Открыто

Нагрузочное тестирование на Python. Расширенный [Stepik] [Никита Филонов]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем dsuif34, 16 янв 2026 в 23:20.

Основной список: 8 участников

  1. 16 янв 2026 в 23:20
    #1
    dsuif34
    dsuif34 СкладчикСкладчик

    Складчина: Нагрузочное тестирование на Python. Расширенный [Stepik] [Никита Филонов]

    upload_2026-1-17_0-11-54.png


    Чему вы научитесь
    • Писать нагрузочные тесты на Python с использованием Locust.
    • Создавать сложные сценарии нагрузки с использованием TaskSet, SequentialTaskSet, event hooks.
    • Разрабатывать масштабируемые нагрузочные фреймворки с учётом архитектурных паттернов и лучших практик.
    • Запускать нагрузочные тесты в CI/CD пайплайне.
    • Поднимать микросервисные системы с помощью Docker Compose и использовать их в автотестах и нагрузке.
    • Реализовывать mock-сервисы для HTTP с использованием FastAPI.
    • Реализовывать mock-сервисы для gRPC с использованием grpcio.
    • Проектировать гибкие, переиспользуемые HTTP/gRPC API-клиенты, применимые в нагрузке, сидинге и автотестах.
    • Интерпретировать клиентские метрики: RPS, latency, response time, percentiles.
    • Анализировать системные метрики: CPU, RAM, disk I/O, network.
    • Работать с современными инструментами: Kafka UI, pgAdmin, Postman, MinIO (S3), Redis, Grafana, Docker, Docker Compose, GitLab CI, Postman, curl, grpcurl.
    • Применять библиотеку HTTPX для написания HTTP-клиентов.
    • Использовать Pydantic и Pydantic Settings для валидации данных и настройки проекта
    • Применять Faker для генерации тестовых данных.
    • Оценивать и формировать нагрузочные профили на основе реальных сценариев использования.
    • Разрабатывать сценарии сидинга и собственный сидинг-билдер для подготовки базы перед нагрузочным тестом тестовых данных перед нагрузочнывм тестированием.
    • Понимать и применять принципы микросервисной и монолитной архитектуры, различать их особенности и ограничения.
    • Анализировать архитектурные особенности нагружаемой системы: понимать, что, зачем и как мы тестируем.
    • Использовать Prometheus + cAdvisor для сбора и анализа метрик на уровне контейнеров и сервисов.
    • Эффективно проходить собеседования: получить практические советы, применимые в реальной жизни.
    • Работать с Git, публиковать и доводить до финала проект на GitHub, GitLab, что станет отличным дополнением к резюме.
    • Закрепиться на позиции после устройства на работу и продолжать профессиональный рост.

    Для кого этот курс
    — Для QA-инженеров (ручных и автоматизаторов), которые хотят выйти за пределы функционального тестирования и научиться проверять производительность систем, строить нагрузочные сценарии и анализировать реальные метрики.
    — Для QA Automation-инженеров, которые уже уверенно пишут автотесты, но хотят прокачать навыки работы с нагрузкой, HTTP/gRPC, сидингом и CI/CD.
    — Для разработчиков, которые хотят лучше понимать, как их сервисы ведут себя под нагрузкой, как анализировать узкие места и проектировать системы с учётом масштабирования.
    — Для DevOps и SRE-инженеров, которым важно понимать, как проводить нагрузочное тестирование до релиза, отслеживать системные метрики и автоматизировать проверку SLA.
    — Для начинающих специалистов, которые планируют войти в IT через тестирование и хотят с самого старта формировать инженерное мышление и разбираться в архитектуре сложных систем.
    — Для тех, кто ищет работу или готовится к собеседованиям на позиции QA/performance-инженера, и хочет иметь в портфолио не просто курс, а фундаментальный, практически ориентированный опыт.
    — Для тех, кто уже проходил курсы по Locust, JMeter или k6, но чувствует, что не понимает, зачем и как всё это работает. Этот курс поможет выстроить системную картину и избавиться от подхода «просто запускаю нагрузку».
    — Для инженеров, которым важно разбираться в микросервисной архитектуре, взаимодействии сервисов, очередях, базе данных, кешах, и понимать, что именно нагружается и как это влияет на систему в целом.



