Юнит-тестирование. Покрытие кода тестами


Содержание

Анализ покрытия кода юнит-тестами в CLion

Некоторое время назад познал радость и пользу от применения юнит-тостов и удивился узнав, что в CLion ещё нет встроенного анализатора покрытия кода юнит-тестами, в то время как в других их IDE идёт внедрения этого функционала полным ходом.

Решил выложить здесь ссылку на эту эту фичу в YouTrack JetBrains где можно поддержать её своим голосом. Возможно это ускорит процесс.

Это мой первый пост, поэтому прошу не судить строго. Если что не так — подправлю.

23.07.2020, 12:17

Скачал Clion, установил MinGW, пытался настроить, но так и не смог. Clion говорит, что Cmake выдаёт ошибку
Скачал Clion, установил MinGW, пытался настроить, но так и не смог. Clion говорит, что Cmake выдаёт.

Что посоветуете по теме покрытия кода тестами?
8Observer8, что посоветуете по теме покрытия кода тестами?

Анализ покрытия кода
Установлена Visual Studio 2020 Community. Хочу сделать Анализ покрытия кода, везде написано: Test.

Анализ покрытия кода в QT
Доброго всем время суток! Столкнулся с такой проблемой: Для проекта, написанного на qt, нужно.

Нужно прислать обратно архив с уже сделанными юнит тестами
Доброго времени суток, господа! Помогите, пожалуйста, написать пару юнит тестов для моего проекта.

Что такое разумное покрытие кода% для модульных тестов (и почему)?

Если вы должны были указать минимальное процентное покрытие кода для модульных тестов, возможно, даже в качестве требования для фиксации в репозитории, что бы это было?

Пожалуйста, объясните, как вы пришли к вашему ответу (поскольку, если все, что вы сделали, это выбрать номер, то я мог бы сделать это сам;)

Эта проза Альберто Савойи отвечает именно на этот вопрос (красиво развлекательным образом!):

Testivus On Test Coverage

Раньше утром программист спросил великий мастер:

«Я готов написать некоторые модульные тесты. Какое покрытие кода я должен ставить для?»

Великий мастер ответил:

«Не беспокойтесь о покрытии, просто напишите хорошие тесты».

Программист улыбнулся, поклонился и влево.

Позже в тот же день второй программист задал тот же вопрос.

Великий мастер указал на горшок кипящей воды и сказал:

«Сколько зерен риса нужно положить в этот горшок?»

Программист, выглядя озадаченным, ответил:

«Как я могу вам рассказать? Это зависит от того, сколько людей вам нужно кормить, как они голодны, что другое питание, которое вы обслуживаете, сколько риса у вас есть доступ и т.д.»

«Именно», сказал великий мастер.

Второй программист улыбнулся, поклонился, и слева.

К концу дня третий программист пришел и попросил того же вопрос о покрытии кода.

«Восемьдесят процентов и не меньше!» Ответил хозяин суровым голосом, стучал кулаком по столу.

Третий программист улыбнулся, поклонился, и слева.

После этого последнего ответа молодой ученик подошел к великой мастер:

«Великий мастер, сегодня я подслушал вас, отвечая на тот же вопрос о охват кода тремя различными ответы. Почему?»

Великий мастер встал с стул:

«Принеси свежий чай со мной и расскажи об этом».

После того, как они наполнили свои чашки горячий зеленый чай, великолепный мастер начал отвечать:

«Первый программист является новым и просто начинает работу с тестированием. Сейчас у него много кода и нет тесты. Ему предстоит долгий путь; сосредоточив внимание на охвате кода в это время было бы удручающим и совершенно бесполезным. Хэс лучше просто привыкнуть к писать и запускать некоторые тесты. Он может беспокоиться о покрытии позже».

«Второй программист, с другой стороны, обладает большим опытом как при программировании и тестировании. Когда я ответил, спросив ее, сколько зерен риса, я должен положить в горшок, я помогла ей понять, что количество необходимое тестирование зависит от количества факторов, и она знает тех факторов лучше, чем я, — ее код в конце концов. Нет ни одного, простой, отвечающий, и shes достаточно умный обращаться с правдой и работать с что».

«Понятно, — сказал молодой ученик,» но если нет простого простого ответ, тогда почему вы ответили третий программист «Восемьдесят процентов» не менее? «

Великий мастер смеялся так сильно и громко, что его живот свидетельствует о том, что он пили больше, чем просто зеленый чай, flopped вверх и вниз.

