Чек-лист інженера: основи надійного фреймворку автоматизації

💡 Усі статті, обговорення, новини про тестування — в одному місці. Приєднуйтесь до QA спільноти!

Вітаю, колеги!

Мене звати Володимир, я AQA в компанії Light IT Global, і в тестуванні вже понад 7 років. Постійно здобуваю досвід у розробці фреймворків автоматизації тестування — як з нуля, так і в їх підтримці, рефакторингу та оптимізації вже існуючих проєктів. За ці роки я вів собі нотатник, в якому відмічав ключові моменти, що роблять із середньостатистичного фреймворку автоматизації справді гарне інженерне рішення.

Сфер застосування автоматизованого тестування багато (API, Web, Mobile тощо), як і мов програмування, на яких вони можуть бути написані. Та існують фундаментальні принципи й функціональні вимоги, що підвищують ефективність та гнучкість будь-якого фреймворку автоматизації. Ретельний підхід до структури та функціональності фреймворку дає змогу не лише оптимізувати процес тестування, але й підвищити надійність та зручність його підтримки в довгостроковій перспективі.

Тож я вирішив сформувати всі свої нотатки та минулий досвід у такий собі чек-лист, який відображатиме універсальні критерії, яким має відповідати гарно побудований фреймворк автоматизації тестування незалежно від мови програмування й обраних технологій.

Буду безмежно радий, якщо використання цього чек-листа, як керівництва при створенні або оптимізації фреймворку, дозволить початківцям та/або вже практикуючим автоматизаторам забезпечити високу якість автоматизації тестування, полегшити процес впровадження тестів у робочі процеси, а також знизити ризики виникнення технічного боргу.

Для зручності та кращого фокусу розділив його на логічні частини:

Code Quality

1. No code duplication
2. Interaction abstraction
   1. Interaction with GUI pages/screens is extracted to Page Object classes
   2. Interaction with API is extracted to API Object classes
3. Functions and methods are modular, handling a single responsibility
4. The code is easy to read and understand without excessive comments
5. Consistent naming conventions for files, classes, and variables
6. Avoids hard-coded values by using variables and configuration files
7. Functions and components are reusable across tests
8. Clear directory structure (e.g., /tests, /data, /config) that keeps test logic, data, and configuration organized and separated
9. Pre-commit hooks are set up to automatically run before code is committed
10. The linting tool is configured to catch syntax and style issues

Test Quality

1. Test function names are descriptive and explain the purpose of the test
2. Test names are unique across the test suite
3. Tests are easy to read and understand without excessive comments
4. Pre/Post-condition fixtures are used to simplify and lower test code
   1. UI preconditions are created via API/DB
   2. API preconditions are created via DB
5. Tests only contain the steps to execute the test scenario (no data setup or helper logic)
6. Calculation logic or complex helper code is extracted to utility/helper functions
7. Soft assertions to gather all test checks (if more than one)
8. Tests are parameterized to run with different data sets without modifying the test code itself

Test Data Management

1. Centralized test data storage for easy access
2. Isolated test data per test to avoid dependencies
3. Automated test data cleanup for environment stability
4. Dynamic test data generation to avoid hard-coding/pesticide paradox
5. Secure handling of sensitive test data (e.g., masking, encryption)
6. Allows using different datasets based on test configuration

Test Run Management

1. Supports customization of the test run scope (e.g., smoke, regression, functional, E2E, etc.)
2. Supports tagging tests for selective execution
3. Execution flexibility for the local environment
4. Execution flexibility for CI/CD environment
5. Filters test runs based on environment or configuration
6. No hard-coded sensitive data

Scalability & Performance

1. Data used in tests is loaded only when necessary, avoiding heavy operations in setup/teardown
2. Optimized test execution time for fast feedback
3. Supports and configures parallel test execution
4. Tests are isolated (do not rely on or impact each other’s state), allowing independent runs
5. Uses mocks/stubs for running tests in an isolated environment

Error Handling & Logging

1. Generates detailed and readable logs with contextual information
2. Logs output is attached to a test reporting tool
3. Retry mechanism for handling flaky tests
4. Tests have meaningful assertions with clear and descriptive error messages for quick diagnosis
5. Handles unexpected failures gracefully without halting the suite
6. Configurable logging levels (e.g., debug, info, error)
7. Automatic screenshots or data dumps on failure (for UI tests or API responses)

Environment Configuration

1. Utilize a strategy to manage environment-specific configurations (e.g., dev, QA, production — if applicable)
2. Centralized configuration files for managing settings and environments
3. Supports running tests in multiple environments, cross-platform testing (if applicable)
4. Configuration is environment-independent and adaptable
5. Uses environment variables to handle sensitive data
6. Includes a Dockerfile to create a repeatable environment for testing
7. Logs are configured to output to the console, allowing Docker logs to be captured and reviewed easily
8. docker-compose.yml file (if multiple containers are needed)
   1. Health check in docker-compose.yml to verify all dependencies are running before tests start
   2. Supports volume mounting to easily update and run tests without rebuilding the container

Test Results Report

1. Integration with HTML test reporting tools (e.g., Allure, Playwright Reporter, etc.)
2. Detailed reporting output with insights for each test execution
3. Historical test run result data is handled
4. Each test has a link to a related test case in TCM
5. Test report is available for all team members and stakeholders
6. The status of the test results is sent to the messenger (e.g., slack, discord)
7. Test results are integrated with TCM test runs to track execution
8. Test report must contain a SUT build version (for mobile/tv/automotive apps) or code version/hash commit (for front-end/back-end)

CI/CD

1. The test pipeline can be run manually by any development team member
2. The test pipeline can be run on a specific schedule
3. The test pipeline is triggered by any related development project by a merge commit
4. The test pipeline jobs are parallelized (if possible)

Documentation & Maintainability

1. Comprehensive setup and usage documentation
2. Detailed guides for adding new tests and components
3. Test formed in a dedicated branch (feature/fix/maintenance)
4. Commits are small, focused, and well-documented
5. Changes are submitted through Pull Requests (or Merge Requests) that others can review before merging
6. Examples demonstrate framework setup and usage
7. Documentation is regularly updated and up to date
8. The project’s library packages are regularly updated

Цей чек-лист я вже застосовував на кількох проєктах для рев’ю фреймворків автоматизації, і він показав себе ефективним інструментом для виявлення проблемних місць та напрямків для оптимізації. В результаті його використання вдалося чітко визначити критичні аспекти, які потребували покращення.

Розумію, що технології та власний досвід постійно розвиваються, тож планую й надалі підтримувати цей чек-лист в актуальному стані у своєму Git-репозиторії.