98 preguntas de entrevista sobre pruebas de API para contratar a los mejores ingenieros

Probar APIs puede ser complicado, e identificar candidatos que realmente comprendan los principios de las pruebas de API puede ser un desafío. Como con la contratación de probadores de software, se trata de encontrar aquellos que puedan garantizar la fiabilidad y el rendimiento de sus aplicaciones.

Esta publicación de blog proporciona una compilación de preguntas de entrevista sobre pruebas de API, categorizadas por nivel de experiencia, para ayudarle a evaluar a los candidatos de manera efectiva. Encontrará preguntas para recién graduados, juniors, intermedios y probadores con experiencia, así como preguntas de opción múltiple (MCQ).

Usando estas preguntas, puede evaluar mejor la idoneidad de un candidato para su equipo y también usar nuestra Prueba de API REST para evaluar objetivamente las habilidades antes de la entrevista.

Tabla de contenido

Preguntas de entrevista sobre pruebas de API para recién graduados

Preguntas de entrevista sobre pruebas de API para juniors

Preguntas de entrevista intermedia sobre pruebas de API

Preguntas de entrevista sobre pruebas de API para experimentados

MCQ de pruebas de API

¿Qué habilidades de pruebas de API debe evaluar durante la fase de entrevista?

Contrate a expertos en pruebas de API con pruebas de habilidades y entrevistas específicas

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Preguntas de entrevista sobre pruebas de API para recién graduados

1. ¿Qué es una API, como si se lo estuviera explicando a un amigo que no sabe de tecnología?

Imagínese que está en un restaurante. El menú es como la API. Enumera lo que la cocina (el sistema informático) puede hacer, como preparar una hamburguesa o una ensalada. Usted (una aplicación) le dice al camarero (la API) lo que quiere al ordenar del menú. El camarero lleva su pedido a la cocina, y la cocina prepara su comida y la envía de vuelta a través del camarero.

Así que, una API es básicamente una forma para que diferentes programas de computadora se comuniquen entre sí e intercambien información. Define qué solicitudes puede hacer un programa, qué tipo de datos se necesitan y qué respuestas puede esperar, permitiéndoles trabajar juntos sin necesidad de conocer todos los detalles de cómo funciona el otro programa.

2. ¿Por qué necesitamos probar las API? ¿Qué cosas malas podrían pasar si no lo hiciéramos?

Las API son la columna vertebral de las aplicaciones modernas, lo que permite la comunicación y el intercambio de datos entre diferentes sistemas. Probarlas es crucial para garantizar la funcionalidad, la fiabilidad, la seguridad y el rendimiento. Sin las pruebas de API, pueden surgir varios problemas, incluyendo:

• Errores funcionales: Devolución o procesamiento de datos incorrectos, lo que lleva a fallas en la aplicación.
• Vulnerabilidades de seguridad: Las API pueden ser explotadas para obtener acceso no autorizado a datos confidenciales.
• Cuellos de botella de rendimiento: Los tiempos de respuesta lentos de las API pueden degradar la experiencia del usuario.
• Problemas de fiabilidad: Las API que fallan bajo carga pueden causar fallas en cascada en los sistemas dependientes.
• Problemas de integridad de los datos: Las API que corrompen los datos durante la transmisión o el almacenamiento. Por ejemplo, una solicitud POST con errores podría insertar valores incorrectos en una base de datos, que luego se propaga por todo el sistema.

3. ¿Cuál es la diferencia entre las pruebas de API y las pruebas de UI?

Las pruebas de API se centran en validar la funcionalidad del backend, los contratos de datos, la seguridad y el rendimiento de las interfaces (API) de una aplicación sin involucrar la interfaz de usuario. A menudo implica enviar solicitudes a los puntos finales de la API y verificar las respuestas. Esto puede incluir la verificación de códigos de estado, formatos de datos (por ejemplo, JSON, XML) y manejo de errores.

Las pruebas de UI, por otro lado, se concentran en validar los elementos visuales y las interacciones del usuario de la aplicación. Verifica que los componentes de la UI (por ejemplo, botones, formularios, menús) se muestren correctamente, respondan como se espera a la entrada del usuario y que la experiencia general del usuario sea satisfactoria. Las pruebas de UI a menudo implican simular acciones del usuario y verificar el comportamiento y la apariencia resultantes. Herramientas como Selenium o Cypress se utilizan comúnmente para las pruebas de UI.

4. ¿Puede nombrar algunos tipos de solicitudes de API que conoce?

Los tipos comunes de solicitudes de API incluyen:

• GET: Recupera datos de un recurso especificado.
• POST: Envía datos al servidor para crear o actualizar un recurso.
• PUT: Reemplaza todas las representaciones actuales del recurso de destino con la carga útil de la solicitud.
• PATCH: Aplica modificaciones parciales a un recurso.
• DELETE: Elimina el recurso especificado.
• HEAD: Similar a GET, pero solo recupera los encabezados, no el cuerpo.
• OPTIONS: Describe las opciones de comunicación para el recurso de destino.

5. Si una API no funciona, ¿qué son las primeras cosas que verificaría?

Si una API no funciona, primero verificaría lo básico:

• Conectividad de red: ¿Puedo siquiera acceder al servidor? Usaría ping o traceroute para verificar el acceso a la red. Luego, usaría curl, wget o Postman para enviar una solicitud simple y verificar la respuesta. Esto ayuda a determinar si el problema está en mi red o en el propio servidor API.
• Endpoint y método API: Verifico que estoy utilizando la URL correcta y el método HTTP correcto (GET, POST, PUT, DELETE, etc.). ¡Los errores tipográficos son comunes! Luego me aseguraría de que el endpoint exista y se mantenga activamente.
• Autenticación: ¿Estoy proporcionando la clave API, el token o las credenciales correctas? ¿La autenticación ha expirado o ha sido revocada?
• Parámetros de solicitud: ¿Los parámetros de solicitud (parámetros de consulta o cuerpo de la solicitud) están formateados correctamente y son válidos? Me aseguraré de que los tipos de datos sean correctos y también verificaré si algunos valores están fuera de los límites.
• Página de estado/Documentación de la API: Verifico la página de estado o la documentación del proveedor de la API para conocer problemas o interrupciones conocidos. A menudo, tendrán mantenimiento programado o errores conocidos que están abordando activamente.
• Registros: Verifico los registros del proveedor de la API si el problema está de su lado, y los registros de la aplicación si el problema está de mi lado. Los registros ayudarán a aislar los errores.

6. ¿Qué es un código de estado en las pruebas de API? ¿Puedes darme algunos ejemplos?

Un código de estado en las pruebas de API es un número de tres dígitos devuelto por un servidor en respuesta a la solicitud de un cliente. Indica si la solicitud fue exitosa, encontró un error o requiere más acción. Estos códigos ayudan a verificar el comportamiento de la API e identificar posibles problemas.

Los ejemplos incluyen:

• 200 OK: Indica que la solicitud fue exitosa.
• 201 Created: Indica que se creó un nuevo recurso con éxito.
• 400 Bad Request: Indica que el servidor no pudo entender la solicitud debido a una sintaxis no válida.
• 401 Unauthorized: Indica que la solicitud requiere autenticación.
• 403 Forbidden: Indica que el servidor entiende la solicitud, pero se niega a autorizarla.
• 404 Not Found: Indica que no se pudo encontrar el recurso solicitado.
• 500 Internal Server Error: Indica que el servidor encontró una condición inesperada que le impidió cumplir con la solicitud.

7. ¿Qué significa JSON y puedes dar un ejemplo de la estructura?

JSON significa JavaScript Object Notation (Notación de Objetos JavaScript). Es un formato ligero de intercambio de datos que es fácil de leer y escribir para los humanos y fácil de analizar y generar para las máquinas. JSON se basa en un subconjunto del lenguaje de programación JavaScript, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999. JSON es un formato de texto completamente independiente del lenguaje, pero utiliza convenciones que son familiares para los programadores de todos los lenguajes.

Aquí hay un ejemplo de una estructura JSON:

{ "name": "John Doe", "age": 30, "isStudent": false, "address": { "street": "123 Main St", "city": "Anytown", "zip": "12345" }, "courses": ["Matemáticas", "Ciencias", "Inglés"] }

8. ¿Has usado alguna herramienta como Postman? ¿Para qué la usaste?

Sí, he usado Postman extensivamente. Mi uso principal para Postman ha sido probar APIs durante el desarrollo y para pruebas de integración.

Específicamente, lo he usado para:

• Enviar varios tipos de solicitudes HTTP: GET, POST, PUT, PATCH, DELETE.
• Inspeccionar las respuestas de la API: Verificar los códigos de estado, las cabeceras y los cuerpos de las respuestas (JSON, XML, etc.).
• Configurar entornos: Definir variables para diferentes entornos (desarrollo, pruebas, producción).
• Automatizar las pruebas: Crear colecciones y ejecutar pruebas para asegurar que los endpoints de la API funcionen como se espera. Por ejemplo, he escrito pruebas en la interfaz de Postman usando JavaScript (p. ej., pm.test("Status code is 200", () => { pm.response.to.have.status(200); });) para validar los códigos de estado y los datos de las respuestas.
• Depurar problemas de la API: Usar la consola de Postman para examinar los detalles de las solicitudes y respuestas con el fin de identificar los problemas.

9. Imagina que envías una solicitud para obtener detalles del usuario, pero la API devuelve los detalles del usuario incorrecto. ¿Qué tipo de problema es este?

Este es un problema de integridad de datos, específicamente un problema de corrupción de datos o de mapeo de datos. La API está devolviendo datos que no corresponden a los parámetros de la solicitud, lo que indica una falta de coincidencia entre el identificador del usuario enviado en la solicitud y los datos del usuario recuperados de la base de datos u otra fuente de datos.

Esto podría deberse a varios factores, incluyendo errores en la lógica de recuperación de datos de la API, indexación incorrecta en la base de datos o problemas con los mecanismos de almacenamiento en caché de datos. Es un problema grave porque puede llevar a que los usuarios accedan a información sensible que pertenece a otros usuarios, violando la privacidad y potencialmente causando violaciones de seguridad. Se necesita una investigación más profunda para determinar la causa raíz.

10. ¿Qué es un caso de prueba en las pruebas de API, y cómo escribirías uno?

En las pruebas de API, un caso de prueba es un conjunto específico de condiciones y entradas utilizadas para verificar que un punto final de la API funciona correctamente y cumple con sus especificaciones previstas. Describe lo que se necesita probar, los pasos para realizar la prueba, los datos de entrada requeridos y el resultado esperado.

Para escribir un caso de prueba, primero definirías un aspecto específico de la API que deseas probar (por ejemplo, crear un nuevo usuario). Luego, especificarías los datos de entrada necesarios (por ejemplo, el cuerpo de la solicitud con los detalles del usuario), el código de estado HTTP esperado (por ejemplo, 201 para la creación exitosa) y el cuerpo de la respuesta esperado (por ejemplo, el ID de usuario devuelto). También incluirías cualquier condición previa, como los requisitos de autenticación. Herramientas como Postman, Insomnia o frameworks de pruebas automatizadas (pytest, requests en Python, o supertest en JavaScript) se pueden utilizar para ejecutar estos casos de prueba. Considera diferentes escenarios, incluyendo entradas válidas e inválidas, casos extremos y condiciones de error.

11. Si la documentación de la API dice una cosa, pero la API hace otra, ¿qué harías?

Primero, verificaría meticulosamente mi comprensión de la documentación de la API y la implementación de mi código para descartar cualquier error potencial de mi parte. Esto incluye verificar dos veces los parámetros de la solicitud, los tipos de datos y el formato de respuesta esperado, tal como se describe en la documentación. Si, después de una investigación exhaustiva, estoy seguro de que la discrepancia radica en la API, documentaría el comportamiento observado (incluidos los datos de la solicitud, las respuestas reales y las respuestas esperadas según la documentación), luego me pondría en contacto inmediato con el equipo de soporte del proveedor de la API (o el equipo responsable de la API). Les proporcionaría la documentación detallada del problema y pediría una aclaración o una solución. Dependiendo de la gravedad y mi plazo, consideraría implementar una solución temporal en mi código, como agregar lógica condicional para manejar la respuesta inesperada de la API, mientras espero una resolución del proveedor de la API.

12. ¿Cuál es la importancia de la documentación de la API? ¿Alguna vez has usado una?

La documentación de la API es crucial porque sirve como una guía completa para los desarrolladores sobre cómo usar una API de manera efectiva. Describe los puntos finales disponibles, los parámetros de solicitud, los formatos de respuesta, los métodos de autenticación y cualquier otra información relevante necesaria para una integración fluida. Sin la documentación adecuada, los desarrolladores tendrían dificultades para comprender la funcionalidad de la API, lo que llevaría a un mayor tiempo de desarrollo, errores y frustración. Una buena documentación permite a los desarrolladores aprender e implementar rápidamente la API, fomentando una adopción más amplia y reduciendo los costos de soporte para el proveedor de la API.

Sí, he usado la documentación de la API extensivamente. Por ejemplo, he usado la documentación de la API de Stripe al crear funciones de procesamiento de pagos en aplicaciones. La documentación definió claramente las llamadas a la API, los parámetros y los procedimientos de autenticación necesarios, lo que me permitió integrar sus servicios de pago de manera eficiente. De manera similar, he consultado la documentación de la API de Twilio para integrar capacidades de SMS y he usado la documentación de la API de OpenAI extensamente para aprender a trabajar con los modelos.

13. ¿Qué entiendes por autenticación de API? Explica con un ejemplo

La autenticación de API es el proceso de verificar la identidad de un cliente (usuario, aplicación o dispositivo) que solicita acceso a una API. Asegura que solo los clientes autorizados puedan acceder a los recursos protegidos. Responde a la pregunta "¿Quién eres?".

Por ejemplo, imagina una API de clima que proporciona datos de pronóstico. Para acceder a esta API, un cliente podría necesitar proporcionar una clave de API en la cabecera de la solicitud. El servidor de la API luego verifica la clave de API con sus registros. Si la clave es válida y está asociada con un cliente autorizado, el servidor otorga acceso a los datos meteorológicos solicitados. Los mecanismos de autenticación comunes incluyen claves de API, OAuth 2.0 y Autenticación básica.

14. ¿Puedes explicar qué es una 'carga útil' (payload) en el contexto de las pruebas de API?

En las pruebas de API, la 'carga útil' (payload) se refiere a los datos transmitidos dentro del cuerpo de un mensaje de solicitud. Es la información real que estás enviando a la API, como datos para crear un nuevo registro, actualizar uno existente o parámetros para una solicitud específica. El formato de la carga útil suele ser JSON, XML u otros formatos de serialización de datos.

Por ejemplo, en una solicitud POST para crear un nuevo usuario, la carga útil contendría los detalles del usuario como nombre, correo electrónico y contraseña formateados como un objeto JSON. Probar la carga útil implica validar que la API procesa y responde correctamente a los datos que recibe, asegurando que se adhiere a la estructura y tipos de datos esperados.

15. ¿Ha oído hablar de los diferentes tipos de API, como SOAP y REST? En caso afirmativo, ¿cuáles son las diferencias?

Sí, estoy familiarizado con las API SOAP y REST. SOAP (Protocolo simple de acceso a objetos) es un protocolo que se basa en XML para el formato de mensajes y normalmente utiliza protocolos como HTTP, SMTP o TCP para la transmisión de mensajes. Es conocido por sus estrictos estándares, especificaciones WS-* y manejo de errores integrado, lo que lo hace más robusto pero también más complejo y requiere más recursos.

REST (Transferencia de estado representacional), por otro lado, es un estilo arquitectónico que utiliza métodos HTTP estándar (GET, POST, PUT, DELETE) para interactuar con los recursos. A menudo utiliza JSON para el formato de mensajes (aunque también se admite XML), lo que lo hace más ligero y fácil de usar. REST no tiene estado, lo que significa que cada solicitud del cliente al servidor debe contener toda la información necesaria para comprender y procesar la solicitud. REST generalmente se prefiere por su simplicidad, escalabilidad y rendimiento.

16. Si una API es demasiado lenta, ¿cuáles son algunas razones por las que podría ser lenta?

La lentitud de una API puede deberse a varios problemas. Los cuellos de botella del lado del servidor son comunes, incluyendo consultas de base de datos ineficientes, E/S de disco lenta, alta carga de CPU o memoria insuficiente. La latencia de la red y las limitaciones de ancho de banda también pueden contribuir, especialmente si la API implica la transferencia de cargas útiles grandes o la comunicación a largas distancias. Las ineficiencias del código, como algoritmos mal optimizados o registro excesivo, también pueden ralentizar el procesamiento.

