Представьте: ваши автотесты проходят стабильно, ошибок почти нет, команда довольна. Но со временем тесты стали работать в «стерильных» условиях и перестали отражать реальность. Именно с такой ситуацией мы столкнулись на крупном продукте после трех лет регулярных прогонов. В этой статье расскажем, как мы перешли от «зашитых» констант к системе динамической генерации данных, сделали тесты «сложнее» и в итоге повысили их реальную эффективность в 10 раз.

Причина такого поведения оказалась в самом фундаменте: автотесты опирались на статичные, «зашитые» данные, созданные еще при первом покрытии кода. Они были разработаны более трех лет назад и для скорости были объявлены в виде констант непосредственно перед кодом теста.

Эти статичные данные когда-то ускорили старт - позволили быстро покрыть систему тестами и отлавливать баги на ранних этапах. Постепенно по мере их устаревания мы столкнулись с тем, что:

•  одинаковые значения вызывали конфликты при повторных запусках

• тесты перестали моделировать реальные сценарии 

• любое изменение продукта требовало ручных правок в сотнях файлов 

Мы поняли, что пришло время не просто «обновить данные», ведь это будет временная мера, а полностью переосмыслить подход.

Смена парадигмы

Возникла идея создавать тестовые данные «на лету», чтобы данные всегда были уникальны, и не привязывались к какому-то временному промежутку. Мы разработали систему динамической генерации данных, которая формирует входные данные непосредственно перед каждым прогоном тестов.

Основные принципы:

• Централизованный генератор данных

  Это набор классов, отвечающих за создание валидных данных в нужном формате. Каждый класс знает правила формирования полей и автоматически генерирует значения, соответствующие бизнес-логике. Благодаря централизованности мы можем легко вносить изменения - корректируется только генератор, а не каждый тест отдельно. 

• Строгие контракты и интерфейсы-шаблоны

  Для каждого типа данных создается шаблон в виде интерфейса. Он определяет структуру и типизацию будущего JSON-объекта. Такой контракт гарантирует единообразие и предсказуемость данных, снижает количество ошибок при интеграции и упрощает сопровождение. 

• Гибкость сценариев

  При запуске теста можно передавать параметры - часть данных задается вручную, а часть формируется автоматически. Это позволяет моделировать различные сценарии: от полностью случайных данных до строго контролируемых комбинаций. Так каждый тест может быть уникальным, но при этом полностью воспроизводимым. 

• Универсальный формат

  Все данные формируются в формате JSON, что упрощает отладку, логирование и интеграцию с другими системами. 

Автотесты перестали зависеть от артефактов прошлых лет и начали адаптироваться под каждый новый релиз.

Как это изменило тестирование

 1. Повысилась надежность

Каждый прогон теперь уникален - исчез «синдром пестицида», когда тесты перестают находить ошибки в знакомых сценариях. Более того, случайно сгенерированные данные уже трижды помогли выявить критические баги, которые раньше мы бы не смогли отловить.

2. Ускорились процессы

QA-команда получила инструмент, который позволяет мгновенно генерировать нужные данные без ручной подготовки. Время на поддержку и актуализацию тестов сократилось примерно в 10 раз. Теперь изменения вносятся в одном месте, а не в сотнях файлов.

3. Снизилась стоимость тестирования

Все правки теперь централизованы: достаточно обновить генератор, а новые данные автоматически применяются во всех тестах. Это уменьшило трудозатраты и позволило тратить на актуализацию регресс-тестов всего пару часов при изменении бизнес-логики.

4. Тесты стали ближе к реальности

Данные отражают реальные пользовательские сценарии и непредсказуемость. Это повысило точность и ценность каждого тестового прогона.

5. Решение масштабируется

Генератор данных легко расширять. При появлении новых требований не нужно переписывать тесты, а достаточно добавить новый генератор или параметр. 

Заключение

Мы сознательно «усложнили жизнь» автотестам, заставив их работать с непредсказуемыми, динамическими данными. Но именно это «усложнение» сделало их по-настоящему полезными. Теперь они не просто проверяют, что система работает на одном заранее известном сценарии, а ищут слабые места в условиях, максимально приближенных к реальности.

Если ваши автотесты стали проходить «слишком хорошо» — присмотритесь к данным, на которых они работают. Возможно, пришло время заменить устаревшие константы на «живую» генерацию.

А как вы работаете с тестовыми данными? Сталкивались с такими проблемами?