    Приветствие и инструкции
    1. Знакомимся
    2. Советы по изучению материала
    3. Инструкции по отправке заданий на проверку
    4. Поддержка от преподавателя и вопросы
    5. Правила работы с курсом и коммуникации
    Введение в профессию QA Performance Engineer
    1. Виды тестирования производительности
    2. Системные ресурсы: CPU и память
    3. Метрики нагрузочного тестирования
    4. Клиент-серверная архитектура
    5. Монолитная архитектура
    6. Микросервисная архитектура
    7. Инструменты нагрузочного тестирования
    Настройка окружения
    1. Установка и настройка окружения Python
    2. Установка и настройка PyCharm
    3. Установка и знакомство с Docker
    4. Установка и знакомство с Docker Compose
    5. Установка и настройка Postman
    Система контроля версий Git
    1. Начало работы с Git
    2. Публикация проекта на GitHub
    3. Работа с GitHub Desktop
    Тестовый стенд
    1. Установка и настройка тестового стенда
    2. Разбор архитектуры тестового стенда
    3. Практика работы с хранилищем файлов S3
    4. Практика работы с базой данных PostgreSQL
    5. Практика работы с системой мониторинга Grafana
    6. Практика работы с очередями Kafka
    Основы работы с API
    1. Форматы представления данных
    2. Знакомство с API
    3. Знакомство с HTTP протоколом
    4. Знакомство с gRPC протоколом
    Основы работы с HTTP
    1. Введение в HTTPX
    2. Практикуемся в работе с HTTPX
    3. Знакомство с HTTP API клиентами
    4. Практикуемся в реализации HTTP API клиентов
    5. Практикуемся в использовании HTTP API клиентов
    Основы работы с Pydantic
    1. Знакомство с Pydantic
    2. Применяем Pydantic в HTTP API клиентах
    3. Знакомство с Faker
    Основы работы с gRPC
    1. Введение в grpcio
    2. Практикуемся в работе с grpcio
    3. Знакомство с gRPC API клиентами
    4. Практикуемся в реализации gRPC API клиентов
    5. Практикуемся в использовании gRPC API клиентов
    Введение в Locust
    1. Знакомство с Locust
    2. Подготовка HTTP API клиента для Locust
    3. Использование HTTP API клиентов в нагрузочных сценариях
    4. Подготовка gRPC API клиента для Locust
    5. Использование gRPC API клиентов в нагрузочных сценариях
    6. Сценарии нагрузки в Locust: User, TaskSet и SequentialTaskSet
    7. Работа с настройками Locust
    8. Отчеты Locust: HTML, CSV, JSON
    9. Как выбрать профиль нагрузки?
    10. Рефакторинг и улучшение нагрузочных тестов
    Подготовка данных для нагрузочного тестирования
    1. Что такое сидинг и зачем он нужен?
    2. Пишем сидинг-билдер
    3. Практика генерации данных с помощью сидингов
    Практика нагрузочного тестирования HTTP сервисов
    1. Практика нагрузочного тестирования. Часть 1
    2. Практика нагрузочного тестирования. Часть 2
    3. Практика нагрузочного тестирования. Часть 3
    Практика нагрузочного тестирования gRPC сервисов
    1. Практика нагрузочного тестирования. Часть 1
    2. Практика нагрузочного тестирования. Часть 2
    3. Практика нагрузочного тестирования. Часть 3
    Реализация mock сервиса
    1. Архитектура mock сервиса
    2. Знакомство с FastAPI
    3. Реализация mock сервиса
    Улучшение нагрузочных тестов
    1. Настройки нагрузочных тестов с Pydantic
    2. Добавляем логирование для нагрузочных тестов
    3. Улучшение работы с API клиентами с помощью Enum для URI
    Запуск нагрузочных тестов на CI/CD
    1. Введение в CI/CD
    2. CI/CD системы
    3. Подготовка проекта к запуску на CI
    4. Запуск нагрузочных тестов на GitHub Actions
    5. Запуск нагрузочных тестов на GitLab CI
    Аналитика нагрузочного тестирования
    1. Регрессионный анализ в нагрузочном тестировании
    2. Установка и настройка Load Testing Hub
    3. Знакомство с Load Testing Hub
    4. Практика: загрузка данных в Load Testing Hub
    AI Review в нагрузочных тестах
    1. Что такое AI Review и зачем он нужен
    2. Инструмент AI Review: установка и базовое использование
    3. Интеграция AI Review в CI/CD
    Резюме
    1. Итоговый проект
    2. Рекомендации по составлению резюме
    3. Рекомендации по прохождению собеседований

    Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. Money Maker LTD
      Money Maker LTD участвует.
      17 янв 2026 в 19:19
    2. Enline
      Enline участвует.
      17 янв 2026 в 15:48
    3. rickfuld
      rickfuld участвует.
      17 янв 2026 в 14:54
    4. Татьяна_76
      Татьяна_76 участвует.
      17 янв 2026 в 13:26