Además, el problema puede originarse en dependencias o servicios externos, como una API de terceros lenta de la que el servicio depende. Los recursos insuficientes asignados al servidor de la API (por ejemplo, muy pocas instancias) o los mecanismos de almacenamiento en caché configurados incorrectamente también pueden provocar retrasos. Finalmente, considere que el lado del cliente podría ser el culpable, por ejemplo, un cliente que realiza demasiadas solicitudes en un corto período de tiempo o que no maneja correctamente la respuesta de la API.

17. ¿Cómo saber si una API es segura?

Para determinar si una API es segura, considere varios factores. Busque el cifrado HTTPS (SSL/TLS) para proteger los datos en tránsito. Se deben implementar mecanismos de autenticación como claves API, OAuth 2.0 o JWT para verificar la identidad del cliente que realiza las solicitudes. Los controles de autorización determinan a qué recursos pueden acceder los usuarios autenticados; el control de acceso basado en roles (RBAC) se usa comúnmente.

Además, la validación de entrada y la codificación de salida son cruciales para prevenir ataques de inyección. La limitación de velocidad y la regulación pueden mitigar los ataques de denegación de servicio (DoS). Audite regularmente el código y la infraestructura de la API, y realice pruebas de penetración para identificar vulnerabilidades. Considere el uso de encabezados de seguridad como X-Frame-Options, Content-Security-Policy y Strict-Transport-Security para mejorar la postura de seguridad.

18. ¿Qué es la virtualización de API? ¿Por qué y dónde se utiliza?

La virtualización de API simula el comportamiento de componentes específicos en un sistema, como las API, sin invocar realmente el componente real. Crea un "sustituto" virtual que devuelve respuestas predefinidas. Esto es particularmente útil cuando los componentes reales no están disponibles, están en desarrollo, son costosos de usar para las pruebas o tienen capacidad limitada.

La virtualización de API se utiliza en varios escenarios: * Pruebas: Simular respuestas de API para pruebas más rápidas y confiables, especialmente para casos extremos. * Desarrollo: Habilitar el desarrollo paralelo cuando las API reales aún no están listas. * Pruebas de rendimiento: Simular una alta carga de API para evaluar el rendimiento del sistema. * Capacitación: Crear entornos seguros para la capacitación sin interactuar con los sistemas de producción. * Pruebas de integración: Validar la integración entre servicios simulando dependencias. Ayuda a reducir costos, acelerar los ciclos de desarrollo y garantizar la calidad.

19. Describe una situación en la que las pruebas de API te ayudaron a detectar un error?

Durante un proyecto reciente, estaba probando un punto final de la API responsable de actualizar los perfiles de usuario. Usé pruebas de API para enviar una solicitud con una dirección de correo electrónico mal formada (por ejemplo, falta el símbolo '@'). La API debería haber devuelto un error de validación, pero en cambio, intentó guardar el correo electrónico no válido en la base de datos, lo que causó una excepción en el backend y un error 500.

Sin las pruebas de API, este error podría haber pasado a la interfaz de usuario, donde sería más difícil de aislar y depurar. Al detectarlo temprano en la capa de API, pudimos solucionar rápidamente la lógica de validación y evitar datos corruptos en la base de datos.

20. ¿Puede decirme qué son las cabeceras en las peticiones y respuestas de la API? ¿Por qué son importantes?

Las cabeceras en las peticiones y respuestas de la API son pares clave-valor que transmiten metadatos sobre la petición o la respuesta. Proporcionan información esencial como el tipo de contenido, los detalles de autorización, las instrucciones de almacenamiento en caché y el tipo de servidor que se está utilizando.

Los encabezados son importantes porque permiten a los clientes y servidores interpretar y procesar correctamente los datos que se intercambian. Sin encabezados, sería difícil manejar diferentes tipos de contenido (por ejemplo, JSON, XML), autenticar usuarios, administrar el almacenamiento en caché de manera efectiva o manejar errores con elegancia. Por ejemplo, el encabezado Content-Type le dice al receptor cómo interpretar el cuerpo, mientras que el encabezado Authorization proporciona credenciales para acceder a recursos protegidos. De manera similar, Cache-Control ayuda a administrar el comportamiento del almacenamiento en caché.

21. ¿Cuál es la diferencia entre los métodos GET y POST?

GET y POST son métodos HTTP utilizados para transferir datos entre un cliente y un servidor, pero difieren en cómo transmiten los datos y su uso previsto.

GET solicita datos de un recurso especificado. Los datos se anexan a la URL como parámetros de consulta, lo que los hace visibles en la barra de direcciones del navegador y en los registros del servidor. GET se utiliza normalmente para recuperar datos y no debe modificar los datos del lado del servidor. Se considera idempotente, lo que significa que múltiples solicitudes idénticas deberían tener el mismo efecto que una sola solicitud. POST envía datos para que se procesen en un recurso especificado. Los datos se envían en el cuerpo de la solicitud, lo que los hace menos visibles. POST se utiliza comúnmente para crear o actualizar datos en el servidor. No es idempotente, ya que múltiples solicitudes idénticas pueden tener efectos diferentes (por ejemplo, crear múltiples registros idénticos).

22. ¿Cuáles son los diferentes tipos de datos que puede devolver una API?

Las API pueden devolver varios tipos de datos, según su diseño y propósito. Los tipos comunes incluyen:

• JSON (Notación de Objetos JavaScript): Un formato ligero y legible por humanos, ampliamente utilizado para el intercambio de datos. Los datos se estructuran como pares clave-valor.
• XML (Lenguaje de Marcado Extensible): Otro lenguaje de marcado utilizado para codificar datos. Es más verboso que JSON.
• Texto Plano: Datos de texto simples, sin formato ni estructura.
• HTML (Lenguaje de Marcado de Hipertexto): Utilizado para contenido web, las API pueden devolver fragmentos HTML o páginas completas.
• Imágenes/Videos/Audio: Las API pueden servir datos binarios que representan archivos multimedia.
• CSV (Valores Separados por Comas): Un formato de texto simple para datos tabulares. Cada línea representa una fila y los valores están separados por comas.
• PDF (Formato de Documento Portátil): Las API pueden devolver documentos PDF.
• Otros Formatos Binarios: Las API pueden servir otros formatos binarios como protocol buffer. A menudo se utilizan por razones de rendimiento.

23. ¿Qué significa 'simular' una API?

'Simular' una API significa crear una versión simulada de la misma. Esta API simulada se comporta como la real pero no depende de los sistemas backend reales. En cambio, proporciona respuestas predefinidas.

Esto es útil para pruebas, desarrollo y situaciones donde la API real no está disponible, no es confiable o es costosa de usar. Por ejemplo, al probar código del lado del cliente, una API simulada permite a los desarrolladores verificar cómo la aplicación maneja diferentes respuestas de la API (éxito, error, respuestas lentas) sin depender del estado de la API en vivo. Herramientas como Mockoon o bibliotecas como Jest se pueden usar para crear y administrar API simuladas.

24. Si encuentras un error en una API, ¿cómo lo informarías?

Primero, recopilaría toda la información relevante. Esto incluye el punto final de la API, los parámetros de la solicitud, el cuerpo de la solicitud (si corresponde), la respuesta esperada, la respuesta real, las marcas de tiempo y cualquier mensaje de error. También intentaría reproducir el error para confirmar su existencia y comprender los pasos necesarios para activarlo.

Entonces, crearía un informe de error detallado. Este informe incluiría una descripción clara y concisa del error, los pasos para reproducirlo, los resultados esperados versus los reales, la gravedad y la prioridad del error, y cualquier información relevante sobre el entorno (por ejemplo, sistema operativo, versión del navegador si corresponde). Si fuera posible, incluiría un ejemplo mínimo y reproducible (por ejemplo, un comando curl o un fragmento de código) para ayudar a los desarrolladores a comprender y solucionar el problema rápidamente.

25. Digamos que una API requiere tipos de datos específicos para la entrada (por ejemplo, solo números para un campo de edad). ¿Cómo probarías que la API valida esto correctamente?

Para probar la validación de entrada de la API para los tipos de datos, usaría una combinación de datos de entrada válidos e inválidos. Por ejemplo, si se espera que un campo 'edad' sea un número, enviaría solicitudes con:

• Entrada válida: Enteros (por ejemplo, 25, 0, 100) y potencialmente valores límite (por ejemplo, 1, 120 si hay un límite de edad razonable).
• Entrada inválida: Cadenas (por ejemplo, "veinticinco", "abc"), caracteres especiales, nulos, cadenas vacías, valores booleanos y potencialmente números grandes si hay un límite de implementación. Las pruebas deben verificar que la API devuelva un código de error y un mensaje de error apropiados cuando se proporcionen tipos de datos inválidos, y que la API maneje las entradas válidas correctamente.

Preguntas de la entrevista de pruebas de API para principiantes

1. Imagina que las API son como bloques de LEGO. ¿Cómo comprobarías si encajan correctamente para construir una torre?

Para comprobar si las API (bloques de LEGO) encajan, me centraría en la compatibilidad de la interfaz y el comportamiento esperado. Se trata de verificar que las API intercambian datos de una manera que tiene sentido y logra el resultado deseado, como una torre estable.

Específicamente, yo:

• Definir especificaciones claras: Comprender los formatos de entrada y salida (tipos de datos, estructuras) de cada bloque de API.
• Pruebas de contrato: Verificar que cada API se adhiere a un contrato predefinido, asegurando que envía y recibe datos como se espera. Esto es como verificar que las dimensiones y los puntos de conexión de los LEGO son estándar.
• Pruebas de integración: Escribir pruebas que simulen la interacción entre APIs. Estas pruebas confirman que cuando la API A envía datos a la API B, la API B los procesa correctamente y produce el resultado esperado. Piensa en esto como construir una pequeña sección de la torre para ver si los ladrillos se mantienen unidos.
• Manejo de errores: Verificar cómo cada API maneja entradas o fallas inesperadas. Una buena API, como un LEGO resistente, no debería hacer que todo el sistema se colapse si algo sale mal.

2. Si una API es una máquina expendedora, ¿cómo te aseguras de que te dé el dulce correcto por tu dinero?

Para asegurar que una API (máquina expendedora) entregue el "caramelo" (datos) correcto para tu "dinero" (solicitud), debes enfocarte en la validación de la solicitud y la respuesta. Primero, define claramente los parámetros de entrada (las monedas que insertas y el botón que presionas). Luego, envía solicitudes bien formadas, que coincidan con el formato de entrada esperado de la API, incluyendo los tipos de datos y los campos requeridos. Piensa en esto como insertar la denominación correcta y presionar el botón correcto. A continuación, valida la respuesta. Verifica el código de estado. Un 200 OK típicamente indica éxito, pero otros pueden señalar problemas. Finalmente, examina el cuerpo de la respuesta en comparación con el esquema documentado de la API para confirmar que la estructura de datos y el contenido correctos sean devueltos. Por ejemplo, si esperas un objeto JSON con un campo candy_name, verifica que ese campo exista y contenga el valor esperado, en código:

import requests response = requests.get("https://api.example.com/candy?type=chocolate") if response.status_code == 200: data = response.json() if "candy_name" in data and data["candy_name"] == "Chocolate Bar": print("¡Recibiste el caramelo correcto!") else: print("Caramelo incorrecto recibido.") else: print("La solicitud a la API falló.")

3. ¿Qué significa cuando una solicitud de API obtiene un error '404 Not Found', como buscar un juguete que ya no está en la tienda de juguetes?

Un error '404 Not Found' significa que el servidor no puede encontrar el recurso (como una página web específica, una imagen o un punto final de la API) que el cliente (tu navegador o aplicación) solicitó. Es como buscar un juguete que solía estar en la tienda pero que ya ha sido retirado.

En el contexto de una API, usualmente indica que el punto final o recurso solicitado no existe en la URL especificada. Esto podría deberse a un error tipográfico en la URL, a que el recurso ha sido eliminado, o a que la estructura de la API ha cambiado sin que el cliente se haya actualizado. El servidor puede ser alcanzado y está funcionando, a diferencia de errores como fallos de resolución DNS, pero el recurso no está disponible en la ruta dada.

4. Explica en términos sencillos qué es un punto final de una API, como la dirección específica de una casa.

Piensa en un punto final de una API como la dirección específica de una casa. Toda la casa (la API) ofrece diferentes servicios, como un dormitorio para dormir, una cocina para cocinar y un baño. El punto final es la ubicación precisa donde puedes acceder a uno de esos servicios. Por ejemplo, https://example.com/usuarios podría ser un punto final que te da una lista de todos los usuarios (como obtener los nombres de todos los que viven en la casa).

Específicamente, es una URL (Localizador Uniforme de Recursos) que un servidor utiliza para recibir solicitudes de un cliente. Cuando tu aplicación quiere acceder a datos o funcionalidad de otra aplicación, envía una solicitud a un punto final de API específico utilizando métodos HTTP (como GET, POST, PUT, DELETE). El servidor en ese punto final luego procesa la solicitud y devuelve una respuesta.

5. ¿Cómo puedes probar que una API te devuelve la información correcta, como verificar si obtuviste las respuestas correctas de la tarea?

Para probar si una API devuelve la información correcta, como verificar las respuestas de la tarea, puedes usar varios métodos. Principalmente, enviarás solicitudes a la API con entradas conocidas y luego verificarás las respuestas de la API contra las salidas esperadas. Esto implica:

• Usando herramientas o bibliotecas de pruebas de API: Herramientas como Postman, curl, o bibliotecas específicas de lenguajes de programación como requests en Python o supertest en JavaScript se utilizan para enviar peticiones e inspeccionar respuestas.
• Validando el código de estado de la respuesta: Verificar si la API devuelve el código de estado correcto (por ejemplo, 200 OK, 400 Bad Request).
• Verificando el cuerpo de la respuesta: Esto es crucial. Asegurarse de que los datos devueltos (por ejemplo, respuestas de deberes) coincidan con los valores esperados. Esto podría implicar analizar la respuesta JSON o XML y comparar campos individuales. Por ejemplo, podría verificar si response.answer es igual a la solución correcta.
• Comprobando los tipos de datos: Asegurarse de que los tipos de datos de los campos devueltos sean los esperados (por ejemplo, una respuesta debe ser una cadena o un número si eso es lo esperado).
• Pruebas de casos límite: Probar con diferentes entradas, incluidos valores no válidos o límite, para asegurar que la API los maneje correctamente y devuelva mensajes de error o valores predeterminados apropiados.

6. ¿Qué es la prueba de API y por qué es importante, como asegurarse de que un juguete haga lo que dice la caja?

La prueba de API es como comprobar si un juguete hace lo que dice la caja. En lugar de un juguete, estamos hablando de interfaces de software (APIs) que permiten a diferentes programas comunicarse. Se trata de enviar peticiones a la API, recibir respuestas y validar que las respuestas son correctas según las especificaciones de la API.

La prueba de API es importante porque verifica la lógica central y la funcionalidad de una aplicación. Ayuda a garantizar la fiabilidad, la integridad de los datos y la seguridad. Al probar las API con frecuencia y de forma temprana, puede detectar errores antes de que lleguen a la interfaz de usuario, ahorrando tiempo y recursos. También es crucial para asegurar que diferentes sistemas puedan comunicarse sin problemas, lo cual es esencial en las aplicaciones modernas e interconectadas.

7. ¿Puede describir un escenario en el que usaría una herramienta como Postman para probar una API, como pedir pizza en línea?

Imagina que estás probando una API de pedidos de pizza en línea. Usaría Postman para simular diferentes acciones de usuario y verificar las respuestas de la API. Por ejemplo, enviaría una solicitud POST al punto final /order con una carga útil JSON que contenga detalles como el tipo de pizza, el tamaño, los ingredientes y la dirección de entrega. Luego, verificaría la respuesta de la API para asegurarme de que devuelva un código de estado 201 Created, que indica que el pedido se realizó correctamente, y un cuerpo JSON que contenga el ID del pedido y el tiempo estimado de entrega.

Además, usaría Postman para probar casos extremos y el manejo de errores. Enviaría datos no válidos, como una cantidad de pizza negativa o un ingrediente no compatible, y verificaría que la API devuelva los códigos de error apropiados (por ejemplo, 400 Bad Request) y mensajes de error informativos. También verificaría cómo la API maneja la autenticación enviando solicitudes sin una clave o token de API válido y verificando que la API devuelva 401 Unauthorized. Esta prueba exhaustiva garantizaría que la API de pedidos de pizza funcione de forma correcta y fiable.

8. ¿Qué es una petición y una respuesta en las pruebas de API, como hacer una pregunta y obtener una respuesta?

