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NUESTRO FRAMEWORK

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NUESTRO FRAMEWORK

Beneficios

  • Reutilización de código

  • Integración CI/CD en minutos

  • Evidencias personalizables

  • Pruebas front y API

  • Autodocumentación automática

Ahorro estimado de tiempo

  • Reducción de hasta un 70% en tiempo de testing manual

  • Hasta un 50% menos de incidencias en producción gracias a regresiones automatizadas

  • Un solo QA puede cubrir lo que antes necesitaba un equipo entero

Métricas del mundo real

  • +95% de cobertura funcional automatizable

  • Hasta un 80% de reutilización de steps en escenarios similares

  • Casos que antes tardaban 10 minutos, ahora se ejecutan en 20 segundos

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¿Quieres saber más o necesitas una demo personalizada?
Estamos aquí para ayudarte. Contáctanos y te mostraremos cómo esta solución puede adaptarse a tu empresa y acelerar tu proceso de calidad desde el primer día.

Solución de Pruebas Automatizadas con Python + Behave

Solución de Pruebas Automatizadas con Python + Behave

Solución de Pruebas Automatizadas con Python + Behave

Nuestra solución de automatización de pruebas está basada en Python y Behave, y se enfoca en aplicar de forma efectiva el enfoque BDD (Behavior Driven Development) mediante el uso del lenguaje Gherkin. Esta estrategia no solo permite mejorar la calidad del software, sino también fomentar la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos.

¿Por qué elegir esta solución?


  • Lenguaje natural y colaborativo: Gracias a Gherkin, las pruebas se escriben en un lenguaje cercano al natural, lo que facilita que analistas, testers y desarrolladores colaboren de forma fluida.

  • Curva de aprendizaje baja: Python y Behave son tecnologías con una sintaxis clara y sencilla, ideales tanto para equipos con experiencia como para quienes están comenzando con BDD.

  • Reutilización de escenarios y pasos (step definitions): Fomentamos el diseño modular, lo que permite escribir menos código, mantenerlo limpio y facilitar su mantenimiento a largo plazo.

  • Alta velocidad de ejecución: Las pruebas son ligeras y rápidas, optimizando los tiempos de integración continua y despliegue.

  • Open Source y comunidad activa: Al estar basadas en tecnologías de código abierto, se pueden adaptar, escalar y mejorar sin costes de licencia.

  • Flexible y extensible: Compatible con múltiples frameworks y herramientas, lo que permite personalizarla según las necesidades de cada proyecto.

Aplicaciones actuales

Nuestra solución ya está preparada para automatizar pruebas en dos grandes áreas:

  • Pruebas de Frontend
    Mediante la integración con Selenium, Cypress o Playwright, es posible automatizar casos de uso complejos en navegadores, asegurando que la experiencia de usuario final sea consistente.

  • Pruebas de APIs
    Utilizamos la librería requests de Python para validar de forma sencilla y poderosa servicios RESTful, cubriendo desde casos simples hasta flujos completos de negocio.

Gracias a la capacidad de adaptación de nuestro framework, podemos adaptarnos a las necesidades o tecnologías particulares que cada empresa pueda necesitar.

En un mercado cada vez más exigente y orientado a la calidad, esta solución representa una alternativa moderna, eficiente y altamente competitiva. Podemos integrarla de forma rápida, segura y personalizada en cualquier entorno empresarial, adaptándonos a los flujos de trabajo existentes y acelerando los ciclos de prueba sin comprometer la estabilidad. Además, cada ejecución se autodocumenta de forma clara, generando evidencias por escenario —incluyendo logs, capturas de pantalla (en front) y respuestas de API—, lo que permite un seguimiento transparente de los resultados y facilita la trazabilidad ante auditorías o revisiones de calidad. Esta combinación de automatización inteligente, documentación viva y capacidad de adaptación convierte nuestra propuesta en una solución robusta y escalable para empresas que buscan mejorar su proceso de desarrollo de software con calidad desde el inicio.

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

Preguntas Frecuentes

¿Cuánto tiempo se tarda en implementar esta solución en nuestro entorno?

La implementación es rápida y adaptable. En función de la complejidad del proyecto, en pocos días podemos tener un entorno funcional configurado, con pruebas básicas corriendo. Al ser una solución modular y basada en estándares, permite una incorporación progresiva y no intrusiva que respeta los procesos ya existentes.

¿Es fácil integrarlo en pipelines de CI/CD como Azure DevOps, GitLab o Jenkins?
¿Es necesario que nuestros equipos tengan experiencia en Python o BDD?
¿Qué tipo de resultados o evidencias se generan tras la ejecución de las pruebas?
¿Cuánto tiempo se tarda en implementar esta solución en nuestro entorno?

La implementación es rápida y adaptable. En función de la complejidad del proyecto, en pocos días podemos tener un entorno funcional configurado, con pruebas básicas corriendo. Al ser una solución modular y basada en estándares, permite una incorporación progresiva y no intrusiva que respeta los procesos ya existentes.

¿Es fácil integrarlo en pipelines de CI/CD como Azure DevOps, GitLab o Jenkins?
¿Es necesario que nuestros equipos tengan experiencia en Python o BDD?
¿Qué tipo de resultados o evidencias se generan tras la ejecución de las pruebas?
¿Cuánto tiempo se tarda en implementar esta solución en nuestro entorno?

La implementación es rápida y adaptable. En función de la complejidad del proyecto, en pocos días podemos tener un entorno funcional configurado, con pruebas básicas corriendo. Al ser una solución modular y basada en estándares, permite una incorporación progresiva y no intrusiva que respeta los procesos ya existentes.

¿Es fácil integrarlo en pipelines de CI/CD como Azure DevOps, GitLab o Jenkins?
¿Es necesario que nuestros equipos tengan experiencia en Python o BDD?
¿Qué tipo de resultados o evidencias se generan tras la ejecución de las pruebas?
¿Cuánto tiempo se tarda en implementar esta solución en nuestro entorno?

La implementación es rápida y adaptable. En función de la complejidad del proyecto, en pocos días podemos tener un entorno funcional configurado, con pruebas básicas corriendo. Al ser una solución modular y basada en estándares, permite una incorporación progresiva y no intrusiva que respeta los procesos ya existentes.

¿Es fácil integrarlo en pipelines de CI/CD como Azure DevOps, GitLab o Jenkins?
¿Es necesario que nuestros equipos tengan experiencia en Python o BDD?
¿Qué tipo de resultados o evidencias se generan tras la ejecución de las pruebas?

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