Pruebas End-to-End: Gestión de Datos con Semillas Automatizadas

¿Cómo solucionar los problemas al escribir pruebas en tu API?

Imagina que estás creando pruebas para tu API y encuentras que al ejecutar un set de pruebas, obtienes resultados inconsistentes. Esto se debe a que la base de datos no permite la creación de múltiples usuarios con el mismo email. Este comportamiento es normal en la API, pero complica la escritura de pruebas. A continuación, abordaremos cómo resolver este problema sin afectar otras pruebas.

¿Qué son las pruebas end-to-end (E2E)?

Las pruebas end-to-end simulan el flujo de un sistema desde la entrada del usuario hasta su respuesta final, verificando la interacción de todos los componentes. Estas pruebas son cruciales, pues son más completas que las pruebas de integración al cubrir todos los componentes, desde el controlador hasta la base de datos.

¿Cuáles son las reglas para escribir pruebas eficaces?

Para mantener la integridad de tus pruebas y asegurar que los datos no interfieran entre sí, sigue las siguientes reglas:

1. No usar la base de datos de producción: Evita usarla para pruebas, ya que genera datos innecesarios y contamina el entorno.
2. Evitar la base de datos de desarrollo: Si bien es posible utilizarla para pruebas, no es lo más mantenible y puede interferir con otras pruebas.
3. Creación de datos de prueba automatizada: No generes datos de prueba manualmente. Las pruebas deben crear automáticamente los datos necesarios.
4. Escenarios replicables: Cada prueba debe empezar y terminar con su propio conjunto de datos, que se pueda crear y borrar fácilmente.

¿Cómo evitar que las pruebas se afecten mutuamente?

Imagina que al probar funciones para productos, quedas con interferencias en las pruebas de órdenes de compra. Esto sucede cuando las pruebas no tienen un entorno de datos independiente. Para evitarlo, sigue estos pasos:

• Automatización de los datos de prueba: Crea un dataset para cada prueba individual y elimínalo una vez finalizada.

• Ejecutar pruebas con un dataset nuevo: Antes de comenzar un conjunto de pruebas, corre una semilla de datos. Al terminar las pruebas, borra esta semilla.

Esta metodología asegura que cada archivo de pruebas tenga sus propios datos aislados, evitando conflictos entre pruebas.

¿Cómo implementar semillas de información?

Las semillas de información ayudan a iniciar cada prueba con datos frescos:

• Crear semilla: Al iniciar una prueba, carga una semilla que contenga los datos necesarios.
• Eliminar semilla: Al finalizar, elimina toda la información de pruebas.
• Repetir el proceso para cada prueba o archivo: De este modo, garantizas que cada prueba comienza con la misma base y elimina cualquier interferencia de datos.

Uso profesional y beneficios en la industria

En el mundo profesional, la automatización de datos en pruebas es crucial para mantener la integridad de las pruebas y asegurar que los resultados sean consistentes. Al utilizar semillas de informaciones independientes para cada prueba, se eliminan conflictos y se mejora la calidad del desarrollo.

¡Continúa aprendiendo y mejorando tus habilidades profesionales a través de prácticas avanzadas en pruebas de software!