En las pruebas de API, una petición es similar a hacer una pregunta. Es un mensaje enviado a un punto final de la API, que contiene datos o instrucciones específicas. Estos datos podrían incluir parámetros, encabezados y un cuerpo (a menudo en formato JSON o XML). La petición especifica qué acción quiere el cliente que realice la API.

Una respuesta es como obtener una respuesta a esa pregunta. Es la respuesta de la API a la petición, que contiene datos, un código de estado (que indica éxito o fracaso) y encabezados. El cuerpo de la respuesta normalmente incluye la información solicitada o una confirmación de la acción realizada, de nuevo a menudo en JSON o XML. Por ejemplo, si una petición solicita datos de usuario, la respuesta contendría la información de ese usuario (o un mensaje de error si no se encontró al usuario).

9. ¿Cuál es la diferencia entre los métodos GET y POST, como pedir algo frente a enviar algo?

GET y POST son métodos HTTP utilizados para transferir datos entre un cliente y un servidor. GET se utiliza principalmente para recuperar datos de un servidor. Piense en ello como preguntar al servidor por información. Los datos se añaden a la URL en la cadena de consulta, lo que los hace visibles y marcables. Generalmente se utiliza para operaciones de solo lectura.

POST, por otro lado, se utiliza para enviar datos al servidor para crear o actualizar un recurso. Piense en ello como enviar información al servidor. Los datos se envían en el cuerpo de la petición, haciéndolos invisibles en la URL. POST es adecuado para operaciones que modifican los datos del lado del servidor, como enviar formularios, subir archivos o crear nuevas entradas en una base de datos. Debido a que es más seguro y puede manejar mayores cantidades de datos, es preferible al enviar información confidencial.

10. ¿Qué significa validar las respuestas de las API, como comprobar si tu helado tiene el sabor que pediste?

Validar las respuestas de las API es como comprobar si recibiste el sabor de helado que realmente pediste. Implica verificar que los datos devueltos por una API cumplan con tus expectativas y se adhieran a un contrato o esquema predefinido. Esto asegura la fiabilidad y la corrección de tu aplicación al detectar formatos de datos inesperados, campos faltantes, tipos de datos incorrectos o códigos de error.

Específicamente, la validación puede implicar la comprobación de lo siguiente:

• Código de estado: Verificar si la API devolvió un código de estado exitoso (por ejemplo, 200 OK) o un código de error (por ejemplo, 400 Bad Request, 500 Internal Server Error).
• Tipo de datos: Asegurar que cada campo en el cuerpo de la respuesta tenga el tipo de datos correcto (por ejemplo, un número es realmente un número, una cadena es una cadena).
• Campos requeridos: Confirmar que todos los campos obligatorios estén presentes en la respuesta.
• Restricciones de valor: Comprobar si los valores de campos específicos están dentro de rangos aceptables o se ajustan a patrones específicos (por ejemplo, una fecha está en el formato correcto, una cantidad es positiva). Por ejemplo, usar una herramienta como ajv en Javascript para validar contra un esquema JSON.

11. ¿Cómo se prueban los diferentes tipos de datos en una API, como números, texto y valores verdadero/falso, para verificar que son correctos?

Para probar los tipos de datos en una API, usaría una combinación de técnicas. Para los valores numéricos, verificaría las condiciones límite (mínimo/máximo), los rangos válidos y manejaría errores potenciales como entradas no numéricas o desbordamientos. Para el texto, probaría las restricciones de longitud, la codificación de caracteres (UTF-8) y manejaría caracteres especiales o formatos inválidos. Para los booleanos, verificaría que verdadero y falso se interpreten y manejen correctamente.

Específicamente, las pruebas implican crear peticiones a la API con diferentes cargas útiles:

• Números: Enviar enteros, decimales, números muy grandes/pequeños, números negativos y valores no numéricos como cadenas. Verificar el análisis y la gestión de errores correctos.
• Texto: Enviar cadenas de diferentes longitudes, caracteres especiales (por ejemplo, <>"'), diferentes codificaciones de caracteres y, potencialmente, intentos de inyección SQL (si corresponde). Probar la codificación y el escape adecuados.
• Booleanos: Enviar verdadero, falso y potencialmente cadenas como "verdadero" o números como 1 y 0 para ver cómo la API maneja las entradas no booleanas. Asegurar una representación e interpretación consistentes.

12. ¿Qué es un código de estado en las pruebas de API, como una señal de "me gusta" o "no me gusta" de la API?

Un código de estado de la API es un número de tres dígitos devuelto por un servidor en respuesta a la solicitud de un cliente. Indica si la solicitud fue exitosa, encontró un error o requiere una acción adicional. Piense en ello como una señal de "me gusta" (éxito) o "no me gusta" (fallo) de la API. Ejemplos comunes incluyen:

• 200 OK: La solicitud fue exitosa.
• 201 Creado: Se creó un nuevo recurso con éxito.
• 400 Solicitud incorrecta: El servidor no pudo entender la solicitud debido a una sintaxis no válida.
• 404 No encontrado: El recurso solicitado no se encontró en el servidor.
• 500 Error interno del servidor: Ocurrió un error genérico en el servidor. Comprender estos códigos es crucial para la depuración y la validación del comportamiento de la API en las pruebas.

13. ¿Cómo se comprueban los mensajes de error al probar una API, como cuando se introduce una contraseña incorrecta?

Al probar una API para mensajes de error, especialmente en escenarios como intentos de contraseña incorrectos, me concentro en verificar el código de estado HTTP y el cuerpo de la respuesta. Espero un código de estado 4xx (por ejemplo, 400 Bad Request, 401 Unauthorized) que indique un error del lado del cliente. El cuerpo de la respuesta debe contener un mensaje de error estructurado, a menudo en formato JSON. Utilizo herramientas como curl, Postman o marcos de prueba automatizados (por ejemplo, Jest con Supertest para Node.js) para enviar solicitudes con credenciales no válidas y afirmar que la respuesta coincide con el código de error y el formato del mensaje esperados. Por ejemplo, al probar un punto final de inicio de sesión, esperaría una respuesta 401 no autorizada, y el cuerpo de la respuesta podría incluir { "error": "Invalid credentials" }.

14. ¿Cuál es la importancia de la documentación en las pruebas de API, como tener una guía para un juego de mesa?

La documentación de la API es crucial para las pruebas de API exitosas, al igual que una guía es esencial para jugar un juego de mesa de manera efectiva. Sin una documentación clara, los evaluadores luchan por comprender la funcionalidad de la API, los parámetros de entrada, las salidas esperadas y los posibles códigos de error. Esto conduce a pruebas ineficientes, un mayor tiempo de desarrollo y un mayor riesgo de pasar por alto errores críticos.

Una buena documentación de la API, como una guía bien escrita, proporciona a los evaluadores la información necesaria para diseñar casos de prueba exhaustivos. Aclara los métodos de autenticación, los límites de velocidad y los formatos de datos (por ejemplo, esquemas JSON), lo que permite a los evaluadores validar el comportamiento de la API con precisión y garantizar que cumple con las especificaciones definidas. Incluso puede incluir ejemplos de peticiones y respuestas, acelerando el proceso de prueba.

15. ¿Cómo gestionas diferentes entornos en las pruebas de API, como las pruebas en un sitio web de práctica frente al real?

Para gestionar diferentes entornos en las pruebas de API, utilizo archivos de configuración o variables de entorno para almacenar ajustes específicos del entorno, como las URL base, las claves de API y las cadenas de conexión a la base de datos. Esto me permite cambiar entre entornos (por ejemplo, desarrollo, staging, producción) sin modificar el código de prueba en sí. Puedo usar un argumento de línea de comandos o una variable de entorno para especificar el entorno de destino al ejecutar las pruebas.

Por ejemplo, en Python con pytest, podría usar un archivo pytest.ini con diferentes secciones para cada entorno, o utilizar variables de entorno a las que se accede mediante os.environ. En el código, usaría estas variables para construir dinámicamente solicitudes de API como: requests.get(f"{base_url}/users") donde base_url se deriva de la configuración del entorno elegido. Además, herramientas como Postman permiten definir variables de entorno y cambiar entre ellas fácilmente.

16. ¿Puede explicar qué es la autenticación de API, como necesitar un apretón de manos secreto para entrar en una casa club?

La autenticación de API es como necesitar un apretón de manos secreto para entrar en una casa club. Cuando una aplicación (la 'persona') quiere usar una API (la 'casa club'), necesita demostrar que es quien dice ser. Esto se hace proporcionando credenciales, como un nombre de usuario/contraseña, una clave de API o un token, que actúa como el 'apretón de manos secreto'.

Sin una autenticación adecuada, cualquiera podría acceder a la API y potencialmente robar datos o utilizar indebidamente sus funciones. Piénselo así: la API solo permite la entrada a aquellos que conocen el apretón de manos secreto, asegurando que solo las aplicaciones autorizadas puedan usar sus servicios.

17. ¿Cuáles son algunas herramientas comunes de prueba de API que conoce, como diferentes tipos de martillos para construir cosas?

Algunas herramientas comunes de prueba de API incluyen: Postman, que se utiliza ampliamente para pruebas y exploración manuales. Luego está curl, una herramienta de línea de comandos perfecta para solicitudes y scripts simples. Para pruebas automatizadas e integración CI/CD, son populares herramientas como pytest con la biblioteca requests (en Python) o Rest-Assured (para Java). SoapUI se usa a menudo para probar servicios web basados en SOAP.

Elegir la herramienta adecuada depende de las necesidades específicas del proyecto. Postman es excelente para la exploración inicial y las pruebas manuales, mientras que herramientas como pytest y Rest-Assured son más adecuadas para las pruebas automatizadas y la integración en una canalización CI/CD. curl ofrece flexibilidad para pruebas simples y programables, y SoapUI aborda los requisitos específicos de los servicios basados en SOAP.

18. ¿Cómo se garantiza la seguridad de las API durante las pruebas, como proteger tus juguetes para que no te los roben?

Las pruebas de seguridad de API son como salvaguardar mis juguetes. Me concentro en varias áreas clave. En primer lugar, Autenticación y Autorización: asegurar que solo los usuarios o servicios verificados obtengan acceso y que sus permisos estén restringidos adecuadamente. Es como verificar la identificación de todos antes de dejarles jugar y asegurarme de que solo jueguen con los juguetes que se les permite. En segundo lugar, Validación de entrada: evitar que se inyecten datos maliciosos en el sistema. Esto es como asegurarme de que nadie intente romper mis juguetes usándolos incorrectamente o alimentándolos con algo peligroso. Podemos hacer esto con técnicas como el uso de un firewall de aplicaciones web (WAF) e implementando comprobaciones estrictas de tipos de datos y formatos en todas las solicitudes de API.

Además, se emplea la limitación de velocidad para evitar el abuso (como alguien que intenta acaparar todos los juguetes), y las pruebas de penetración periódicas ayudan a identificar las vulnerabilidades antes de que los actores maliciosos puedan explotarlas. También presto mucha atención al cifrado, asegurando que los datos confidenciales estén protegidos tanto en tránsito (usando HTTPS) como en reposo (usando algoritmos de cifrado). Por ejemplo, el uso de HTTPS garantiza que la comunicación se realice a través de un canal seguro. También podemos aprovechar herramientas para automatizar las pruebas de seguridad durante el ciclo de vida del desarrollo. Ejemplo: OWASP ZAP, Burp Suite

19. ¿Cuál es el papel de las pruebas de API en el ciclo de vida del desarrollo de software, como verificar si todas las piezas del rompecabezas encajan antes de mostrárselo a todos?

Las pruebas de API son cruciales en el ciclo de vida del desarrollo de software porque validan la integración y la funcionalidad de los diferentes componentes del software. Es como verificar si las piezas del rompecabezas encajan correctamente antes de presentar la imagen completa a los usuarios finales. Las pruebas de API garantizan que las API (Interfaces de Programación de Aplicaciones) que conectan diferentes sistemas o microservicios funcionen como se espera, manejen los datos correctamente y devuelvan las respuestas apropiadas.

Específicamente, las pruebas de API verifican cosas como:

• Integridad de los datos: Asegurar que los datos se pasen correctamente entre los sistemas.
• Manejo de errores: Verificar que las API respondan apropiadamente a las entradas no válidas o condiciones inesperadas.
• Seguridad: Validar los mecanismos de autenticación y autorización.
• Rendimiento: Evaluar los tiempos de respuesta y la escalabilidad de las API.
• Correctitud funcional: Valida que la API funcione según la especificación.

Al identificar y resolver problemas al principio del ciclo de desarrollo, las pruebas de API reducen el riesgo de problemas de integración, mejoran la calidad del software y aceleran la entrega de software confiable.

20. ¿Cómo puedes automatizar las pruebas de API, como configurar una máquina para verificar repetidamente si el juguete funciona?

La automatización de las pruebas de API implica la creación de un proceso para enviar repetidamente solicitudes a tu API y verificar las respuestas. Se pueden utilizar varias herramientas y técnicas. Un enfoque común es usar un marco de automatización de pruebas como pytest o JUnit junto con una biblioteca diseñada específicamente para realizar solicitudes HTTP, como requests en Python o RestAssured en Java.

El proceso generalmente implica lo siguiente:

• Definir Casos de Prueba: Especificar los puntos finales de la API a probar, las entradas esperadas y las salidas deseadas.
• Escribir Scripts de Prueba: Usar el marco y la biblioteca elegidos para escribir código que envíe solicitudes a la API con diferentes entradas.
• Afirmar Respuestas: Verificar que las respuestas de la API coincidan con las salidas esperadas utilizando afirmaciones proporcionadas por el marco de pruebas.
• Programar la Ejecución: Usar una herramienta de Integración Continua (CI) como Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI para programar los scripts de prueba para que se ejecuten automáticamente a intervalos regulares o ante cambios de código. Por ejemplo, puedes usar cron para programar la ejecución en una máquina.
• Informar los Resultados: Configurar la herramienta CI para generar informes que indiquen qué pruebas pasaron o fallaron, lo que permite una rápida identificación de problemas.

21. Si una API devuelve datos incorrectos, ¿qué pasos tomaría para informarlo, como decirle a su profesor sobre un error en el libro de texto?

Si una API devuelve datos incorrectos, primero intentaría reproducir el problema. Esto implica hacer la misma llamada a la API con los mismos parámetros para confirmar que se devuelve consistentemente la información incorrecta. Si el problema persiste, documentaría los pasos exactos para reproducirlo, incluyendo el punto final de la API, los parámetros de la solicitud y la respuesta incorrecta recibida, junto con la respuesta esperada. También documentaría la hora en que se observó el problema y el entorno. Por ejemplo:

Punto final de la API: /usuarios/123 Parámetros de la solicitud: Ninguno Respuesta observada: {"nombre": "Jane Doe", "edad": 25} Respuesta esperada: {"nombre": "John Doe", "edad": 30} Marca de tiempo: 2024-10-27 10:00:00 UTC

Luego, informaría el problema al equipo o individuo apropiado, que podrían ser los desarrolladores de la API o el equipo responsable de la integridad de los datos. El informe incluiría los pasos para reproducir, los resultados esperados frente a los reales y cualquier contexto relevante. Si existe un sistema interno de tickets, presentaría un informe de error detallado para rastrear el progreso de la resolución del problema.

22. ¿Cómo probaría el rendimiento de una API bajo una carga pesada, como ver si un juguete todavía funciona cuando muchos niños juegan con él a la vez?

Para probar el rendimiento de una API bajo una carga pesada, usaría herramientas de pruebas de carga como Apache JMeter, Gatling o Locust. Simularía muchos usuarios concurrentes (niños jugando) accediendo a la API simultáneamente. La clave es definir escenarios realistas (qué acciones realizan los niños con el juguete). Por ejemplo, si es una API de coches de juguete (por ejemplo, /acelerar, /frenar, /girar), simularía a múltiples usuarios llamando repetidamente a estos endpoints.

Luego, monitorearía métricas clave como:

• Tiempo de respuesta: ¿Cuánto tiempo tarda la API en responder?
• Tasa de error: ¿Cuántas solicitudes fallan?
• Rendimiento: ¿Cuántas solicitudes puede manejar la API por segundo?
• Utilización de recursos: Uso de CPU, memoria y red en el servidor. Al observar estas métricas, se pueden identificar cuellos de botella y determinar si la API puede manejar la carga esperada. También es crucial aumentar gradualmente la carga para encontrar el punto de ruptura.

23. ¿Qué es la prueba de integración de API y por qué es importante, como asegurarse de que todos los personajes de una película funcionen bien juntos?

