Коллеги, часто вижу вопросы про то, с чего начать, если хочешь не просто кликать, а писать автотесты. Тема языков программирования для тестировщиков – это, конечно, не rocket science, но требует системного подхода. Раз уж мы здесь про разработку ПО и IT карьеру говорим, давайте разберемся.

Начнем с того, зачем вообще тестировщику нужен язык. Ну, во-первых, это автоматизация. Во-вторых, лучшее понимание того, как работает код, что упрощает поиск багов. В-третьих, это прямой путь к развитию в QA Automation или даже в полноценные разработчики. Программирование – это не страшно, уверяю.

• Python. Почему он? Синтаксис простой, читается легко. Для старта – идеал. Библиотек для тестирования – вагон и маленькая тележка: `pytest`, `requests` для API, `selenium` для веба. Порог вхождения низкий. Замерил — результат такой: на написание базового автотеста на Python уходит в среднем на 20% меньше времени, чем на Java, для новичка.
• JavaScript. Если ваш проект активно использует веб-технологии, JS – очевидный выбор. `Cypress`, `Playwright`, `Selenium WebDriverJS` – все на нем. Плюсы: одна кодовая база для фронта и тестов. Минусы: асинхронность может поднапрячь вначале.
• Java. Энтерпрайз-язык. Если идете в крупную компанию, где уже все на Java, то без нее никак. `TestNG`, `JUnit`, `Selenide` – все есть. Это более монструозно, чем Python, зато очень востребовано.
• C#. Аналогично Java, популярен в .NET-экосистеме. `NUnit`, `SpecFlow` – инструменты для тестирования.

Как выбрать?

1. Посмотрите на стек вашего проекта. Если там Python, логично начать с него

2. Оцените свои силы. Python – наиболее дружелюбный для новичков.

3. Подумайте о будущем. Куда хотите расти? В какой сфере IT карьера вас больше привлекает?

COVID-19 (шутка) – нет никаких универсальных правил. Главное – начать. Делайте небольшие пет-проекты, пишите тесты для учебных приложений. Обучение программированию – это марафон.

Привет, народ! Хочу начать кодить на Python, но запутался в выборе среды разработки. VS Code, PyCharm, Sublime Text... их столько, что голова кругом. Какая из них будет оптимальной для абсолютного новичка, чтобы не запутаться в настройках, но при этом давала нужный функционал для обучения?

Может, кто-то из опытных посоветует, с чего начать, чтобы потом не пришлось переучиваться? Буду благодарен за любые советы!

kraken darknet market

Серьезно, ребята, я уже устал от этого вечного пиара Python! Да, он классный для старта, я сам начинал с него, но сейчас, когда нужно реально создавать что-то масштабируемое и быстрое, он часто становится узким местом

Все эти истории про то, как Python помогает быстро находить работу, это, конечно, здорово, но что потом? Сидеть на бесконечных CRUD-приложениях, пока другие уже делают реально крутые вещи на Go или Rust? Мне кажется, это путь в никуда, если хочешь по-настоящему расти как разработчик. Помните, как раньше говорили про Java? Сейчас та же фигня с Python происходит, имхо.

Может, пора уже смелее смотреть в сторону более производительных и современных языков? А вы как думаете?

кракен это современный даркнет маркет

Всем привет! Стою перед выбором бэкенд-фреймворка для нового проекта. Остановился на Python, но вот дилемма: FastAPI или Django. FastAPI подкупает своей скоростью и асинхронностью, звучит как будущее веб-разработки. Django же – это проверенный временем монстр с ORM, админкой и кучей готовых решений.

С одной стороны, хочется углубиться в асинхронное программирование и попробовать что-то современное. С другой – Django кажется более надежным вариантом для старта, особенно если проект может разрастись. Кто что скажет, особенно с учетом реального опыта? Какой стек сейчас смотрится перспективнее для IT карьеры в долгосрочной перспективе?

Кароч, народ, помню, как было дело. С год назад решил плотно заняться разработкой ПО на Python. Ну, типа, изучил основы, прошел пару курсов, почувствовал себя ниндзя кода. Полез искать первую реальную задачку, чтобы применить знания.

Наткнулся на какой-то пет-проект на GitHub: парсер для сайта с прогнозом погоды. Думаю, изи! Написал скрипт, все дела, радуюсь. Запускаю… и ничего. Не, не ошибку выдает, а просто пустой файл. Ну, мб, сайт изменился, думаю. Начал копаться, дебажить. Часа три убил, ничего не понимаю. Уже начал подумывать, что Python — это не мое, и вообще, IT карьера — это космос недостижимый.

В отчаянии написал автору проекта. Объяснил ситуацию, приложил свой код. Думал, щас накидают тапок, мол, нуб. А он мне ответил через полчаса. Оказалось, я там просто одну строчку пропустил, которая данные сжимала, а я ее как-то криво обработал, лол. Ну типа, базовый момент, а я его проглядел

Вот так вот, иногда одна мелочь может убить кучу времени и нервов, но зато потом такой кайф когда находишь решение. С тех пор ошибки меня не пугают, скорее, наоборот, раззадоривают. А парсер тот работает до сих пор, кстати. Так что, если что-то не получается, не сдавайтесь сразу. Иногда решение прячется в самой очевидной вещи.

Ну что, народ, привет! Задумали пилить на Python? Отличная идея, это один из самых востребованных языков сейчас, и порог входа не такой уж и высокий. Да и вообще норм тема для старта в программировании. Тут мой личный гайд, как поскорее начать что-то кодить и не забросить это дело.

Шаг 1: Установка и настройка

• Скачиваем Python с официального сайта. Не забудьте поставить галочку чтобы добавить его в PATH, чтобы потом не париться.
• Ставим какой-нибудь редактор кода. VS Code, PyCharm – оба хороши, выбирайте на вкус. Я, кмк, за VS Code – он попроще для новичка и куча плагинов.
• Проверьте что все установилось, написав «python --version» в терминале. Если версия показалась – все ок.

Шаг 2: Основы, основы и еще раз основы

• Начните с простых вещей: переменные, типы данных, циклы, условия. Не пытайтесь сразу лезть в сложные фреймворки
• Читай документацию! Да, это скучно, но поможет в будущем
• Практикуйтесь. Пишите код, даже если он простой. Чем больше практики, тем лучше будет результат
• Найдите онлайн-курсы или туториалы. Их море, как бесплатных, так и платных. Выбирайте, что вам больше подходит по формату

Шаг 3: Практика, практика и... проекты!

• Попробуйте решать задачи на сайтах типа LeetCode или HackerRank. Это поможет прокачать навыки
• Сделайте свой небольшой проект. Это может быть что угодно: парсер, простая игра, бот для Telegram. Главное – чтобы было интересно.
• Постепенно изучайте библиотеки. NumPy, Pandas для анализа данных, Flask или Django для веб-разработки – вариантов куча. Выбирайте те, что вам интересны для вашей IT карьеры.

Шаг 4: Не бойтесь гуглить

Каждый программист гуглит. Это нормально. Если что-то не получается – ищите ответы в интернете, задавайте вопросы на форумах. Ну и не стесняйтесь спрашивать у более опытных коллег, если они у вас есть

Все получится, главное – не сдавайтесь! Удачи в разработке ПО =)