Ответ.

Изолированность тестов с внешними сервисами — обязательное условие надёжной автоматизации.

История вопроса: Ранние системы автоматизации "бились" о внешние API и БД, которые часто были либо недоступны, либо возвращали непредвиденные данные. Без изоляции автотестов результат невозможно воспроизвести: флик, падение из-за сторонних проблем, случайные сбои.

Проблема:

Внешние сервисы часто нестабильны: могут менять контракт, данных может не быть или тест вызывает побочные эффекты.
Необходимость контролировать ("фиксировать") внешний ответ для предсказуемости результата.
Медленные ответы и невозможность воспроизвести сценарии локально или в CI.

Решение:

Использование "моков" и "стабов" — локальных заглушек, симулирующих ответы внешних API. Популярны WireMock (Java), httpmock (Python), MockServer, TestContainers.
Эмуляция БД с помощью in-memory решений или фикстур, очищаемых и заново заполняемых перед каждым тестом.

Вынесение ID тестовых данных в переменные, чтобы тесты могли запускаться параллельно и не "перетаптывать" друг друга.

import requests
BASE_URL = "http://localhost:1080/api"
def test_order_creation():
    mock_response = {"orderId": 12345, "state": "created"}
    # В реальных тестах ответ возвратит мок-сервер
    # Здесь вызов requests.post и assert ...

Ключевые особенности:

Применение мок-серверов для имитации сторонних зависимостей.
Чистота стейта: очистка данных перед/после теста (setup/teardown).
Изоляция идентификаторов тестовых сущностей.

Вопросы с подвохом.

Обязательно ли проводить интеграционные тесты через реальные сервисы на каждом прогонах?

Нет. Регулярно можно использовать моки/стабы, а интеграционные тесты запускать отдельно, реже и под контролем.

Дадут ли тесты с реальным внешним API всегда более надёжный результат?

Нет. Наоборот, они менее стабильны, могут падать из-за изменений на стороне партнёра. Постоянные флик-тесты ухудшают качество пайплайна.

Можно ли использовать одни и те же тестовые данные для параллельных автотестов с внешними сервисами?

Нет. Это может привести к коллизиям, "гонкам" и нестабильности. Идентификаторы и стейт должны быть уникальными на тест/поток.

Типовые ошибки и анти-паттерны

Нет очистки или изоляции тестовых данных.
Использование реального API даже для юнит-тестов.
Необоснованное укорачивание времени ожидания (timeout), что приводит к ложным фейлам.
Неучёт изменений стороннего API (сломали тесты всем сразу).

Пример из жизни

Негативный кейс

В компании решили для скорости запускать все автотесты на реальные сторонние API (платёжный шлюз). Несколько раз тесты забанили, пошли лимиты, приходилось восстанавливать доступ, данные "текли" в реальные отчёты, появлялись ложные срабатывания.

Плюсы:

Быстрая интеграция с реальным сервисом.

Минусы:

Изменения на стороне оператора ломали тесты, траты времени и денег, тестовый мусор в "боевых" сервисах, сложность воспроизведения.

Позитивный кейс

Настроили MockServer и фиктивную in-memory БД. Перед каждым тестом стейт обнулялся, данные — уникальны. Реальные интеграционные тесты гонялись отдельно и реже.