La prueba de integración de API es un tipo de prueba de software que verifica que diferentes API funcionen correctamente juntas. Piense en ello como verificar qué tan bien interactúan diferentes personajes en una película. Cada personaje (API) podría funcionar bien por sí solo (prueba unitaria), pero la prueba de integración se asegura de que se comuniquen e intercambien datos correctamente cuando se combinan. Es importante porque los problemas a menudo surgen en las conexiones entre diferentes componentes.

Sin ella, podría experimentar errores inesperados, corrupción de datos o fallas del sistema cuando las API se combinan en un escenario del mundo real. Asegura que los diferentes endpoints de la API puedan manejar los datos y las llamadas según lo previsto, y valida el flujo de trabajo general entre diferentes partes del sistema. Por ejemplo, API_A envía datos, API_B los recibe y API_C procesa y actualiza los datos basándose en la salida combinada.

24. ¿Cómo se prueba una API que maneja subidas de archivos, como asegurarse de que una foto se sube correctamente a un sitio web?

Para probar una API que maneja subidas de archivos, me centraría en varias áreas clave. Primero, verificaría las subidas exitosas comprobando el código de respuesta de la API (esperando 200 OK o 201 Created) y confirmando la presencia del archivo en la ubicación de almacenamiento designada con el nombre, tamaño y contenido correctos. El manejo de errores también es crucial, probaría varios escenarios de fallo como:

• Subir archivos que exceden el límite de tamaño.
• Subir archivos con formatos no soportados (por ejemplo, un archivo .exe cuando solo se permiten .jpg y .png).
• Intentar subir sin la autenticación o autorización adecuadas.
• Simular errores de red durante el proceso de subida.

Para cada uno de estos escenarios, esperaría que la API devolviera códigos de error apropiados y mensajes de error informativos. También probaré la API usando diferentes clientes o herramientas para asegurar la consistencia, por ejemplo, usando curl o Postman. Además, consideraría las implicaciones de seguridad, como prevenir subidas de archivos maliciosos (por ejemplo, archivos que contienen scripts) y asegurar los controles de acceso adecuados.

25. Explica el concepto de versionado de API y por qué es importante, como tener diferentes ediciones de un libro.

El versionado de la API es como tener diferentes ediciones de un libro. Cuando actualiza una API, podría introducir cambios que interrumpen las aplicaciones existentes que dependen de la versión anterior. El versionado le permite lanzar nuevas funciones, corregir errores o cambiar la estructura de la API sin obligar a todos los usuarios existentes a actualizar inmediatamente su código. Asegura la compatibilidad con versiones anteriores y proporciona una ruta de transición más fluida.

Es importante porque evita fallos generalizados de las aplicaciones. Imagine si cada sitio web se rompiera cada vez que se actualiza una biblioteca principal. El versionado ofrece estabilidad, da a los desarrolladores tiempo para adaptarse a los cambios y permite la depreciación gradual de versiones anteriores. Ejemplos de estrategias de versionado incluyen el versionado URI (/api/v1/recurso), el versionado de encabezado (Accept: application/vnd.example.v2+json) y el versionado de parámetros de consulta (/api/recurso?version=2).

Preguntas de entrevista intermedias sobre pruebas de API

1. ¿Cómo gestiona el versionado de la API y qué estrategias recomienda para la compatibilidad con versiones anteriores?

El versionado de la API es crucial para gestionar los cambios y garantizar que las aplicaciones existentes sigan funcionando. Normalmente utilizo el versionado URI (por ejemplo, /v1/recurso) o el versionado basado en encabezados (encabezado Accept). Para la compatibilidad con versiones anteriores, recomiendo estas estrategias:

• Versionado: Introducir nuevas versiones sin modificar las existentes. Desaprobar las versiones anteriores con elegancia, dando un aviso amplio.
• Transformación de datos: Adaptar los formatos de datos entre las versiones de la API utilizando transformadores o adaptadores.
• Banderas de características: Utilizar banderas de características para habilitar o deshabilitar selectivamente nuevas funciones, lo que permite a los clientes optar por participar. Esto minimiza el impacto en los clientes existentes y permite las pruebas.
• Patrón de lector tolerante: Diseñar las API para que sean tolerantes a los datos inesperados. Los clientes deben ignorar los campos desconocidos en las respuestas.

2. Explique la diferencia entre las pruebas de contrato y las pruebas API de extremo a extremo, y cuándo usaría cada una.

Las pruebas de contrato verifican que dos servicios separados (por ejemplo, un consumidor y un proveedor) están de acuerdo con la estructura y el contenido de sus interacciones. Asegura que el proveedor satisfaga las necesidades específicas del consumidor, no necesariamente toda la especificación del proveedor. Las pruebas API de extremo a extremo (E2E), por otro lado, prueban todo el flujo de trabajo de la API, a menudo involucrando múltiples servicios o capas. Verifica que la API funcione correctamente de principio a fin, imitando escenarios reales de usuarios.

Use pruebas de contrato cuando desee aislar y verificar la integración entre servicios específicos, especialmente en arquitecturas de microservicios. Ayuda a prevenir problemas de integración al principio del ciclo de desarrollo. Use pruebas API E2E para validar el flujo completo de la API y asegurar que todos los componentes funcionen juntos sin problemas. Esto es crucial para verificar viajes críticos de usuarios e identificar problemas en todo el sistema.

3. Describa un escenario en el que usaría la simulación de API y cómo la implementaría.

Usaría la simulación de API al desarrollar una función que dependa de una API externa que aún no está disponible, es inestable o tiene límites de tasa que obstaculizarían el desarrollo. Por ejemplo, imagina construir un componente de interfaz de usuario que muestra datos del usuario obtenidos de un servicio de terceros. En lugar de esperar a que la API real esté lista, crearía un punto final de API simulado utilizando una biblioteca como Mockoon o json-server. Este punto final simulado devolvería respuestas JSON predefinidas que imitan la estructura de datos esperada de la API real. Esto permite que el desarrollo frontend continúe de forma independiente y sea testeable sin depender del servicio externo.

La implementación implicaría definir el punto final de la API simulada (por ejemplo, /usuarios/{id}) y configurar los datos de respuesta, incluidos los códigos de estado y los encabezados. Por ejemplo, usar json-server sería tan simple como escribir los datos json requeridos (por ejemplo, db.json) y ejecutar el comando json-server --watch db.json --port 3001. Luego se escribirían pruebas contra la API simulada, verificando que el componente de la interfaz de usuario represente correctamente los datos simulados.

4. ¿Cómo se asegura la integridad de los datos al probar las API que realizan transacciones complejas en múltiples servicios?

Asegurar la integridad de los datos al probar las API que realizan transacciones complejas en múltiples servicios implica varias estrategias clave. En primer lugar, implemente pruebas de extremo a extremo que simulen escenarios del mundo real, verificando que las transacciones se completen de forma precisa y consistente en todos los servicios. Emplee técnicas de validación de datos en cada etapa de la transacción, incluidas las comprobaciones de tipo de datos, formato y rango.

En segundo lugar, utilice técnicas como las pruebas de idempotencia (asegurando que una operación realizada múltiples veces tiene el mismo resultado que una sola operación) y las transacciones de compensación para manejar las fallas con elegancia. Implemente una monitorización y registro robustos para rastrear las transacciones e identificar rápidamente cualquier discrepancia. Esto puede incluir auditorías detalladas y el uso de identificadores de transacción únicos. Finalmente, introduzca la inyección de fallos para probar la resiliencia del sistema frente a errores y problemas de red, asegurando que los datos no se corrompan ni se pierdan durante eventos inesperados. Por ejemplo, simule un tiempo de espera de la red durante una actualización crítica y verifique que el sistema revierta o reintente la transacción correctamente. Esto podría implicar el uso de herramientas como tcpdump o iptables para simular problemas de red en un entorno controlado. Además, utilice herramientas de comparación de datos para comparar el estado del sistema antes y después de la transacción.

5. ¿Cuáles son algunas vulnerabilidades de seguridad comunes en las API y cómo se pueden probar?

Las vulnerabilidades de seguridad comunes de las API incluyen:

• Fallos de inyección: Inyección SQL, inyección de comandos. Pruebe con herramientas como OWASP ZAP o elaborando manualmente entradas maliciosas.
• Autenticación rota: Contraseñas débiles, falta de autenticación de múltiples factores. Pruebe intentando credenciales predeterminadas, ataques de fuerza bruta y eludiendo los mecanismos de autenticación.
• Exposición excesiva de datos: APIs que devuelven demasiados datos sensibles. Pruebe analizando las respuestas de la API para obtener información innecesaria.
• Control de acceso roto: Acceso no autorizado a los recursos. Pruebe intentando acceder a los recursos con diferentes roles de usuario o sin autenticación.
• Configuración de seguridad incorrecta: Servidores o APIs configurados incorrectamente. Revise los archivos de configuración y la configuración de seguridad.
• Cross-Site Scripting (XSS): Inyección de scripts maliciosos en las respuestas de la API. Pruebe inyectando cargas útiles XSS en las entradas de la API y observando la salida.
• Denegación de servicio (DoS): Abrumando la API con solicitudes. Pruebe utilizando herramientas de prueba de carga para simular un alto tráfico.
• Limitación de la frecuencia de la API: Verifique la implementación de la limitación de la frecuencia utilizando herramientas automatizadas.

6. ¿Cómo manejas las pruebas de autenticación y autorización para APIs con diferentes esquemas de seguridad (por ejemplo, OAuth, claves API)?

Para manejar las pruebas de autenticación y autorización para APIs con diferentes esquemas de seguridad, primero identifico el esquema de seguridad específico que se está utilizando (OAuth, claves API, JWT, etc.). Para cada esquema, utilizaré diferentes enfoques y herramientas. Por ejemplo:

Para OAuth, usaría herramientas como Postman o Insomnia para obtener tokens de acceso a través del flujo de concesión apropiado. Luego incluiría estos tokens en el encabezado Authorization al realizar solicitudes a la API. Validaré tanto la validez del token como los ámbitos/permisos asociados con él. Para las claves API, me aseguro de que la clave se incluya correctamente (por ejemplo, en el encabezado X-API-Key), valido la colocación correcta de la clave y pruebo con claves válidas e inválidas. Cuando se usan JWT, podría usar herramientas como jwt.io para decodificar el token e inspeccionar sus claims, luego afirmar si coincide con lo que se espera para acceder a diferentes recursos. Además, probar con tokens caducados es imprescindible. Para todos los esquemas, pruebo escenarios positivos (credenciales válidas) y negativos (credenciales inválidas, tokens caducados, ámbitos incorrectos) y confirmo los códigos de estado HTTP apropiados (por ejemplo, 401 No autorizado, 403 Prohibido).

7. Describe su experiencia con las pruebas de rendimiento de las API. ¿Qué métricas son importantes y qué herramientas ha utilizado?

Mi experiencia con las pruebas de rendimiento de API incluye el uso de herramientas como JMeter y Postman (con Newman) para simular varias cargas de usuarios y analizar los tiempos de respuesta de la API, el rendimiento y las tasas de error. He diseñado pruebas para evaluar el rendimiento en condiciones normales y de máxima demanda, identificando cuellos de botella y áreas de optimización. También he utilizado plataformas de pruebas de carga basadas en la nube como LoadView para simulaciones a mayor escala.

Las métricas clave en las que me enfoco son el tiempo de respuesta (promedio, mínimo, máximo y percentiles), la tasa de error (número de solicitudes fallidas), el rendimiento (solicitudes por segundo), la utilización de la CPU y el consumo de memoria del servidor de la API. Específicamente, el seguimiento de percentiles como el 95 o el 99 ayuda a comprender la experiencia de las solicitudes más lentas. Cuando se trata de API respaldadas por bases de datos, también superviso el rendimiento de las consultas de la base de datos y la utilización del grupo de conexiones. También utilizo herramientas como tcpdump para supervisar la red y herramientas como Wireshark para comprender los paquetes de red.

8. ¿Cómo aborda las pruebas de API que manejan comunicación asíncrona (por ejemplo, webhooks, colas de mensajes)?

Probar las API con comunicación asíncrona requiere un enfoque diferente al de las API síncronas. Dado que las respuestas no son inmediatas, es necesario verificar que la API publique mensajes o active los webhooks correctamente, y que los sistemas posteriores procesen esos mensajes como se espera. Aquí hay una estrategia general:

1. Simular sistemas descendentes: En lugar de depender de los sistemas reales que consumen los eventos asíncronos, simúlelos para controlar la entrada y verificar la salida. Esto le permite aislar la API que está probando. Herramientas como MockServer, WireMock o bibliotecas como unittest.mock en Python pueden ser útiles.
2. Verificar la creación de mensajes/eventos: Asegúrese de que la API cree y publique correctamente los mensajes esperados o active los webhooks correctos. Verifique la precisión del contenido del mensaje (carga útil, encabezados). Para las colas de mensajes, a menudo puede consumir mensajes directamente de la cola durante las pruebas.
3. Probar diferentes escenarios: Pruebe varios escenarios, incluyendo éxito, fallo y casos extremos. Por ejemplo, ¿qué sucede si el sistema descendente no está disponible temporalmente? ¿La API gestiona correctamente los reintentos o las colas de mensajes fallidos? ¿Qué pasa si la carga útil del mensaje no es válida?
4. Utilizar IDs de correlación: Si corresponde, utilice IDs de correlación para rastrear mensajes asíncronos a través de diferentes sistemas. Esto facilita el rastreo y la depuración de problemas.
5. Considerar pruebas de extremo a extremo: Si bien la simulación es útil, las pruebas de extremo a extremo que involucran los sistemas descendentes reales pueden brindar más confianza en el comportamiento general del sistema. Sin embargo, estas pruebas pueden ser más complejas y consumir más tiempo.

9. Explicar la importancia de la documentación de la API y cómo la usaría durante las pruebas.

La documentación de la API es crucial porque sirve como la única fuente de verdad para comprender cómo funciona una API. Describe los endpoints, los formatos de solicitud/respuesta, los métodos de autenticación y los posibles códigos de error. Sin la documentación adecuada, los desarrolladores y probadores pierden mucho tiempo en la ingeniería inversa de la API o en la confianza en información potencialmente inexacta. Esto conduce a ciclos de desarrollo más lentos, un mayor número de errores y desafíos de integración.

Durante las pruebas, confiaría en gran medida en la documentación de la API para:

• Comprender el comportamiento esperado: Verifique la funcionalidad prevista de cada punto final.
• Crear casos de prueba: Diseñe pruebas que cubran varios escenarios, incluyendo casos positivos y negativos, condiciones límite y manejo de errores. Por ejemplo, comprender el tipo de dato esperado de un parámetro me permitiría crear casos de prueba con tipos de datos inválidos y confirmar que se devuelven los códigos de error correctos.
• Validar las respuestas: Asegúrese de que la API devuelva la estructura de datos y los valores correctos según lo definido en la documentación. Por ejemplo, si la API debe devolver una matriz JSON de objetos de usuario con propiedades id, nombre y correo electrónico, la prueba puede validar la presencia y el tipo de esas propiedades para cada usuario.
• Solucionar problemas: Identifique discrepancias entre el comportamiento real de la API y el comportamiento documentado, lo que ayudará en la depuración y la corrección de errores. Si el código de respuesta es diferente al documentado, podría ser un problema.

10. ¿Cómo diseñaría casos de prueba para una API que involucra transformaciones de datos complejas?

Al diseñar casos de prueba para una API que involucra transformaciones de datos complejas, concéntrese en validar cada paso de transformación y el resultado general. Comience por identificar los escenarios de datos de entrada clave, incluyendo casos válidos, inválidos y límite. Luego, defina la salida esperada para cada escenario basado en las transformaciones documentadas. Considere el uso de datos simulados o sustitución para aislar la API y controlar los datos de entrada.

Tengo experiencia en la automatización de pruebas de API utilizando varios frameworks y herramientas. Principalmente, he trabajado con REST Assured en Java y pytest con la biblioteca requests en Python para crear y ejecutar pruebas de API. También tengo algo de experiencia con Postman y Newman para pruebas de API y gestión de colecciones.

Algunos de los beneficios que he encontrado al usar estas herramientas incluyen una mejor cobertura de pruebas, una ejecución de pruebas más rápida en comparación con las pruebas manuales y la detección temprana de defectos en la capa de API. Por ejemplo, usando REST Assured, puedo validar fácilmente los códigos de estado de la respuesta, las cabeceras y el esquema JSON. También he implementado pruebas basadas en datos, parametrización y bibliotecas de aserción para agilizar el proceso. Usando herramientas como Postman y Newman, puedo integrar fácilmente la prueba en la canalización CI/CD. Aquí hay un pequeño ejemplo de código usando requests y pytest:

import requests import pytest BASE_URL = "https://api.example.com" def test_get_resource(): response = requests.get(f"{BASE_URL}/resource/1") assert response.status_code == 200 data = response.json() assert data["id"] == 1

12. ¿Cómo manejas la limitación de la tasa de API durante las pruebas y qué estrategias puedes usar para evitar ser estrangulado?

