нужные поля?

Проверить, что вернулись именно нужные поля, можно несколькими способами, в зависимости от типа ответа (JSON, XML и т. д.), используемого инструмента и уровня тестирования (API, E2E):

1. Проверка схемы ответа (Schema Validation):

   • Наиболее надежный способ.
   • Создается схема (JSON Schema, XML Schema) описывающая структуру и типы данных ожидаемого ответа.
   • Ответ валидируется на соответствие этой схеме.
   • Гарантирует наличие/отсутствие полей, их типы и, опционально, регулярные выражения для значений.

   // Пример JSON Schema для ответа с пользователем
   {
     "type": "object",
     "properties": {
       "id": { "type": "integer" },
       "name": { "type": "string" },
       "email": { "type": "string", "format": "email" }
     },
     "required": ["id", "name", "email"]
   }
   

2. Прямая проверка наличия/отсутствия полей и значений (Field Presence and Value Assertion):

   • Парсинг ответа.
   • Проверка, что каждое ожидаемое поле присутствует.
   • Проверка, что нежелательные поля отсутствуют.
   • Проверка типов данных полей.
   • Проверка значений полей (на соответствие конкретному значению, регулярному выражению, диапазону и т. д.).

   # Пример проверки JSON ответа в Python (с использованием requests и pytest)
   import requests
   import pytest
   
   def test_user_response_fields():
       response = requests.get("http://api.example.com/users/1")
       assert response.status_code == 200
       data = response.json()
   
       # Проверка наличия полей
       assert "id" in data
       assert "name" in data
       assert "email" in data
   
       # Проверка отсутствия нежелательных полей (например, 'password')
       assert "password" not in data
   
       # Проверка типов полей
       assert isinstance(data["id"], int)
       assert isinstance(data["name"], str)
       assert isinstance(data["email"], str)
   
       # Проверка значений (пример)
       assert data["id"] > 0
       assert "@" in data["email"] # Простейшая проверка формата email
   

3. Сравнение с эталоном (Golden Master / Snapshot Testing):

   • Сохраняется заведомо правильный ответ (эталон).
   • Актуальный ответ сравнивается с эталоном.
   • Полезно для проверки стабильности структуры, но менее гибко при ожидаемых изменениях в данных.

4. Использование специализированных библиотек/фреймворков:

   • RestAssured (Java)
   • Postman (Newman): позволяет писать тесты на JavaScript, включая проверки схемы и полей.
   • Pytest/unittest с библиотеками для работы с JSON/XML.

Выбор метода зависит от сложности структуры ответа, требований к точности проверки и используемого стека технологий. Схема валидация является золотым стандартом для API тестирования, так как она покрывает все аспекты структуры и типов данных.