Project Platzi Fake Store API

Descripción del proyecto

Platzi Fake Store es una API simulada proporcionada por Platzi. La API se puede utilizar con cualquier tipo de proyecto que necesite productos, usuarios, categorías, autenticación y usuarios en formato JSON.

En este proyecto, utilicé la API pública de FakeAPI Platzi (https://fakeapi.platzi.com/en/rest/products/) para realizar pruebas de funcionalidad y validar los métodos HTTP más comunes: GET, POST, PUT y DELETE. El objetivo fue practicar y demostrar mi capacidad para interactuar con APIs REST, asegurando el correcto funcionamiento de los endpoints y la integridad de los datos. Para ello, combiné el uso de Postman para pruebas manuales y exploratorias, y Python en PyCharm para automatizar y profundizar en las validaciones.

Actividades realizadas

Pruebas con GET:

• Obtuve la lista completa de productos.
• Validé la respuesta JSON, verificando la estructura de los datos y los códigos de estado HTTP.
• Realicé consultas específicas para obtener un producto por su ID.

Pruebas con POST:

• Creé nuevos productos enviando datos en formato JSON.
• Verifiqué que los productos se añadieran correctamente y que los campos obligatorios fueran validados.

Pruebas con PUT:

• Actualicé información de productos existentes, modificando campos como nombre, precio y descripción.
• Confirmé que los cambios se reflejaran correctamente en la base de datos.

Pruebas con DELETE:

• Eliminé productos específicos por su ID.
• Validé que los productos fueran removidos correctamente y que la API retornara el código de estado adecuado.

Herramientas utilizadas:

• Postman: Para diseñar, ejecutar y automatizar las pruebas.
• FakeAPI Platzi: Como entorno de práctica para interactuar con una API RESTful real.
• PyCharm: Como entorno de desarrollo para escribir scripts en Python.
• Python: Para automatizar pruebas, utilizando librerías como requests para interactuar con la API y pytest para estructurar y ejecutar los casos de prueba.

Resultados:

• Validé el correcto funcionamiento de los métodos HTTP en la API.
• Automaticé pruebas para reducir tiempos de ejecución y aumentar la cobertura de testing.
• Documenté los casos de prueba.
• Aseguré la coherencia y calidad de los datos en cada operación.
• Este proyecto me permitió fortalecer mis habilidades en pruebas de APIs, comprensión de arquitecturas REST y uso de herramientas como Postman para garantizar la calidad del software.