Para manejar la limitación de la tasa de API durante las pruebas, empleo varias estrategias. Primero, utilizo API simuladas o stubs para simular la API real y evitar alcanzar los límites de tasa reales. Estos mocks se pueden configurar para imitar el comportamiento de limitación de la tasa, lo que me permite probar la resistencia de mi aplicación. Segundo, al probar contra la API real, utilizo un enfoque por niveles. Comienzo con una pequeña cantidad de solicitudes y aumento gradualmente la carga para identificar el umbral. Si la API lo admite, utilizo técnicas como la retrocesión exponencial con jitter para reintentar las solicitudes fallidas después de un retraso, que aumenta con cada intento. Esto ayuda a evitar sobrecargar la API y permanecer dentro de los límites de tasa permitidos.

Para evitar la limitación, implemento mecanismos de almacenamiento en caché para reducir la cantidad de llamadas a la API. Además, optimizo la frecuencia y el tiempo de las solicitudes a la API, quizás utilizando el procesamiento asíncrono o el procesamiento por lotes de solicitudes cuando sea aplicable para minimizar la carga general. Monitorear los encabezados de respuesta de la API para obtener información sobre el límite de velocidad (por ejemplo, X-RateLimit-Remaining, X-RateLimit-Limit, X-RateLimit-Reset) también es crucial. Esto me permite ajustar de forma proactiva la tasa de solicitudes y prevenir la limitación.

13. ¿Cuáles son algunos desafíos que ha enfrentado al probar las API y cómo los superó?

Algunos desafíos que he enfrentado al probar las API incluyen lidiar con formatos de datos inconsistentes, complejidades de autenticación y limitación de velocidad. Los formatos de datos inconsistentes requieren una validación y lógica de transformación sólidas en mis pruebas, a menudo utilizando herramientas como validadores de esquemas JSON o funciones de análisis personalizadas para manejar las variaciones. Los desafíos de autenticación, como OAuth 2.0, se abordaron implementando una gestión adecuada de tokens y mecanismos de actualización, lo que a veces implicaba la creación de scripts del flujo de autenticación utilizando herramientas como curl o bibliotecas de clientes de API específicas.

La limitación de velocidad presentó otro obstáculo. Para superar esto, implementé estrategias como poner las solicitudes en cola e introducir retrasos entre las llamadas, lo que limitó efectivamente la ejecución de la prueba para evitar exceder los límites de la API. También utilicé técnicas de mocking y stubbing cuando fue posible, para aislar partes específicas de la API y reducir la dependencia de los puntos finales en vivo durante las pruebas.

14. ¿Cómo depura los fallos de las pruebas de API y qué herramientas utiliza para la resolución de problemas?

Al depurar los fallos de las pruebas de API, normalmente empiezo por examinar los registros de las pruebas y los mensajes de error para identificar el punto final específico, los parámetros de la solicitud y los resultados esperados frente a los reales. Utilizo herramientas como Postman o Insomnia para recrear manualmente las llamadas API fallidas con los mismos parámetros con el fin de aislar el problema. También inspecciono los registros del servidor de la API para buscar errores o comportamientos inesperados en el lado del servidor.

Para una resolución de problemas más profunda, utilizo herramientas como Charles Proxy o Wireshark para capturar y analizar el tráfico de red entre el cliente de prueba y el servidor de la API. Esto me ayuda a identificar problemas como encabezados de solicitud incorrectos, cuerpos de solicitud no válidos o códigos de respuesta inesperados. Además, a menudo utilizo las herramientas de desarrollador del navegador, específicamente la pestaña 'Red', para examinar las llamadas API realizadas por una aplicación web que interactúa con la API. Los bloques de código como console.log() también son valiosos para depurar scripts de prueba.

15. Explique el concepto de idempotencia de la API y cómo lo probaría.

La idempotencia de la API significa que realizar la misma solicitud de API varias veces tiene el mismo efecto que realizarla solo una vez. Asegura que incluso si una solicitud se repite accidental o intencionalmente (debido a problemas de red o reintentos del cliente), el estado del sistema sigue siendo consistente. Por ejemplo, una solicitud PUT para establecer el valor de un recurso es naturalmente idempotente.

Para probar la idempotencia, envía la misma solicitud de API varias veces (por ejemplo, tres veces) y verifica que el estado del recurso o el estado del sistema sea el mismo después de cada solicitud. Específicamente, si estás probando un punto final de pago, asegúrate de que a un usuario solo se le cobre una vez, incluso si la solicitud se envía varias veces. Por ejemplo, con curl: curl -X POST -d '{"amount": 100}' https://example.com/charge -H 'Idempotency-Key: unique_key'. Puedes enviar esto varias veces con la misma Idempotency-Key. El código de respuesta HTTP también debe reflejar la idempotencia, como devolver un 200 OK en la primera solicitud y las solicitudes subsiguientes devuelven 200 OK pero no cambian el estado, o un 204 No Content para las solicitudes subsiguientes que se procesan correctamente sin cambiar el estado del sistema.

16. ¿Cómo probarías una API que soporta diferentes tipos de contenido (por ejemplo, JSON, XML)? ¿Qué consideraciones son importantes?

Para probar una API que soporta diferentes tipos de contenido (JSON, XML), me centraría en verificar que la API maneja correctamente las solicitudes y respuestas para cada tipo soportado. Esto implica enviar solicitudes con el encabezado Content-Type apropiado y validar que la respuesta se devuelve en el formato esperado con el encabezado Content-Type correcto. También verificaría el manejo de errores, asegurando que la API maneja con gracia las solicitudes con tipos de contenido no soportados o mal formados, devolviendo códigos de error y mensajes apropiados.

Las consideraciones importantes incluyen:

• Negociación de contenido: Asegurar que la API negocie correctamente el contenido basándose en el encabezado Accept en la solicitud.
• Validación de esquema: Validar las respuestas JSON y XML contra esquemas predefinidos (por ejemplo, JSON Schema, XSD) para asegurar la consistencia de los datos.
• Serialización/Deserialización de datos: Probar cómo la API serializa y deserializa datos para cada tipo de contenido, verificando la pérdida o corrupción de datos.
• Manejo de errores: Verificar que la API devuelva mensajes de error informativos cuando encuentre tipos de contenido no válidos o datos malformados.
• Rendimiento: Medir el rendimiento de la API para cada tipo de contenido, ya que la serialización y deserialización pueden afectar los tiempos de respuesta.

17. Describe una vez que encontraste un error crítico en una API durante las pruebas. ¿Qué pasos seguiste para reportarlo y asegurar que se solucionara?

Durante las pruebas de API para un nuevo servicio de autenticación de usuarios, descubrí un error crítico donde el endpoint resetPassword no validaba correctamente el token de restablecimiento de contraseña. Específicamente, permitía que se utilizara cualquier token arbitrario, lo que potencialmente otorgaba acceso no autorizado a las cuentas de usuario. Para informar esto, documenté inmediatamente los pasos para reproducir la vulnerabilidad, incluyendo el endpoint de la API, los parámetros de la solicitud y los resultados esperados versus los reales. Luego, creé un informe detallado de errores en nuestro sistema de gestión de proyectos (Jira), asignándole una alta prioridad y severidad. El informe incluía una descripción clara del problema, el impacto en la seguridad del usuario y los pasos de reproducción. También adjunté los registros relevantes de solicitud/respuesta de la API.

Para asegurar que se solucionó, rastreé activamente el estado del error y colaboré con el equipo de desarrollo. Me ofrecí a ayudar con la depuración proporcionando datos de prueba e información adicionales. Después de que los desarrolladores implementaron una solución (añadiendo la validación correcta de tokens), volví a probar el endpoint con varios tokens no válidos y confirmé que la vulnerabilidad se resolvió. Finalmente, actualicé el informe del error con los resultados de la verificación y cerré el problema, asegurándome de comunicar la resolución a las partes interesadas relevantes.

18. ¿Cómo gestionas la configuración y administración del entorno para las pruebas de API en las diferentes etapas (por ejemplo, desarrollo, staging, producción)?

Gestiono la configuración y administración del entorno para las pruebas de API utilizando variables de entorno y archivos de configuración. Estos archivos (por ejemplo, .env, config.json) almacenan configuraciones específicas del entorno, como endpoints de API, cadenas de conexión a bases de datos y claves de API. Utilizo herramientas como dotenv en Python o mecanismos similares en otros lenguajes para cargar estas variables. Esto me permite cambiar de entorno fácilmente cambiando el archivo de configuración activo o configurando las variables de entorno relevantes antes de ejecutar las pruebas.

Para diferentes etapas, mantengo archivos de configuración o conjuntos de variables de entorno separados (por ejemplo, dev.env, staging.env, prod.env). Mis scripts de prueba leen estas configuraciones para determinar el entorno apropiado al que dirigirse. Integro esta configuración en mi pipeline de CI/CD, de modo que la configuración correcta se carga automáticamente en función de la rama o el entorno en el que se está implementando. Esto garantiza que las pruebas siempre se ejecuten contra el entorno previsto.

19. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para escribir pruebas de API mantenibles y reutilizables?

Para escribir pruebas de API mantenibles y reutilizables, concéntrese en la abstracción y la modularidad. Utilice un enfoque por capas, separando la lógica de prueba de la configuración y las afirmaciones. Esto permite una fácil modificación y reutilización de los componentes. Evite codificar valores fijos, en su lugar, utilice archivos de configuración o variables de entorno. Emplee pruebas basadas en datos para ejecutar la misma prueba con diferentes conjuntos de datos.

Siga el principio DRY (Don't Repeat Yourself - No te repitas) creando funciones o clases reutilizables para tareas comunes como la autenticación, la construcción de solicitudes y la validación de respuestas. Utilice un marco de pruebas bien definido y convenciones de nomenclatura para una mejor organización y legibilidad. Mantenga las pruebas enfocadas y evite probar múltiples aspectos en un solo caso de prueba. Utilice herramientas que admitan pruebas de API como pytest, requests, Postman o RestAssured.

20. ¿Cómo se mantiene al día con las últimas tendencias y tecnologías en pruebas de API?

Me mantengo al día con las tendencias y tecnologías de las pruebas de API a través de una combinación de recursos en línea y desarrollo profesional. Leo regularmente blogs y artículos de la industria de fuentes confiables, como los publicados por proveedores de herramientas de pruebas de API como Postman y ReadyAPI. También participo en comunidades y foros en línea, como Stack Overflow y grupos de pruebas de API dedicados en LinkedIn, para aprender de otros profesionales y discutir las tendencias emergentes.

Además, sigo a personas influyentes clave y líderes de opinión en el ámbito de las API en las redes sociales y me suscribo a boletines relevantes para recibir las últimas actualizaciones directamente. También exploro nuevas herramientas y marcos experimentando con opciones de código abierto y utilizando pruebas gratuitas de productos comerciales. Cuando es posible, asisto a seminarios web, talleres y conferencias centradas en las pruebas de API para establecer contactos con colegas y aprender de expertos. Finalmente, trato de implementar los nuevos aprendizajes en el trabajo y mejorar nuestro conjunto de pruebas de API.

21. Explique la diferencia entre las pruebas de API de caja blanca, caja negra y caja gris.

Las pruebas de API de caja blanca implican probar la estructura interna y el código de la API. Los evaluadores necesitan conocimiento de la implementación, las estructuras de datos y los algoritmos de la API. Permite probar rutas de código, ramificaciones y lógica interna específicas. Las pruebas de API de caja negra, por otro lado, se enfocan únicamente en la funcionalidad de la API sin ningún conocimiento de su funcionamiento interno. Los evaluadores interactúan con la API a través de sus interfaces públicas y validan las entradas y salidas basándose en la documentación y las especificaciones de la API.

Las pruebas de API de caja gris son una combinación de los enfoques de caja blanca y caja negra. Los evaluadores tienen un conocimiento parcial de la estructura interna de la API. Esto podría implicar conocer algunas estructuras de datos, algoritmos o tener acceso a documentos de diseño. Esto permite diseñar pruebas que se dirigen a áreas específicas de la API, a la vez que se centran en la validación funcional a través de interfaces públicas. Ayuda a identificar problemas que podrían pasarse por alto con los enfoques de caja negra o caja blanca puros.

22. ¿Qué estrategias utilizaría para probar los casos extremos y las condiciones límite en una API?

Para probar los casos extremos y las condiciones límite en una API, emplearía varias estrategias. En primer lugar, identificaría los posibles valores límite para los parámetros de entrada (por ejemplo, mínimo, máximo, cero, nulo, cadenas vacías, cadenas muy grandes). Luego, diseñaría casos de prueba que utilizaran específicamente estos valores límite, así como valores ligeramente fuera de estos límites (tanto por encima como por debajo). Por ejemplo, si una API espera un parámetro de edad entre 18 y 65 años, probaría con 17, 18, 65 y 66.

En segundo lugar, consideraría el manejo de errores. La API debe manejar con elegancia las entradas no válidas y devolver mensajes de error informativos. Los casos de prueba deben verificar que se devuelvan los errores apropiados cuando se violen las condiciones límite. Usaría herramientas como Postman o frameworks de pruebas automatizadas usando Python y la biblioteca requests para diseñar y ejecutar estas pruebas sistemáticamente, analizando los códigos de respuesta y los mensajes de error para asegurar la corrección. Por ejemplo, requests.post(url, data={'age': 17}) y luego afirmar que el código de estado es 400 o similar, y que el cuerpo de la respuesta contiene un mensaje de error útil.

Preguntas de la entrevista sobre pruebas de API para personas con experiencia

1. ¿Cómo diseñaría una estrategia de prueba de API para una arquitectura de microservicios?

Una estrategia de prueba de API para una arquitectura de microservicios debe centrarse en verificar los contratos, la integridad de los datos, el rendimiento y la seguridad en todos los servicios. Implica diferentes capas de pruebas. Primero, pruebas unitarias para componentes individuales de microservicios. Segundo, pruebas de integración para validar las interacciones entre servicios, empleando técnicas como las pruebas de contrato (por ejemplo, usando Pact) para asegurar la compatibilidad. Tercero, pruebas de extremo a extremo (o pruebas del sistema) para verificar los flujos de usuarios críticos en múltiples servicios. Se pueden utilizar herramientas de prueba de API como Postman o REST-assured.

Las áreas clave para probar incluyen la validación de solicitudes/respuestas (códigos de estado, formatos de datos), autenticación/autorización, limitación de velocidad, manejo de errores y métricas de rendimiento (latencia, rendimiento). Implemente pruebas automatizadas integradas en el pipeline de CI/CD, incluyendo pruebas de humo para comprobaciones rápidas del estado del servicio y pruebas de regresión más exhaustivas para asegurar que los nuevos cambios no rompan la funcionalidad existente. Considere también las pruebas de rendimiento bajo carga y el escaneo de vulnerabilidades de seguridad. El monitoreo de las API es crucial utilizando herramientas como Prometheus o Grafana para obtener información sobre el rendimiento de la API y detectar cualquier anomalía.

2. Describa una vez que identificó un error crítico en una API de producción y cómo lo resolvió.

Durante mi trabajo en una plataforma de comercio electrónico, noté un aumento significativo en las transacciones de pago fallidas reportadas por los usuarios. Después de revisar los registros, identifiqué un error en la API de procesamiento de pagos. Específicamente, se producía una excepción no controlada cuando la API recibía símbolos de moneda para los que no estaba explícitamente codificada para manejar. Esto ocurría porque una actualización reciente del catálogo de productos introdujo productos con monedas que no se admitían anteriormente. Para resolver esto rápidamente, implementé un bloque try-except para capturar la excepción, registrar el error para un análisis posterior y devolver un mensaje de error estandarizado al usuario, evitando que la aplicación se bloqueara. Luego, agregué lógica para manejar correctamente todas las monedas especificadas en el catálogo de productos.

3. ¿Cuáles son los indicadores clave de rendimiento (KPI) que utilizaría para medir el éxito de los esfuerzos de prueba de API?

Los indicadores clave de rendimiento (KPI) para el éxito de las pruebas de API incluyen varias métricas que cubren diferentes aspectos de la calidad y la eficiencia. La Cobertura de las pruebas (porcentaje de puntos finales y funcionalidades de la API cubiertos por las pruebas), la Tasa de detección de defectos (número de defectos encontrados antes del lanzamiento) y el Tiempo de ejecución de las pruebas (tiempo necesario para ejecutar todo el conjunto de pruebas) son importantes. Además, la Densidad de defectos (número de defectos por punto final de la API) ayuda a evaluar la calidad de las API específicas.

