6 типов тестирования API |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-01-30 12:45 1. Workflow Testing (тестирование рабочих процессов) - Суть: проверяет, что последовательность вызовов API работает корректно и позволяет выполнить определённый процесс от начала до конца. - Цель: убедиться, что цепочка API-запросов взаимодействует правильно, и бизнес-процесс (например, оформление заказа) завершается успешно. - Пример на изображении: показан сценарий с сообщением «Thanks for your order!» — иллюстрирует, как несколько API-вызовов объединяются для завершения заказа. 2. Performance Testing (тестирование производительности) - Суть: оценивает скорость, отзывчивость и стабильность работы API в различных условиях нагрузки. - Цель: выявить «узкие места» — например, задержки при обработке запросов или сбои при высокой нагрузке. - Пример на изображении: сервер соединён с облаком API пунктирной линией с точками, символизирующими нагрузку — это отражает проверку работы API под нагрузкой. 3. Security Testing (тестирование безопасности) - Суть: использует методы пенетрационного (атакующего) и фаззинг-тестирования (подачи некорректных данных) для поиска уязвимостей. - Цель: обнаружить слабые места в API, которые могут быть использованы злоумышленниками (например, SQL-инъекции, неавторизованный доступ). - Пример на изображении: два силуэта в капюшонах, символизирующие хакеров, пытаются взаимодействовать с облаком API — это подчёркивает аспект безопасности. 4. Data-driven Testing (тестирование, управляемое данными) - Суть: подаёт на вход API различные наборы и типы данных, чтобы проверить корректность работы в разных сценариях. - Цель: убедиться, что API правильно обрабатывает крайние случаи (например, пустые значения, некорректные форматы) и не выдаёт ошибок. - Пример: тестирование, как API реагирует на разные типы входных данных — числа, строки, JSON-объекты. 5. Contract Testing (тестирование контракта) - Суть: проверяет, что обмен данными между клиентом и API соответствует заранее оговорённой структуре запросов и ответов. - Цель: гарантировать, что клиент и сервер «говорят на одном языке» — форматы JSON/XML, HTTP-статусы, заголовки запросов совпадают с документацией. - Пример на изображении: схема с блоками «Request» (запрос) и «Response» (ответ), соединёнными с облаком API, иллюстрирует проверку структуры обмена данными. 6. Endpoint Testing (тестирование конечных точек) - Суть: проверяет отдельные конечные точки (endpoints) API — корректно ли они реагируют на запросы и возвращают ожидаемые данные или коды ошибок. - Цель: выявить неработающие или некорректно настроенные endpoints, например, 404-ошибки, неверные JSON-ответы. - Пример: отправка GET-запроса к `/users` должна возвращать список пользователей, а POST-запрос к `/login` — токен аутентификации. Если этого не происходит — endpoint требует доработки. Источник: vk.com Комментарии: |
|