QA / QA Automation

¿Qué entiendes por los términos "estrategia de prueba", "arquitectura" y "decisión"?

¿Cómo se manejan las excepciones en Python? ¿En qué caso se usa try/except?

¿Con qué sistemas operativos trabajas: Windows, Linux?

¿Qué son los generadores en Python? ¿Cómo se llama el iterador que utiliza yield en su interior?

¿Qué comandos o utilidades de línea de comandos ha utilizado para trabajar con Kafka?

¿Será el uso de la función B igual en el primer y en el segundo caso?

@pytest.mark.skip("flaky") def test_create_user(self, base_url, generate_faker_data): headers = {"api-key": "special-key"} data = { **generate_faker_data } response = requests.post(f'{base_url}/user', json=data, headers=headers) assert response.status_code == 200, "Error, registration failed" assert "code" in response.json(), "Error, entity not created" response_username = requests.get(f'{base_url}/user/{data["username"]}') assert response_username.json()['username'] == data['username'] assert response_username.json()['id'] == data['id'], "IDs do not match" self.attach_response(response.json())

¿Por qué puede ser necesario más de un contenedor en un Pod de Kubernetes?

@pytest.fixture(scope="session") def a(): return [1, 2] def test_one(a): a.append(3) def test_two(a): print(len(a))

Hay 2 listas a = [1, 2, 3] b = [6, 5, 4] Se necesita crear una lista final que contenga todos los elementos de la primera, el carácter "a" y todos los elementos de la segunda en orden inverso ejemplo c = [1, 2, 3, 'a', 4, 5, 6]

¿Por qué al usar yield no habrá una nueva consulta a la base de datos en cada llamada? ¿Cómo afecta esto a la limpieza e integridad de los datos de prueba?

¿Cómo llevaste a cabo el trabajo de detallado y diseño de tus pruebas?

Cuéntame sobre tu experiencia, especialmente en la automatización de pruebas. ¿Qué tareas realizaste: pruebas de API, pruebas de UI, cuáles más, cuáles menos?

¿Por qué esta prueba está marcada como flaky, aunque parece simple?

¿Con qué sistema operativo trabaja?

El conjunto E2E grande tarda 40 minutos en ejecutarse en cada MR, incluso si solo se modifica el README. ¿Cómo organizar la ejecución para que los cambios pequeños no inicien todo el conjunto de pruebas?

¿Cuántas pruebas automáticas de API has creado?

¿Qué son los iteradores en Python? ¿Qué método mágico implementa el iterador? ¿Cómo se realiza el desplazamiento al siguiente elemento? ¿Qué sucede si se recorre el iterador por segunda vez?

¿Alguna vez has tenido que escribir scripts en Bash?

¿Qué biblioteca utilizaste para las pruebas de API en Python?