Otros KPI son Tasa de Aprobación de Pruebas (porcentaje de pruebas que pasan), Tiempo de Respuesta de la API (tiempo promedio empleado para que una API responda, lo que indica rendimiento), Tasa de Errores (porcentaje de llamadas a la API que resultan en errores) y Vulnerabilidades de Seguridad encontradas durante las pruebas (por ejemplo, utilizando herramientas para verificar vulnerabilidades OWASP). El seguimiento de estos KPI proporciona una visión completa de la eficacia de las pruebas de API.

4. Explique su enfoque para probar API asíncronas (por ejemplo, usando colas de mensajes).

Al probar API asíncronas, particularmente aquellas que usan colas de mensajes, me concentro en verificar la producción, el consumo y el procesamiento de mensajes. Esto incluye probar que los mensajes se publican correctamente en la cola, son consumidos por el servicio apropiado y se procesan como se espera, manejando fallos o errores potenciales con elegancia.

Mi enfoque implica varios pasos clave. Primero, utilizo herramientas para interactuar directamente con la cola de mensajes (por ejemplo, la interfaz de gestión de RabbitMQ, kafka-console-consumer) para inspeccionar los mensajes. Segundo, escribo pruebas de integración que simulan llamadas a la API, publican mensajes y luego afirman los efectos secundarios esperados (por ejemplo, actualizaciones de la base de datos, eventos desencadenados). Para el manejo de errores, inyecto mensajes defectuosos o simulo tiempos de inactividad del servicio para asegurar que el sistema maneje excepciones y reintente apropiadamente. Las pruebas de rendimiento pueden implicar la simulación de altos volúmenes de mensajes para identificar cuellos de botella. También utilizo pruebas de contrato (por ejemplo, usando herramientas como Pact) para asegurar que los productores y los consumidores se adhieran a un esquema predefinido.

5. ¿Cómo manejas las dependencias de datos al probar APIs, especialmente en escenarios complejos?

Al probar APIs con dependencias de datos, utilizo una combinación de estrategias. Primero, identifico y mapeo todas las dependencias de datos para comprender el orden en que las APIs deben ser llamadas o los datos deben ser configurados. Luego empleo técnicas como la siembra de datos o la simulación (mocking) para asegurar que los datos requeridos existan en un estado consistente y predecible antes de ejecutar las pruebas. Por ejemplo, podría crear un usuario a través de un endpoint POST /users antes de probar un endpoint que recupera detalles del usuario GET /users/{id}.

En escenarios complejos, aprovecho herramientas y frameworks que admiten la orquestación de pruebas y la gestión de dependencias. Esto podría implicar el uso de herramientas como pytest con complementos como pytest-dependency para definir dependencias entre pruebas o el uso de tecnologías de contenedorización como Docker para crear entornos de prueba aislados con datos preconfigurados. Además, si la API admite la creación de datos de prueba, preferiría crear datos de prueba y limpiar los datos de prueba creados automáticamente después de que las pruebas pasen/fallan.

6. Describa su experiencia con las pruebas de contrato y sus beneficios en el desarrollo de API.

Tengo experiencia con las pruebas de contrato, principalmente utilizando herramientas como Pact. Las pruebas de contrato se centran en verificar que un proveedor de API se adhiera al contrato (o expectativas) establecido por sus consumidores. Esto asegura que el proveedor no rompa las integraciones de los consumidores existentes cuando evoluciona. En la práctica, las pruebas del lado del consumidor generan un contrato que el proveedor luego verifica contra su propia implementación.

Los beneficios de las pruebas de contrato incluyen:

• Problemas de integración reducidos: Detecta cambios disruptivos al principio del ciclo de vida del desarrollo.
• Mayor confianza en la evolución de la API: Permite a los proveedores realizar cambios sin temor a impactos inesperados.
• Bucles de retroalimentación más rápidos: Identifica incompatibilidades antes que las pruebas tradicionales de extremo a extremo.
• Desarrollo desacoplado: Permite que los equipos de proveedores y consumidores trabajen de forma independiente.
• Testabilidad mejorada: Proporciona pruebas enfocadas en interacciones específicas.

7. ¿Cómo aborda las pruebas de API que involucran lógica y cálculos comerciales complejos?

Al probar API con lógica de negocio compleja, me enfoco en una estrategia que combina diferentes niveles y técnicas de prueba. Primero, comenzaría con pruebas unitarias para verificar las funciones y módulos individuales responsables de los cálculos. Estas pruebas involucrarían la simulación de dependencias y se enfocarían en casos extremos, condiciones límite y garantizar que los cálculos sean precisos para una amplia gama de entradas.

Luego, realizaría pruebas de integración para asegurar que los diferentes componentes de la API funcionen correctamente en conjunto. Esto implicaría probar el flujo de datos entre módulos y verificar que la API se comporte como se espera al interactuar con sistemas externos (si los hay). También usaría pruebas basadas en propiedades para generar muchos casos de prueba automáticamente, con el objetivo de encontrar problemas inesperados. Se podrían usar herramientas como Swagger o Postman para hacer llamadas específicas a la API y validar las respuestas. Finalmente, implementaría pruebas de extremo a extremo para simular flujos de trabajo de usuarios y asegurar que la API cumpla con los requisitos generales del negocio e se integre sin problemas con otras partes del sistema.

8. Explique su comprensión de las estrategias de versionado de API y cómo prueba diferentes versiones de una API.

El versionado de API es esencial para evolucionar las API sin romper los clientes existentes. Las estrategias comunes incluyen: versionado de URI (por ejemplo, /v1/recurso), versionado basado en encabezados (usando Accept o encabezados personalizados) y negociación de contenido. El versionado de URI generalmente se prefiere por su simplicidad y capacidad de descubrimiento. El versionado garantiza la compatibilidad con versiones anteriores y permite a los clientes migrar a versiones más nuevas a su propio ritmo.

Probar diferentes versiones de API implica varios enfoques. Primero, las pruebas automatizadas contra cada versión son cruciales, incluyendo pruebas unitarias, pruebas de integración y pruebas de contrato (como el uso de Pact). Segundo, considere pruebas de extremo a extremo que simulen flujos de trabajo de usuarios reales en diferentes versiones. Finalmente, la implementación paralela de diferentes versiones permite pruebas A/B y lanzamientos graduales. Es fundamental probar la compatibilidad con versiones anteriores, verificando que los clientes más antiguos continúen funcionando como se espera con las versiones más recientes de la API. Herramientas como Postman o curl se pueden usar para apuntar a versiones específicas durante las pruebas a través de rutas URI o encabezados.

9. ¿Cómo se asegura la privacidad y seguridad de los datos al probar APIs que manejan información sensible?

Al probar APIs que manejan información sensible, priorizo la privacidad y seguridad de los datos a través de varias medidas. Empleo técnicas de enmascaramiento o anonimización de datos para reemplazar los datos reales con valores ficticios pero realistas, asegurando que la información sensible nunca se exponga durante las pruebas. Los entornos de prueba seguros son cruciales, por lo que verifico que las pruebas se realicen en redes aisladas con acceso restringido y controles de seguridad apropiados. También uso canales de comunicación encriptados (HTTPS) para todas las interacciones de la API, y valido que existan mecanismos adecuados de autenticación y autorización para evitar accesos no autorizados. Los análisis de seguridad y las pruebas de penetración regulares pueden identificar vulnerabilidades y problemas de fuga de datos. Finalmente, me adhiero a las políticas de retención de datos, asegurando que los datos de prueba se eliminen de forma segura una vez que se completa la prueba.

10. Describa su experiencia con las pruebas de rendimiento de API bajo diferentes condiciones de carga.

Tengo experiencia realizando pruebas de rendimiento en API utilizando herramientas como JMeter y Gatling. He diseñado y ejecutado pruebas para medir los tiempos de respuesta, el rendimiento y las tasas de error bajo diversas condiciones de carga. Esto incluye pruebas con una carga que aumenta gradualmente (pruebas de carga), simular el uso máximo (pruebas de estrés) y verificar la estabilidad durante períodos prolongados (pruebas de resistencia). Analizo los resultados para identificar cuellos de botella, optimizar el rendimiento de la API y garantizar que la API cumpla con los SLA definidos.

Específicamente, he usado JMeter para simular miles de usuarios concurrentes accediendo a las API REST. También he trabajado con Gatling para crear scripts de escenarios de prueba más complejos que involucran múltiples llamadas a la API y dependencias de datos. Al analizar los resultados, busco cosas como el aumento de la latencia, los tiempos de espera de conexión y la utilización de recursos del servidor. El objetivo es siempre identificar áreas de mejora, como la optimización de consultas a la base de datos o la refactorización del código, para asegurar que la API siga siendo receptiva y confiable bajo una carga pesada.

11. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de usar diferentes herramientas de prueba de API (por ejemplo, Postman, SoapUI, REST-assured)?

Postman, SoapUI y REST-assured son herramientas populares para probar API, cada una con sus fortalezas y debilidades.

Postman es fácil de usar con una interfaz gráfica, lo que facilita el envío de solicitudes e inspección de respuestas. Sus ventajas incluyen la facilidad de uso, las funciones de colaboración y el buen soporte para varios tipos de API. Sin embargo, puede volverse menos adecuado para la automatización de pruebas complejas debido a su dependencia de la escritura manual y las funciones de informes menos robustas en comparación con las herramientas de automatización dedicadas. Es un buen punto de partida para aprender.

SoapUI destaca en las pruebas de API basadas en SOAP y ofrece funciones avanzadas como la creación de aserciones y las pruebas basadas en datos. Sus ventajas radican en su soporte integral para SOAP y sus potentes funciones para las pruebas funcionales. La desventaja es su curva de aprendizaje más pronunciada y su interfaz menos intuitiva que Postman, especialmente para las pruebas de API RESTful.

REST-assured es una biblioteca de Java diseñada para automatizar las pruebas de API REST. Sus ventajas incluyen su estrecha integración con los proyectos de Java y la capacidad de escribir pruebas altamente personalizables y mantenibles usando código. Destaca en escenarios de automatización y proporciona un excelente control sobre la lógica de las pruebas. La principal desventaja es que requiere conocimientos de programación, lo que lo hace menos accesible para los evaluadores sin habilidades de codificación. También requiere configurar su marco de automatización de pruebas desde cero.

12. ¿Cómo se incorpora la prueba de API en una canalización CI/CD?

Las pruebas de API se pueden integrar sin problemas en un pipeline de CI/CD para garantizar que las API sean funcionales, confiables y de rendimiento óptimo durante todo el ciclo de vida del desarrollo. Esto implica agregar la automatización de pruebas de API como una etapa dentro del pipeline, activada por confirmaciones de código o implementaciones. Esta etapa normalmente implica ejecutar un conjunto de pruebas contra los endpoints de la API utilizando herramientas como Postman, Newman o frameworks especializados para pruebas de API. Las fallas en estas pruebas interrumpirán la compilación e impedirán la promoción a etapas posteriores, asegurando que solo se implementen los cambios de API validados.

La etapa de pruebas de API se puede integrar en el pipeline de CI/CD utilizando herramientas como Jenkins, GitLab CI o CircleCI. La configuración del pipeline debe incluir pasos para: 1. Recuperar los últimos cambios de código. 2. Implementar la API en un entorno de prueba. 3. Ejecutar el conjunto de pruebas de API. 4. Analizar los resultados de las pruebas. 5. Informar los resultados al equipo de desarrollo. Las pruebas exitosas permiten que el pipeline continúe a la siguiente etapa (por ejemplo, la implementación en staging o producción), mientras que las fallas activan alertas e impiden una mayor implementación.

13. Explique su enfoque para probar APIs que interactúan con servicios de terceros.

Al probar APIs que interactúan con servicios de terceros, priorizo aislar mi sistema para garantizar pruebas confiables y predecibles. Mi enfoque implica el uso de mocks y stubs para simular el comportamiento del servicio de terceros. Aprovecho herramientas como Mockito o WireMock para crear estos servicios simulados, definiendo las solicitudes esperadas y las respuestas correspondientes. Esto me permite probar varios escenarios, incluyendo respuestas exitosas, condiciones de error y casos extremos, sin realmente acceder al servicio externo.

Específicamente, me concentro en verificar que mi API maneja correctamente diferentes códigos de respuesta (por ejemplo, 200, 400, 500) y formatos de datos del servicio de terceros. También valido que la API envíe las solicitudes apropiadas con los parámetros correctos al tercero. Además, incluyo pruebas para asegurar que mi sistema maneje con elegancia errores de red y tiempos de espera al comunicarse con estas dependencias externas, utilizando potencialmente mecanismos de reintento o interruptores de circuito.

14. ¿Cómo maneja la prueba de APIs que requieren autenticación y autorización?

Probar APIs con autenticación y autorización implica varias estrategias. Primero, obtenga credenciales válidas (claves API, tokens, nombres de usuario/contraseñas) para diferentes roles de usuario. Use estas credenciales para realizar solicitudes API, verificando que los endpoints autenticados devuelvan los datos esperados y que los endpoints no autorizados devuelvan los códigos de error apropiados (por ejemplo, 401 No autorizado, 403 Prohibido).

Específicamente, puedes usar herramientas como Postman o curl para enviar peticiones con encabezados de autenticación (por ejemplo, Authorization: Bearer <token>). Automatiza estas pruebas utilizando un marco de pruebas como pytest y bibliotecas como requests en Python. Asegúrate de probar varios escenarios: credenciales válidas, credenciales inválidas, tokens expirados y diferentes roles de usuario accediendo a recursos que no están autorizados a usar. Ejemplo:

import requests headers = {'Authorization': 'Bearer <valid_token>'} response = requests.get('https://api.example.com/protected_resource', headers=headers) assert response.status_code == 200

15. Describe tu experiencia con el uso de mocks y stubs en las pruebas de API.

En las pruebas de API, he usado mocks y stubs extensamente para aislar y probar componentes o servicios específicos sin depender de la disponibilidad o estabilidad de las dependencias reales. Los mocks se usan típicamente para la verificación del comportamiento, donde pre-programo respuestas esperadas y verifico que la API bajo prueba interactúa con el mock de la manera esperada. Por ejemplo, podría usar una base de datos mock para verificar que un endpoint de la API construye y envía correctamente una consulta específica basada en la entrada que recibe.

Los stubs, por otro lado, son más simples y generalmente se usan para la verificación del estado. Proporcionan respuestas predefinidas a las llamadas de la API pero no verifican las interacciones. Si necesito que un servicio downstream simplemente devuelva una respuesta exitosa o de error para probar diferentes caminos de código, usaré un stub. Bibliotecas como Mockito (en Java) o unittest.mock (en Python) son útiles para crear mocks y stubs. También herramientas como WireMock ayudan a crear stubs y mocks a nivel de http.

16. ¿Cómo pruebas las APIs para diferentes condiciones de error y casos límite?

Probar las API para condiciones de error y casos extremos implica enviar varios tipos de solicitudes para asegurar que la API maneje las entradas y situaciones inesperadas con elegancia. Esto incluye proporcionar tipos de datos no válidos (por ejemplo, cadenas donde se esperan enteros), valores fuera de rango, parámetros requeridos faltantes, exceder los tamaños de solicitud permitidos y enviar cargas útiles JSON mal formadas. También probamos las fallas de autenticación y autorización al proporcionar credenciales incorrectas o faltantes, o al intentar acceder a recursos que el usuario no tiene permiso para ver/modificar.

Las pruebas específicas deben incluir la verificación de los códigos de estado HTTP correctos (por ejemplo, 400 para solicitudes incorrectas, 401 para no autorizado, 404 para no encontrado, 500 para errores del servidor), mensajes de error adecuados en el cuerpo de la respuesta (que indiquen claramente la causa del error) y el manejo adecuado de casos extremos como listas vacías, valores nulos, entradas duplicadas (si no están permitidas) y conjuntos de datos grandes. La limitación de la tasa se puede verificar para asegurar que funcione. Por ejemplo, considere un punto final de la API que crea un recurso, las pruebas deben verificar si puede manejar solicitudes concurrentes o si hay alguna limitación involucrada. Los bloques Try/Catch se suelen utilizar en la API. Las pruebas deben asegurar que las excepciones no rompan la API.

17. Explique su comprensión de los diferentes tipos de documentación de API (por ejemplo, OpenAPI, Swagger) y cómo los utiliza para las pruebas.

