این دوره جامع طراحی شده تا دانش و مهارت‌های عملی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک متخصص تست API را در اختیار شما قرار دهد. در پایان این آموزش، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم بنیادی API ها، RESTful سرویس‌ها، و پروتکل HTTP را به طور کامل درک کنید.
• با استفاده از کتابخانه Requests در پایتون، انواع درخواست‌های HTTP (مانند GET, POST, PUT, DELETE) را به API ها ارسال کرده و پاسخ‌ها را تحلیل کنید.
• با فریم‌ورک PyTest، تست‌های API موثر و قابل نگهداری را توسعه دهید، از Fixtures برای راه‌اندازی و پاکسازی تست‌ها بهره ببرید، و تست‌ها را پارامترایز کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته اعتبارسنجی پاسخ‌های API (مانند بررسی کدهای وضعیت، هدرها و محتوای JSON/XML) را پیاده‌سازی نمایید.
• استراتژی‌های مدیریت داده‌های تست، از جمله ایجاد داده‌های تست پویا و خواندن از منابع خارجی، را فرا بگیرید.
• مفهوم و کاربرد Mocking در تست API را برای ایزوله کردن وابستگی‌ها درک کرده و به کار بگیرید.
• با اصول طراحی یک فریم‌ورک تست API قوی و مقیاس‌پذیر آشنا شوید.
• توانایی گزارش‌گیری از نتایج تست و یکپارچه‌سازی تست‌های خود با سیستم‌های CI/CD (یکپارچه‌سازی پیوسته/تحویل پیوسته) را کسب کنید.
• با بهترین روش‌ها و الگوهای طراحی در اتوماسیون تست آشنا شوید تا کدهای تست تمیز و کارآمدی بنویسید.

شرکت در این آموزش، نه تنها مهارت‌های فنی شما را ارتقاء می‌دهد، بلکه مزایای شغلی و حرفه‌ای قابل توجهی را نیز به همراه خواهد داشت:

• افزایش چشمگیر مهارت‌های شغلی: با تسلط بر اتوماسیون تست API با پایتون، جایگاه خود را در بازار کار فناوری اطلاعات، به ویژه در نقش‌های مهندسی تضمین کیفیت خودکار (SDET) و مهندسی اتوماسیون، تثبیت خواهید کرد.
• درک عمیق از معماری بک‌اند: این دوره به شما کمک می‌کند تا درک بهتری از نحوه کار سرویس‌های بک‌اند و ارتباط آن‌ها با یکدیگر به دست آورید.
• توانایی حل مشکلات پیچیده: با یادگیری نحوه شناسایی و گزارش دقیق باگ‌ها در سطح API، به بهبود کیفیت کلی محصولات نرم‌افزاری کمک خواهید کرد.
• افزایش کارایی و صرفه‌جویی در زمان: اتوماسیون تست API به شما امکان می‌دهد تا تست‌ها را به صورت سریع‌تر و مکررتر اجرا کنید، که منجر به کاهش زمان انتشار و هزینه توسعه می‌شود.
• ساخت فریم‌ورک‌های تست قدرتمند: شما دانش لازم برای طراحی و پیاده‌سازی فریم‌ورک‌های تست اختصاصی را کسب می‌کنید که می‌تواند برای پروژه‌های مختلف استفاده شود.
• آمادگی برای چالش‌های آینده: با توجه به روند رو به رشد میکروسرویس‌ها و معماری‌های مبتنی بر API، این مهارت‌ها شما را برای نیازهای آینده صنعت آماده می‌سازد.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌نویسی و منطق الگوریتم‌ها.
• دانش پایه از زبان برنامه‌نویسی پایتون (سینتکس، انواع داده، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع). نیازی به تسلط کامل نیست، اما درک مبانی پایتون به شما کمک شایانی می‌کند.
• آشنایی با محیط خط فرمان (Command Line) و نحوه اجرای اسکریپت‌های پایتون.
• درک کلی از نحوه عملکرد وب و پروتکل HTTP (درک درخواست‌ها و پاسخ‌ها).
• علاقه و انگیزه برای یادگیری و کاوش در دنیای تست نرم‌افزار و اتوماسیون.

