Dominar el dramaturgo y Python: crea un framework de automatización de pruebas completo y listo para trabajar desde cero
Avi Cherny
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Lecciones en esta clase
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1.
Main intro
1:16
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2.
Designing a Scalable Project Architecture
5:08
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3.
Creating the Project Structure in PyCharm
2:06
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4.
Setting Up a Reliable Project Configuration
4:31
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5.
Understanding pytest
2:49
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6.
Managing Dependencies with requirements
2:41
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7.
Building the Base Structure and Testing Principles
2:02
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8.
Planning Your Base with Pseudocode
1:56
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9.
Coding the Base Structure
5:02
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10.
Adding Logging and Screenshots for Better Reporting
7:30
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11.
Adding Logging and Screenshots for Better Reporting
13:13
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12.
Integrating Utilities into the Framework
5:58
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13.
Introduction to the Page Object Model (POM)
3:21
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14.
Planning Effective Page Objects
3:20
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15.
Building a Login Page Object with POM
16:06
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16.
Test Design Foundations From TDD to Automation
3:20
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17.
Designing Real-World Test Scenarios
5:16
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18.
Using Fixtures for Smarter Test Setup
14:13
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19.
Writing Your First Real Test Case
7:18
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20.
Test Validations That Matter – Part 1
11:14
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21.
Test Validations That Matter – Part 2
10:16
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22.
Data-Driven Testing with Parameters – Part 1
15:31
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23.
Data-Driven Testing – Advanced Techniques – Part 2
6:54
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24.
Running Tests From IDE to Full Execution
3:12
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25.
Debugging with Breakpoints and Analysis Tools
19:05
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26.
Generating Reports with Allure
12:29
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27.
Course Wrap Up and Next Steps
4:44
-
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- Nivel principiante
- Nivel intermedio
- Nivel avanzado
- Todos los niveles
Generado por la comunidad
El nivel se determina según la opinión de la mayoría de los estudiantes que han dejado reseñas en esta clase. La recomendación del profesor o de la profesora se muestra hasta que se recopilen al menos 5 reseñas de estudiantes.
2
Estudiantes
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Proyectos
Acerca de esta clase
¿Estás listo para acelerar tu carrera en control de calidad y automatización de pruebas? En esta clase práctica y basada en proyectos, crearás un marco de automatización de pruebas completo y de nivel profesional desde cero usando Playwright y Python, dos de las herramientas más demandadas en las pruebas de software modernas.
Aprenderás lo siguiente:
Configura tu entorno con Python y Playwright
Diseña un marco de prueba mantenible usando objetos de página
Implementar pruebas basadas en datos para manejar múltiples escenarios de manera eficiente
Captura capturas de pantalla y registros para una depuración eficaz
Genera hermosos informes de Allure para compartir los resultados con tu equipo
También abordaremos el "por qué" detrás de cada mejor práctica, para que no solo estés copiando código, sino que estés aprendiendo a construir, estructurar y escalar un marco como el de los ingenieros de automatización en las principales empresas tecnológicas.
Esta clase es ideal para:
Profesionales de control de calidad que buscan expandirse a la automatización
Probadores manuales listos para comenzar a programar
Desarrolladores interesados en fortalecer sus habilidades de prueba
Sería útil tener conocimientos básicos de Python y selectores web (como CSS o XPath), pero no es necesario. Tanto si recién estás empezando como si quieres perfeccionar tus habilidades, esta clase te ofrecerá una hoja de ruta clara y paso a paso para dominar la automatización en el mundo real con Playwright y Python.
Como parte de la clase, también completarás un proyecto de clase: construir tu propio framework de automatización desde cero. Este ejercicio práctico reforzará cada concepto y te dará un proyecto profesional para mostrar en tu portafolio.
Proyecto de clase práctica
Como parte de esta clase, construirás un marco completo de automatización de pruebas en el mundo real usando Playwright y Python. Cada paso del curso contribuye a este proyecto, lo que te ayudará a aplicar lo que has aprendido y a desarrollar un marco listo para tu portafolio.
Qué vas a construir
Arquitectura modular con el Page Object Model para mayor claridad y reutilización
Ajustes avanzados de Pytest para gestionar la configuración y el desmantelamiento del entorno
Funciones de utilidad para operaciones comunes y manejo robusto de errores
Pruebas basadas en datos para ejecutar escenarios con múltiples conjuntos de datos
Captura y registro automáticos de capturas de pantalla para pruebas fallidas
Verificaciones estructuradas con afirmaciones claras
Informes de seducción para visualizar y analizar los resultados de las pruebas
Cómo completar el proyecto
Revisa el diagrama del proyecto e instala las dependencias necesarias (Playwright, Pytest, Allure)
Construye la estructura básica de tu marco
Implementa objetos de página y utilidades para la separación lógica de prueba
Configurar los ajustes para gestionar los navegadores y entornos de prueba
Añade pruebas basadas en datos con herramientas como @pytest.mark.parametrize
Configura el registro y las capturas de pantalla para permitir la depuración
Escribe verificaciones con afirmaciones significativas y congruentes
Genera informes de atractivo para resumir tus pruebas
Pule tu proyecto con código limpio y una estructura lógica de carpetas
Comparte tu trabajo
Te animamos a subir capturas de pantalla de tu marco o informes de prueba a la Galería de proyectos.
También puedes compartir un enlace de GitHub a tu proyecto terminado (opcional) para ayudar a otros a aprender y fortalecer tu propio portafolio.
Agrega una breve nota sobre tu proceso de desarrollo o los desafíos que superaste; esto ayuda a que otros estudiantes aprendan de tu recorrido.
Por qué es importante este proyecto
Este proyecto te da una oportunidad práctica de aplicar todo lo que aprendes en clase. El resultado final, un marco de automatización completamente funcional, puede compartirse con posibles empleadores y agregarse a tu portafolio para mostrar tus habilidades en control de calidad y automatización de pruebas.
Valoración de la clase
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