La documentación de API, como OpenAPI/Swagger, proporciona una forma estructurada de comprender la funcionalidad de una API. Detalla los endpoints, las estructuras de solicitud/respuesta (incluidos los tipos de datos), los métodos de autenticación y los posibles errores. Utilizo esta documentación para comprender cómo interactuar con la API, construir solicitudes válidas e interpretar las respuestas. Existen diferentes formatos, pero OpenAPI (a menudo utilizado con herramientas Swagger) es un estándar común que proporciona descripciones legibles por máquina.

Para las pruebas, aprovecho la documentación de la API para crear suites de pruebas completas. Específicamente, lo utilizo para:

• Verificar los parámetros de la solicitud: Asegurar que se envíen los tipos y formatos de datos correctos.
• Validar los esquemas de respuesta: Verificar si la API devuelve la estructura de datos esperada.
• Probar el manejo de errores: Desencadenar escenarios de error (por ejemplo, entradas no válidas) y verificar que se devuelvan los códigos y mensajes de error correctos.
• Pruebas automatizadas: Utilizar herramientas como Postman o requests en Python, junto con la documentación para ejecutar pruebas programáticamente y afirmar los comportamientos esperados utilizando la información proporcionada en la documentación de la API. Por ejemplo, un endpoint documentado podría especificar una respuesta 200 OK con un cuerpo JSON como {"id": "string", "name": "string"}. Mi prueba entonces verificaría que la API realmente devuelve un código de estado 200 y que el cuerpo de la respuesta coincide con ese esquema.

18. ¿Cómo colabora con los desarrolladores y otras partes interesadas durante el proceso de prueba de la API?

La colaboración es clave para la prueba efectiva de la API. Me involucro activamente con los desarrolladores al principio del ciclo de desarrollo para comprender el diseño de la API, las funcionalidades y los riesgos potenciales. Esto incluye la revisión de las especificaciones de la API (por ejemplo, OpenAPI/Swagger), la aclaración de los requisitos y la discusión de estrategias de prueba. La comunicación regular a través de reuniones, mensajería instantánea y documentación compartida ayuda a mantener la transparencia y a abordar los problemas de manera oportuna.

También colaboro con otras partes interesadas, como los jefes de producto y los analistas de negocio, para garantizar que las pruebas de la API se alineen con las necesidades del negocio y las expectativas de los usuarios. Esto implica la comprensión de las historias de usuario, la definición de los criterios de aceptación y la validación de que la API cumple con estos criterios. Herramientas como Postman, Swagger Inspector y los sistemas de control de versiones (Git) se utilizan para facilitar la comunicación y la colaboración al proporcionar documentación compartible y rastreable.

19. Describe una vez que tuviste que solucionar un problema complejo de API y cómo lo abordaste.

En un puesto anterior, teníamos una API que devolvía datos incorrectos de forma intermitente para un punto final de informes crítico. Era complejo porque múltiples servicios estaban involucrados en la agregación de datos. Comencé examinando los registros de la API para identificar los períodos de tiempo específicos en los que ocurrió el problema y correlacionarlos con posibles interrupciones del servicio ascendente. Luego utilicé el rastreo distribuido para seguir el flujo de solicitudes a través de los diversos servicios, identificando un servicio que ocasionalmente no actualizaba su caché correctamente.

Para resolverlo, implementé un manejo de errores y una lógica de reintento más robustos en el servicio de almacenamiento en caché. Específicamente, utilicé retroceso exponencial para reintentar las actualizaciones de caché fallidas y agregué métricas para monitorear las tasas de aciertos y errores de la caché. También implementé un punto final de verificación de estado para el servicio de almacenamiento en caché para facilitar la detección más rápida de problemas futuros. Finalmente, agregué una prueba de integración que se enfocaba específicamente en el escenario de falla identificado para evitar regresiones.

20. ¿Cuáles son los desafíos que ha enfrentado al probar APIs y cómo los superó?

Probar APIs presenta varios desafíos. Un problema común es lidiar con la validación de datos, asegurando que la API devuelva los tipos de datos, formatos y valores correctos. He superado esto usando herramientas como Postman y bibliotecas de pruebas dedicadas para automatizar la validación de datos contra un esquema definido. Otro desafío radica en el manejo de las dependencias de la API y la simulación de servicios externos. Por ejemplo, si la API depende de una base de datos, he usado frameworks de simulación para simular las respuestas de la base de datos y aislar la API para las pruebas, asegurando que las pruebas sean confiables y rápidas. Las pruebas de seguridad (autenticación, autorización) también pueden ser complicadas; las abordo probando sistemáticamente diferentes roles y permisos, y usando herramientas como OWASP ZAP para identificar posibles vulnerabilidades.

Específicamente con bases de datos e integración, uso contenedores como docker-compose para iniciar las dependencias y luego eliminarlas, para pruebas reproducibles. Es importante tener pruebas que se puedan ejecutar automáticamente sin depender de pasos manuales, y que produzcan resultados confiables.

21. ¿Cómo se asegura de que sus pruebas de API sean mantenibles y escalables?

Para garantizar la mantenibilidad y escalabilidad de las pruebas de API, me concentro en varios aspectos clave. Priorizo escribir código de prueba modular y reutilizable usando un enfoque basado en datos donde los datos de prueba se externalizan. Esto reduce la redundancia y simplifica las actualizaciones cuando cambian las especificaciones de la API. El uso de un marco de pruebas bien definido y la adhesión a los estándares de codificación hacen que las pruebas sean más fáciles de entender y mantener. Además, implemento mecanismos de registro e informes adecuados para un diagnóstico rápido de las fallas de las pruebas.

Para la escalabilidad, diseño pruebas para que sean independientes y paralelizadas usando herramientas como pytest-xdist. Esto permite ejecutar pruebas concurrentemente, reduciendo el tiempo total de ejecución de las pruebas. Utilizo la contenerización y entornos de pruebas basados en la nube para proporcionar recursos bajo demanda basados en la carga. El control de versiones es crucial para rastrear los cambios y la colaboración. También refactorizo continuamente las pruebas para mejorar su eficiencia y resiliencia.

22. ¿Cómo se prueba la documentación de la API en sí misma para verificar su exactitud e integridad?

Probar la documentación de la API implica varios enfoques. Primero, validar ejemplos. Asegúrese de que todos los fragmentos de código en la documentación realmente funcionen ejecutándolos contra un entorno de prueba. Verifique que los parámetros de solicitud, los formatos de respuesta y los códigos de estado coincidan con la documentación con precisión. Esto incluye verificar los tipos de datos, los valores permitidos y cualquier restricción.

Segundo, compruebe la integridad y claridad. Asegúrese de que todos los endpoints, parámetros y campos de respuesta estén documentados. Una lista de verificación ayuda a confirmar que cada elemento está cubierto. Use herramientas como linters (por ejemplo, spectral para OpenAPI) para encontrar errores comunes en la documentación. Finalmente, haga que los desarrolladores que no estén familiarizados con la API revisen la documentación para verificar su comprensibilidad. Pueden identificar áreas que necesitan más explicación o ejemplos.

23. Explique cómo abordaría la prueba de una API que transmite datos en tiempo real.

Probar una API de transmisión de datos en tiempo real requiere un enfoque multifacético. En primer lugar, concéntrese en las pruebas funcionales, verificando la exactitud e integridad de los datos. Esto implica suscribirse a la transmisión, capturar datos y compararlos con los valores esperados. Utilice herramientas como websocat o scripts personalizados en Python con bibliotecas como websockets o requests para simular clientes y validar datos. Preste especial atención a los formatos de datos (por ejemplo, JSON, Protobuf) y la codificación.

En segundo lugar, aborda el rendimiento y la confiabilidad. Las pruebas de carga son cruciales para evaluar la capacidad de la API para manejar conexiones concurrentes y grandes volúmenes de datos. Mide métricas como la latencia, el rendimiento y las tasas de error bajo estrés. Simula el comportamiento realista del usuario y monitorea la utilización de recursos en el lado del servidor. Además, prueba la robustez simulando interrupciones de la red (por ejemplo, conexiones interrumpidas, pérdida de paquetes) para asegurar que la API pueda recuperarse sin problemas y mantener la integridad de los datos.

24. ¿Cómo manejas las pruebas de API con mecanismos de limitación o estrangulamiento de la velocidad?

Al probar las API con limitación de velocidad, me concentro en verificar el mecanismo de limitación de velocidad en sí, no solo en evitarlo. Primero, identifico los parámetros de límite de velocidad (por ejemplo, solicitudes por segundo, solicitudes por minuto). Luego, diseño pruebas para exceder el límite y confirmar que la API devuelve el código de error esperado (por ejemplo, 429 Demasiadas solicitudes) y el mensaje de error apropiado.

Específicamente, usaría herramientas como curl, Postman, o herramientas dedicadas de prueba de carga para enviar un número controlado de solicitudes. También probaría el período de reinicio para asegurar que el límite de frecuencia se restablezca correctamente después de la duración especificada. Además, probaría diferentes escenarios de usuario o claves API para verificar que los límites de frecuencia se aplican correctamente por usuario o por clave. También comprobaría si hay casos extremos, como la forma en que el sistema responde cuando se alcanza el límite exactamente en el momento del reinicio. Automatizaría estas pruebas como parte de la integración continua para evitar regresiones. Finalmente, verificaré las cabeceras devueltas, buscando cabeceras de límite de frecuencia como X-RateLimit-Limit, X-RateLimit-Remaining, y X-RateLimit-Reset.

25. Describa su experiencia con el uso de diferentes frameworks y bibliotecas de prueba de API.

Tengo experiencia usando varios frameworks y bibliotecas de prueba de API. Principalmente, he trabajado extensamente con Postman para pruebas manuales y exploración de API. También he utilizado el ejecutor de colecciones de Postman y Newman para pruebas automatizadas como parte de las tuberías CI/CD. Para pruebas más programáticas, he usado pytest con la biblioteca requests en Python. Requests me permite enviar varias solicitudes HTTP, mientras que pytest proporciona un framework robusto para escribir y ejecutar pruebas con afirmaciones. Adicionalmente, tengo algo de experiencia con Rest Assured con JUnit en Java. Es muy adecuado para probar APIs REST.

26. ¿Cómo se asegura la consistencia e integridad de los datos en diferentes API?

Asegurar la consistencia e integridad de los datos en diferentes API implica varias estrategias. En primer lugar, la implementación de identificadores únicos para las entidades de datos ayuda a rastrear los datos en todos los sistemas. En segundo lugar, el uso de la validación de datos en cada capa de la API garantiza que los datos se ajusten a los formatos y restricciones esperados. El versionado de API es crucial; los cambios en las estructuras de datos deben gestionarse mediante el versionado para evitar romper la compatibilidad.

Técnicas como el uso de sumas de comprobación o funciones hash pueden verificar la integridad de los datos durante la transmisión. La implementación de procesos de conciliación de datos, donde los datos de diferentes sistemas se comparan y se resuelven las discrepancias, es vital. Además, el empleo de la gestión de transacciones, especialmente para las operaciones de escritura, evita las actualizaciones parciales. Por ejemplo, se puede utilizar un protocolo de confirmación de dos fases en las transacciones distribuidas para asegurar que todos los sistemas involucrados confirmen o reviertan una transacción.

27. Explique su enfoque para probar las API para el cumplimiento de las normas y regulaciones de la industria (por ejemplo, GDPR, HIPAA).

Mi enfoque para probar la conformidad de las API implica varios pasos clave. Primero, analizo a fondo los estándares y regulaciones relevantes de la industria (por ejemplo, GDPR, HIPAA) para identificar los requisitos específicos aplicables a la funcionalidad de la API y a las prácticas de manejo de datos. Luego, diseño casos de prueba que validan directamente el cumplimiento de estos requisitos. Estas pruebas cubren aspectos como el cifrado de datos, los controles de acceso, el registro de auditoría, las políticas de retención de datos y la gestión del consentimiento. Utilizo herramientas como Postman o REST-assured para enviar solicitudes y validar respuestas, y también realizo la validación del esquema utilizando herramientas como JSON Schema Validator.

También utilizo marcos de pruebas automatizadas para ejecutar pruebas de cumplimiento regularmente y generar informes. Esto incluye el escaneo de seguridad utilizando herramientas como OWASP ZAP o Burp Suite para descubrir posibles vulnerabilidades que podrían conducir a incumplimientos. Además, me aseguro de que la documentación de la API describa claramente los aspectos relacionados con el cumplimiento, como los acuerdos de procesamiento de datos y las políticas de privacidad, y verifico que el comportamiento de la API se alinee con esta documentación. Finalmente, incorporo pruebas de cumplimiento en la tubería CI/CD para detectar problemas de manera temprana y garantizar el cumplimiento continuo de las regulaciones.

28. ¿Cómo manejas las pruebas de API que involucran transformaciones de datos complejas?

Cuando pruebo APIs que involucran transformaciones de datos complejas, me concentro en aislar y verificar cada paso de transformación. Utilizo una combinación de técnicas que incluyen: validar los datos de entrada contra un esquema definido y crear casos de prueba específicos para funciones de transformación individuales. También aprovecho herramientas como Postman o marcos de prueba de API especializados (por ejemplo, Rest-assured) para enviar solicitudes con diferentes cargas útiles y verificar la corrección de la salida transformada contra los valores esperados.

Específicamente, podría usar técnicas como la simulación y el stubbing de datos para crear conjuntos de datos de entrada controlados que permitan probar escenarios de transformación específicos. Las afirmaciones a menudo incluyen verificar tipos de datos específicos, validar campos calculados y asegurar que los datos transformados se adhieran a reglas de negocio predefinidas. Para transformaciones complejas, podría usar pruebas basadas en propiedades donde defino las propiedades del resultado de la transformación que siempre deben ser verdaderas, independientemente de los datos de entrada.

29. Discute cómo manejarías las pruebas de API cuando están involucrados sistemas heredados.

Al tratar con sistemas heredados en las pruebas de API, un enfoque estratégico es clave. Comience por documentar a fondo la funcionalidad existente de la API, incluidos los formatos de entrada/salida, los códigos de error y los métodos de autenticación. A menudo, los sistemas heredados carecen de documentación completa, por lo que la ingeniería inversa y la colaboración con los desarrolladores familiarizados con el sistema pueden ser necesarias. Priorice las pruebas de funcionalidades críticas y puntos débiles conocidos. Considere el uso de herramientas que admitan protocolos más antiguos (por ejemplo, SOAP) y formatos de datos (por ejemplo, XML) si el sistema heredado no utiliza API RESTful y formatos modernos como JSON.

Debido a la naturaleza de los sistemas heredados, concéntrese en las pruebas de integración y regresión para garantizar que los nuevos cambios no rompan las funcionalidades existentes. La emulación o la virtualización pueden ser necesarias si el acceso al sistema real es difícil o costoso. Implemente un monitoreo y registro robustos para identificar rápidamente los problemas. Por ejemplo, si un sistema heredado aún utiliza HTTP en lugar de HTTPS, asegúrese de que las pruebas de API cubran escenarios para garantizar que los datos transmitidos no sean confidenciales y, si se transmiten datos confidenciales, que existan mecanismos de cifrado adecuados.

Pregunta 1.

¿Qué código de estado HTTP indica que el servidor procesó la solicitud con éxito, pero está devolviendo información que podría ser de otra fuente?

Opciones:

200 OK

304 No modificado

203 Información no autoritativa

401 No autorizado

Pregunta 2.

¿Cuál de los siguientes es el método MÁS seguro para autenticar una solicitud de API?

Opciones:

Pasar credenciales en los parámetros de consulta de la URL.

Usar autenticación básica con HTTPS.

Usar OAuth 2.0 o JWT con ámbitos y validación de tokens apropiados.

Establecer un encabezado personalizado con una clave API estática.

Pregunta 3.

¿Cuál de las siguientes estrategias es MÁS efectiva para probar la limitación de velocidad de una API?

Opciones:

Aumentar gradualmente el número de solicitudes a la API y monitorear los errores 429.

Enviar una sola solicitud a la API y analizar el tiempo de respuesta.

Enviar una gran cantidad de solicitudes a la API todas a la vez y verificar si el servidor se bloquea.

Enviar algunas solicitudes dentro del límite de velocidad y verificar si los datos devueltos son válidos.

Pregunta 4.

¿Cuál de las siguientes es la característica MÁS importante de la documentación de API de alta calidad para fines de prueba de API?

Opciones:

La documentación es estéticamente agradable y visualmente atractiva.

La documentación es completa, precisa y proporciona ejemplos claros de cómo usar la API, incluidos posibles escenarios de error y casos extremos.

La documentación incluye materiales de marketing y contenido promocional.

La documentación está escrita en varios idiomas para atender a una audiencia global.

Pregunta 5.

¿Cuál de las siguientes técnicas de validación de entrada es MÁS efectiva para prevenir ataques de inyección SQL al interactuar con una API REST?