۱. مقدمه‌ای بر تست API و مفاهیم پایه

• نقش API ها در معماری نرم‌افزار مدرن.
• انواع API ها (REST, SOAP, GraphQL).
• آشنایی با پروتکل HTTP، متدها، کدهای وضعیت، هدرها.
• فرمت‌های تبادل داده: JSON و XML.
• ابزارهای دستی تست API (مانند Postman یا Insomnia) و مزایای اتوماسیون.

۲. پایتون برای تست‌کنندگان

• مروری سریع بر ساختار زبان پایتون: متغیرها، انواع داده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها، تاپل‌ها).
• توابع، کلاس‌ها و مفاهیم OOP در پایتون (مختص نیازهای تست).
• مدیریت خطا و استثنائات (Exception Handling).
• نصب و مدیریت پکیج‌ها با pip و محیط‌های مجازی (Virtual Environments).

۳. کار با Requests؛ قلب تعامل با API

• نصب و استفاده از کتابخانه Requests.
• ارسال درخواست‌های GET، POST، PUT، DELETE و سایر متدها.
• مدیریت پارامترها و هدرهای درخواست.
• ارسال داده‌های JSON و Form Data.
• دریافت و تحلیل پاسخ‌های API: کدهای وضعیت، محتوا، هدرها.
• مدیریت خطاها و Timeouts در Requests.

۴. PyTest؛ فریم‌ورک قدرتمند اتوماسیون

• معرفی PyTest و دلایل محبوبیت آن.
• نصب و راه‌اندازی PyTest.
• نوشتن اولین تست و اجرای آن.
• مفهوم Assertions و انواع آن.
• استفاده از Fixtures برای تنظیم و پاکسازی محیط تست.
• پارامترسازی تست‌ها (Parametrize) برای اجرای سناریوهای متعدد.
• گروه‌بندی تست‌ها با Markers.
• گزارش‌گیری از نتایج تست.

۵. پیاده‌سازی سناریوهای تست پیشرفته

• تست‌های Data-Driven: خواندن داده‌های تست از فایل‌های CSV، JSON یا دیتابیس.
• اعتبارسنجی ساختار JSON با JSON Schema.
• تست‌های امنیتی پایه API (مانند احراز هویت و مجوز).
• مدیریت Cookies و Sessions در تست‌ها.
• تست API های نیازمند احراز هویت (OAuth2, JWT).

۶. مدیریت داده‌های تست و محیط‌ها

• ایجاد داده‌های تست واقعی و مصنوعی.
• استفاده از Mocking و Patching برای ایزوله کردن تست‌ها و شبیه‌سازی سرویس‌های خارجی.
• مدیریت پیکربندی‌های محیط‌های مختلف (توسعه، تست، تولید).
• نوشتن ابزارهای کمکی برای اتوماسیون (مانند کلاس‌های API Client).

۷. ادغام با CI/CD و بهترین روش‌ها

• مفهوم CI/CD و اهمیت تست‌های خودکار در آن.
• بررسی اجمالی ابزارهای CI/CD (مانند Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions).
• ادغام تست‌های PyTest با سیستم‌های CI/CD.
• بهترین روش‌ها برای طراحی فریم‌ورک تست API: ماژولار بودن، قابلیت استفاده مجدد.
• نوشتن کدهای تست تمیز، خوانا و قابل نگهداری.

۸. پروژه‌های عملی و حل مسئله

• انجام تمرینات عملی متعدد در طول دوره برای تثبیت مفاهیم.
• پیاده‌سازی یک پروژه تست API کامل از ابتدا تا انتها.
• حل چالش‌های رایج در اتوماسیون تست API.