спасибо

Есть какие-то стоящие книги по автотестам? В целом интересуют общие вопросы: как надо делать, как не надо делать и т.д. ибо пишу тесты и начинаю подозревать, что делаю дичь

Спасибо, это читал,  но оно больше как инструкция к pytest, а мне больше нужно наверное проектирование текстов и что-то в этом духе

вот эта вроде ничего
https://www.amazon.com/Complete-Guide-Test-Automation-Maintaining/dp/1484238311

Спасибо,  посмотрю!

тесты одни из простейших по структуре кодовых баз, что бы ты не тестировал

фреймворки для тестирования сложны, но сам код тестов сложно же сделать откровенно плохим. даже интересно как люди для себя обьясняют желание учить что-то по коду тестов вместо в целом чтения по дизайну кода. код тестов это подмножество любого кода, только еще более тривиальное

я не совсем об этом, речь не о коде тестов,  а о том "как" тестировать. Типа в ручном тестировании понятно, все кейсы не покрыть, с помощью техник тест дизайна отбираются самые критичные и т.д. С автотестами мы поидее должны покрывать гораздо больше, но мне интересно в какие моменты нужно тормознуть, чтобы не скатиться в излишнее тестирование. Т.е. у меня например сейчас ситуация - есть api метод который строит достаточно сложное дерево из различных значений подтаблиц. Таблиц с которыми это нужно проверить достаточно много, в итоге чтобы построить своё дерево (с которым будет проводиться сравнение) я перенес в код проекта с тестами кучу логики из самого тестируемого приложения и продолжаю допиливать, соответственно ушло много времени. Так вот я думаю, может я уже переборщил и стоило  не строить это дерево динамически, а тупо вынести в файл несколько ожидаемых результатов? Покрытие будет гораздо меньше, но поддержка такого кода будет несравнимо легче и времени на написание гораздо меньше. Я просто автоматизацией занимаюсь совсем недавно, поэтому опыта еще мало, вот хочу лучше понимать такие моменты

Да те же самые техники тест-дизайна. Единственный плюс - можно написать один тест и параметризовать его в усмерть, насколько хватит фантазии. По поводу вашего дерева не понял только. А логику тестируемого приложения и надо тестировать, что же еще делать тестировщику 🙂

Раз уж тут зашла об этом речь, посоветуешь хороших книг на эту тему?

c автотестами ты абсолютно также используя техники тест дизайна (классы эквивалентности, boundaries check) приходишь к тестовым данным.

дата провайдеры как входной тест даты так и ожидаемого результата могут быть плоскими и простыми (ты захардкодил данные: строку, json, etc) и посложнее: ты можешь сходить в базу / другое API / етс чтобы получить ожидаемый обьект.

написание сложных датапровайдеров никак особо не отличается от написания любого продакшен кода, тестирование как область не налагает на интерфейсы / реализации классов ничего дополнительно

советую читать документацию по тестовым фреймворкам, и каждый раз когда поулчается что-то костыльное, смотреть в сторону абстракции, которая костыль будет помещать в хорошо описанный конкретный кусок кода таким образом, чтобы тест кейс без него выглядел максимально аутентично

Да не, я про дизайн кода в целом

по коду есть много докладов от raymond hettinger, Sandi Metz

code complete

fluent python

Спасибоу, посмотрим

в общем вот такие книги на усмотрение от McConnel