Opciones:

Listar los caracteres y patrones permitidos (whitelisting).

Listar los caracteres maliciosos conocidos (blacklisting).

Recortar los espacios en blanco iniciales y finales.

Convertir toda la entrada a mayúsculas.

¿Cuál de los siguientes es el método MÁS apropiado para implementar el versionado en una API REST para garantizar la compatibilidad con versiones anteriores y evitar que se rompan las aplicaciones cliente existentes?

Opciones:

Modificar la URL base para cada versión (por ejemplo, /v1/, /v2/).

Usar un parámetro de consulta para especificar la versión (por ejemplo, ?version=1).

Incluir la versión en el cuerpo de la solicitud.

Usar encabezados HTTP personalizados para indicar la versión (por ejemplo, X-API-Version: 1).

Pregunta 7.

¿Cuál de las siguientes técnicas es MÁS efectiva para garantizar que una API se adhiere a su contrato definido y devuelve datos de manera consistente en el formato esperado?

Opciones:

Pruebas manuales de los endpoints de la API con entradas arbitrarias.

Validación de esquema utilizando una herramienta como JSON Schema o especificaciones OpenAPI.

Pruebas de carga de la API con un alto volumen de solicitudes.

Realizar pruebas de penetración para identificar vulnerabilidades de seguridad.

Pregunta 8.

¿Cuál de las siguientes técnicas de prueba es MÁS adecuada para verificar la capacidad de una API para procesar de manera eficiente una gran cantidad de solicitudes con cargas de datos sustanciales dentro de tiempos de respuesta aceptables?

Opciones:

• A. Pruebas funcionales
• B. Pruebas de seguridad
• C. Pruebas de carga
• D. Pruebas de usabilidad

Opciones:

A. Pruebas funcionales

B. Pruebas de seguridad

C. Pruebas de carga

D. Pruebas de usabilidad

Pregunta 9.

Un endpoint de API devuelve inesperadamente un 500 Internal Server Error después de varias solicitudes exitosas. ¿Cuál de los siguientes es el siguiente paso MÁS apropiado para probar la API?

Opciones:

Reportar inmediatamente la API como completamente rota y detener las pruebas adicionales.

Consultar la documentación de la API para obtener información sobre cómo manejar los errores 500.

Examinar los registros del lado del servidor para obtener detalles de los errores y las posibles causas.

Suponga que el error es transitorio y continúe probando otros puntos finales de la API.

Pregunta 10.

¿Cuál de los siguientes es el MEJOR método para garantizar que una API transforme correctamente los datos de un formato a otro (por ejemplo, XML a JSON) durante la integración?

Opciones:

Realizar pruebas manuales solo en un pequeño subconjunto de datos.

Comparar los datos transformados con un esquema predefinido y el resultado esperado mediante pruebas automatizadas.

Confiar únicamente en la documentación de la API para garantizar la transformación correcta.

Verificar solo si la API devuelve un código de estado 200 OK.

Pregunta 11.

¿Cuál de los siguientes escenarios de prueba valida MEJOR la integridad de los datos de un punto final de API que actualiza recursos existentes?

Opciones:

Enviar una gran cantidad de solicitudes de actualización concurrentes al punto final.

Verificar que el tiempo de respuesta de las solicitudes de actualización se mantenga constante bajo diferentes cargas.

Actualizar un recurso con un valor conocido, luego recuperar el recurso para confirmar que el valor se actualizó correctamente y que no se corrompieron otros datos.

Intentar actualizar un recurso con tipos de datos no válidos y verificar las respuestas de error apropiadas.

Pregunta 12.

¿Qué técnica de prueba es la más efectiva para evaluar la capacidad de una API para manejar un alto volumen de solicitudes simultáneas sin degradación del rendimiento?

Opciones:

Pruebas de Fuzzing

Pruebas de Carga

Pruebas de Mutación

Pruebas de Penetración

Pregunta 13.

Al probar un punto final de API que admite actualizaciones parciales mediante el método PATCH, ¿cuál de los siguientes enfoques valida MEJOR el comportamiento de la API?

Opciones:

Solo enviar la representación completa del recurso en el cuerpo de la solicitud, ignorando la semántica de PATCH.

Enviar solo los campos que necesitan ser actualizados en el cuerpo de la solicitud y verificar que solo esos campos se modifiquen, mientras que otros permanecen sin cambios.

Enviar un cuerpo de solicitud vacío y esperar que la API devuelva un error.

Enviar todos los campos posibles en el cuerpo de la solicitud, independientemente de si necesitan actualización, y verificar que todos los campos se actualicen, incluso con los mismos valores.

Pregunta 14.

¿Cuál de los siguientes es el aspecto MÁS importante a verificar al probar la estrategia de archivo de datos de una API?

Opciones:

La velocidad a la que los datos se almacenan inicialmente en la base de datos activa.

La frecuencia con la que se realizan copias de seguridad de archivo en almacenamiento secundario.

La facilidad y precisión con la que se pueden recuperar y restaurar los datos archivados cuando sea necesario.

El costo total asociado con el mantenimiento de la infraestructura de almacenamiento de archivos.

Pregunta 15.

¿Cuál de las siguientes prácticas es la MÁS crucial para monitorear y depurar eficazmente los errores de la API en un entorno de producción?

Opciones:

Confiar únicamente en la notificación de errores del lado del cliente para identificar problemas de la API.

Implementar un registro completo del lado del servidor con mensajes de error detallados, marcas de tiempo y datos relevantes de solicitud/respuesta, combinado con monitoreo y alertas centralizados.

Revisar periódicamente los registros de tráfico de la API de forma manual para identificar posibles errores.

Deshabilitar el registro de errores en producción para minimizar la sobrecarga de rendimiento.

Pregunta 16.

¿Qué técnica de prueba es la MÁS adecuada para verificar la consistencia de los datos en múltiples bases de datos o microservicios cuando una API realiza una operación de actualización?

Opciones:

Pruebas de carga

Pruebas de resistencia

Pruebas de consistencia

Pruebas de penetración

Pregunta 17.

¿Qué método HTTP se utiliza típicamente para reemplazar completamente un recurso existente, y qué código de estado debería devolver idealmente la API al completar con éxito esta acción, suponiendo que no se creó un nuevo recurso?

Opciones:

PUT; 200 OK

POST; 201 Creado

PATCH; 204 Sin contenido

DELETE; 200 OK

Pregunta 18.

¿Qué encabezado HTTP se utiliza principalmente para habilitar el uso compartido de recursos de origen cruzado (CORS) en una respuesta de API?

Opciones:

X-Frame-Options

Access-Control-Allow-Origin

Content-Security-Policy

Strict-Transport-Security

Pregunta 19.

¿Cuál de las siguientes condiciones de red sería la MÁS adecuada al realizar pruebas de rendimiento de la API para simular la experiencia del usuario en el mundo real e identificar posibles cuellos de botella relacionados con la latencia de la red? opciones:

Opciones:

Una red estable de alto ancho de banda con una latencia mínima para garantizar que la API funcione de manera óptima.

Una red con latencia introducida artificialmente, pérdida de paquetes y ancho de banda variable para simular diversos entornos de usuario.

Una red completamente aislada sin conexiones externas para eliminar cualquier posible interferencia.

Una red con el máximo rendimiento y ancho de banda ilimitado para determinar los límites teóricos de la API.

Pregunta 20.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el comportamiento esperado de un endpoint de API al manejar peticiones idempotentes?

Opciones:

Múltiples peticiones idénticas deberían tener el mismo efecto que una sola petición, sin causar efectos secundarios no deseados.

Cada petición idéntica debería crear un nuevo recurso o realizar la acción múltiples veces, lo que podría generar inconsistencias.

La API debería devolver un error después de la primera petición para evitar acciones duplicadas.

La API solo debería procesar la primera petición e ignorar las peticiones idénticas subsiguientes sin ningún comentario.

Pregunta 21.

¿Cuál de los siguientes es el método MÁS efectivo para prevenir ataques de inyección SQL cuando su API interactúa con una base de datos?

Opciones:

Usar consultas parametrizadas o sentencias preparadas.

Escapar todas las comillas simples en las entradas del usuario.

Almacenar las credenciales de la base de datos directamente en el código de la API.

Confiar únicamente en la validación del front-end para sanear las entradas del usuario.

Pregunta 22.

¿Cuál de las siguientes es la consideración MÁS importante al probar el cumplimiento de una API con las regulaciones de enmascaramiento de datos como GDPR o HIPAA?

Opciones:

Asegurar que todos los campos de datos estén encriptados usando encriptación AES-256.

Verificar que la Información de Identificación Personal (PII) y la Información de Salud Protegida (PHI) estén correctamente enmascaradas o anonimizadas en las respuestas y registros de la API, basándose en los roles y contextos de los usuarios.

Probar la capacidad de la API para manejar solicitudes con cargas útiles extremadamente grandes que exceden 1 GB.

Confirmar que la API admite todos los métodos HTTP disponibles (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH, etc.).

Pregunta 23.

¿Cuál de las siguientes describe mejor cómo debe responder una API cuando un disyuntor, implementado debido a fallos repetidos en un servicio dependiente, está en estado 'abierto'?

Opciones:

Reintentar inmediatamente la solicitud al servicio dependiente, independientemente del estado del disyuntor.

Devolver una respuesta almacenada en caché, si está disponible y es apropiada, o una respuesta de respaldo que indique que el servicio no está disponible temporalmente.

Poner en cola la solicitud para su posterior procesamiento una vez que el servicio dependiente se recupere.

Descartar silenciosamente la solicitud sin informar al cliente para evitar una mayor carga en el sistema.

Pregunta 24.

Al probar una API que implementa la paginación, ¿cuál de los siguientes enfoques es el MÁS efectivo para asegurar que la paginación se implemente correcta y eficientemente?

Opciones:

Solo probar la primera página de resultados para asegurar la funcionalidad básica.

Solicitar todos los datos a la vez, ignorando los parámetros de paginación, para verificar la integridad de los datos.

Varíe el parámetro 'tamaño de página' para probar las condiciones de contorno y el rendimiento con diferentes volúmenes de datos, mientras valida los datos devueltos y los encabezados de enlace para la navegación correcta.

Concéntrese únicamente en el número de páginas disponibles, sin verificar el contenido de cada página.

Pregunta 25.

Una API de comercio electrónico tiene un punto final para crear nuevas cuentas de clientes. La especificación de la API establece que todos los clientes nuevos deben tener al menos 18 años. ¿Cuál de los siguientes casos de prueba valida MEJOR que la API aplica esta regla de negocio?

Opciones:

Envíe una solicitud con una fecha de nacimiento válida (por ejemplo, 1990-01-01) y verifique que la cuenta se cree con éxito.

Envíe múltiples solicitudes con varios valores de fecha de nacimiento válidos y verifique la creación exitosa de la cuenta en cada caso.

Envíe una solicitud con una fecha de nacimiento que indique un cliente menor de 18 años (por ejemplo, 2015-01-01) y verifique que la API devuelva un mensaje de error apropiado.

Envíe una solicitud sin incluir una fecha de nacimiento y verifique que la API use una edad predeterminada de 25 para crear la cuenta.

¿Qué habilidades de prueba de API debe evaluar durante la fase de entrevista?

Es imposible evaluar completamente las habilidades de un candidato en una sola entrevista. Sin embargo, para las pruebas de API, ciertas habilidades básicas son más reveladoras que otras. Evaluar estas habilidades le ayudará a identificar a los candidatos con mayor probabilidad de éxito.

Comprensión de la arquitectura de API

Evaluar esta habilidad es fácil con preguntas de opción múltiple específicas. Puede filtrar rápidamente a los candidatos que entienden los principios de la arquitectura de API. La Evaluación de Ingeniero de Backend de Adaface incluye preguntas sobre la arquitectura de API.

Para evaluar la comprensión de la arquitectura de API de un candidato, puede hacerle una pregunta. Esta pregunta puede ayudar a evaluar qué tan bien el candidato puede trazar el panorama de la API.

Describa las diferencias entre las API REST y SOAP. ¿Cuándo elegiría una sobre la otra?

Busque un candidato que pueda articular las diferencias fundamentales en términos de formato de mensaje, protocolos de transporte y restricciones arquitectónicas. Una buena respuesta también incluirá escenarios de casos de uso donde cada estilo es más apropiado.

Dominio de herramientas de prueba de API

Puede evaluar el dominio de las herramientas de prueba de API mediante preguntas de opción múltiple (MCQ). Verifique si los candidatos conocen las características y capacidades de diferentes herramientas. No tenemos una prueba para esta habilidad en particular, pero puede crear preguntas específicas basadas en las herramientas que utiliza.

Para evaluar el dominio de las herramientas de prueba de API de un candidato, haga una pregunta específica sobre una herramienta que haya utilizado. Esto revela su experiencia práctica y profundidad de conocimiento.

Explíqueme cómo usaría Postman para probar una solicitud DELETE. ¿Cuáles son los pasos clave que tomaría?

El candidato debe describir el proceso de configuración de la solicitud, incluida la especificación del punto final (endpoint), los encabezados y la autorización. Busque a alguien que mencione la verificación del código de estado de la respuesta y los datos para confirmar la eliminación exitosa.

Pruebas de seguridad

Pruebe sus conocimientos sobre vulnerabilidades de seguridad comunes y técnicas de prueba con preguntas de opción múltiple (MCQ). Evalúe si saben cómo identificar y mitigar los riesgos de seguridad comunes de las API. Adaface ofrece una prueba de seguridad cibernética que contiene preguntas sobre pruebas de seguridad.

Haga una pregunta para evaluar su conocimiento de las mejores prácticas de seguridad de API. La pregunta puede ayudarlo a descubrir la mentalidad de seguridad del candidato.

¿Cómo probaría un punto final de API en busca de vulnerabilidades de inyección SQL?

El candidato debe discutir técnicas como el uso de caracteres especiales y valores límite en los campos de entrada. También deben mencionar el análisis de la respuesta de la API en busca de mensajes de error que podrían indicar una inyección exitosa.

Contratar a Expertos en Pruebas de API con Pruebas de Habilidades y Entrevistas Dirigidas

Al contratar para puestos de pruebas de API, es crucial evaluar con precisión las habilidades de un candidato. Asegurarse de que posean la experiencia requerida es el primer paso para construir un equipo fuerte.

Las pruebas de habilidades ofrecen la forma más efectiva de evaluar las habilidades de prueba de API. Considere usar nuestra Prueba de API REST o la más general Prueba de Ingeniero de QA para una imagen completa.

Después de identificar a los mejores candidatos con pruebas de habilidades, preselecciónelos para entrevistas. Este enfoque dirigido asegura que pase tiempo solo con los candidatos más prometedores.

¿Listo para encontrar a su próximo experto en pruebas de API? Regístrese para una prueba gratuita en nuestra plataforma de evaluación en línea y agilice su proceso de contratación.

Prueba de API REST

40 minutos | 10 MCQs y 1 Pregunta de Codificación

La Prueba de API REST evalúa la comprensión de un candidato sobre las API RESTful y su capacidad para crearlas, interactuar con ellas y probarlas. La prueba incluye preguntas de opción múltiple para evaluar el conocimiento de los principios REST, los métodos HTTP, los códigos de estado, la autenticación, los formatos de serialización y las mejores prácticas.

[

Probar la prueba de API REST

](https://www.adaface.com/assessment-test/rest-api-test)

Descargar la plantilla de preguntas de entrevista de pruebas de API en múltiples formatos

Preguntas frecuentes sobre las entrevistas de pruebas de API

Las pruebas de API son importantes porque validan la funcionalidad, la fiabilidad, el rendimiento y la seguridad de las API. Ayudan a garantizar que las API funcionen como se espera y satisfagan las necesidades de las aplicaciones que dependen de ellas.

Las técnicas comunes de pruebas de API incluyen pruebas funcionales, pruebas de rendimiento, pruebas de seguridad y pruebas de integración. Cada técnica se centra en un aspecto diferente de la API para garantizar su calidad.

Las herramientas populares de pruebas de API incluyen Postman, REST-assured, SoapUI y JMeter. Estas herramientas ayudan a los evaluadores a enviar solicitudes, analizar respuestas y automatizar las pruebas.

Al evaluar a un candidato, considere su comprensión de los conceptos de API, la experiencia con las herramientas de prueba, las habilidades para la resolución de problemas y la capacidad de escribir casos de prueba claros y efectivos.

Las pruebas de habilidades proporcionan una medida objetiva de las habilidades prácticas de un candidato, lo que le permite identificar rápidamente a los mejores y garantizar que tengan las habilidades necesarias para sobresalir en el puesto.