Este projeto desempenha um papel vital ao preservar a integridade de dois sistemas por meio de testes rigorosos via Web e API. Ao empregar Python como linguagem principal e Selenium e Zeep como ferramentas-chave, a automação simula interações simples e complexas realizadas por usuários em operações cotidianas.
A escolha do Python garante uma codificação eficiente e flexível, enquanto o Selenium, ao emular um navegador, reproduz fielmente o comportamento do usuário e Zeep cria toda a interface SOAP para validar o comportamento da API dos sistemas.
Isso permite a detecção precoce de falhas, aprimorando a experiência do usuário final e assegurando a estabilidade do sistema. Esse processo de teste meticuloso é essencial para identificar possíveis problemas e garantir que os padrões de funcionamento sejam mantidos, proporcionando assim um ambiente digital mais confiável e eficaz.
OBS: a arquitetura aqui presente, bem como o relatório de exemplo são estruturas reais, mas que por motivos de sigilo comercial tiveram seus dados alterados, de modo que seja perfeitamente possível entender o que foi feito sem comprometer as informações reais validadas.
O projeto real possui mais de 80 arquivos de testes divididos entre as modalidades "Web" e "API", com quase 1M de linhas escrita em Python, tasks assíncronas asyncio e execução paralela para dar conta da estrutura robusta do projeto; aqui está apenas a estrutura mínima para fácil compreensão da arquitetura utilizada.
Construído com a estrutura em classes do Unittest - biblioteca padrão do Python para testes - e executado com Pytest de forma paralela - quando há intenção de validar os ambientes - o Projeto Automação uniu o melhor dos dois mundos: a organização da POO do Unittest com a performance de execução do Pytest.
Cada __init__.py inicializa uma nova classe-base para os sub-diretórios abaixo dela, possibilitando que cada módulo tenha acesso às ferramentas necessárias conforme determinado pelo princípio S.O.L.I.D (mais especificamente O - Open/Closed Principle: objetos ou entidades devem estar abertos para extensão, mas fechados para modificação - e I - Interface Segregation Principle: uma classe não deve ser forçada a implementar interfaces e métodos que não utilizará).
O __init__.py na raíz do diretório de testes é o maior e, possivelmente, mais complexo, pois nele é implementada a maior parte das funcionalidades e lógicas, funções gerais e a classe-mor BaseTestCase(unittest.TestCase), de onde todos os testes derivam, como demonstrado a seguir:
Com a estrutura demonstrada acima, deve-se imaginar que a cada nível que a estrutura se aprofunda, mais específicas são as classes, comportamento decorrente de suas implementações onde comportamentos comuns entre mais classes são definidos em classes mais ao centro, enquanto elementos mais específicos se definem em classes mais periféricas.
Através das implementações de métricas presentes na classe BaseTestCase nos métodos setUpClass e tearDownClass - ambos decorados com @classmethod - e própria execução dos testes registra as métricas definidas, sendo elas name, type, path, methods_count, duration, readable e manual_exec, conforme indicado abaixo:
| Métrica | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
name |
str |
Nome da classe dentro do programa ExemploTestCase -> ExemploTestCase(...) |
type |
Literal["Web", "API"] |
Tipo de teste realizado, Web ou API "API" |
path |
str |
Caminho do dir raíz até o teste test.test_api.abc.ExemploTestCase |
methods_count |
int |
Quantidade de cenários dentro do caso de teste 12 |
duration |
float |
Tempo de execução da classe, em segundos 21.076 |
readable |
str |
Nome "human-readable" da classe "Caso de Exemplo" |
manual_exec |
int |
Tempo de execução manual da classe, em segundos 720 |
Acesse o Relatório de Execução - Testes Automatizados para ver em detalhes o resultado obtido a partir das métricas observadas e quais tipos de informações são encontradas lá.
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