» Третий программист хочет только простых ответов — даже когда есть нет простых ответов. а потом нет следуйте за ними в любом случае. «

Молодой ученик и седой великий мастер закончил пить чай в созерцательной тишине.

Покрытие кода — это вводящая в заблуждение метрика, если целью является 100% охват (вместо 100% тестирования всех функций).

  • Вы можете получить 100%, ударив все строки один раз. Однако вы все равно можете пропустить тестирование определенной последовательности (логический путь), в которой эти строки попали.
  • Вы не смогли получить 100%, но все же протестировали все свои кодовые пути на 80%/freq. Испытания, которые проверяют каждый «бросок ExceptionTypeX» или аналогичный защитный программный защитник, который вы ввели, — это «приятно иметь» не «должно быть»

Так что доверяйте себе или вашим разработчикам тщательно и охватывайте каждый путь через свой код. Будьте прагматичны и не преследуйте магический 100% -ный охват. Если вы TDD ваш код, вы должны получить 90% + покрытие в качестве бонуса. Используйте код, чтобы выделить фрагменты кода, который вы пропустили (не должно происходить, если вы TDD, хотя.. поскольку вы пишете код только для прохождения теста. Никакой код не может существовать без его теста партнера.)

Покрытие кода велико, но функциональное покрытие еще лучше. Я не верю в то, что буду писать каждую строчку. Но я действительно верю в то, что вы написали 100% -ное покрытие всех функций, которые я хочу предоставить (даже для дополнительных крутых функций, которые я пришел с собой и которые не обсуждались во время встреч).

Мне все равно, будет ли у меня код, который не рассматривается в тестах, но мне все равно, будет ли я реорганизовывать свой код и в конечном итоге иметь другое поведение. Поэтому 100% -ная функциональность — моя единственная цель.

Мой любимый код покрытия на 100% со звездочкой. Звездочка появляется, потому что я предпочитаю использовать инструменты, которые позволяют мне отмечать определенные строки как строки, которые «не считаются». Если я покрыл 100% строк, которые «подсчитываются», я готов.

  • Я пишу свои тесты для реализации всех функциональных возможностей и крайних случаев, о которых я могу думать (обычно работая из документации).
  • Я запускаю средства покрытия кода
  • Я рассматриваю любые строки или пути, которые не рассматриваются, и любые, которые я считаю не важными или недостижимыми (из-за защитного программирования) Я отмечаю как не считая
  • Я пишу новые тесты, чтобы покрыть недостающие строки и улучшить документацию, если эти краевые случаи не упоминаются.

Таким образом, если я и мои сотрудники добавят новый код или изменят тесты в будущем, есть яркая строка, чтобы рассказать нам, если мы пропустили что-то важное — покрытие упало ниже 100%. Тем не менее, он также обеспечивает гибкость для решения различных приоритетов тестирования.

У меня был бы другой анекдот по охвату тестирования, который я хотел бы поделиться.

У нас есть огромный проект, в котором, через твиттер, я отметил, что с 700 модульными тестами, у нас есть только 20% охвата кода.

Правильно ли это 20%? Это 20% который представляет код ваших пользователей ударил больше всего? Вы можете добавить еще 50 тесты и добавьте только 2%.

Опять же, он возвращается к моему Testivus on Code Coverage Ответ. Сколько риса вы должны положить в горшок? Это зависит.

Принятый ответ дает хороший аргумент — нет ни одного номера, которое будет иметь смысл в качестве стандарта для каждого проекта. Есть проекты, которые просто не нуждаются в таком стандарте. В тех случаях, когда принятый ответ не подходит, на мой взгляд, описывается, как можно принять такое решение для данного проекта.

Я сделаю это. Я не являюсь экспертом в области тестирования и буду рад видеть более обоснованный ответ.

Когда для установки требований покрытия кода

Во-первых, почему вы хотите навязать такой стандарт в первую очередь? В общем, когда вы хотите ввести эмпирическую уверенность в своем процессе. Что я подразумеваю под «эмпирической уверенностью»? Ну, настоящая цель правильность. Для большинства программ мы не можем знать это во всех входах, поэтому мы соглашаемся на то, что код хорошо протестирован. Это более узнаваемо, но по-прежнему является субъективным стандартом: всегда будет открыто обсуждать, встречались ли вы с ним или нет. Эти дебаты полезны и должны возникать, но они также вызывают неопределенность.

Покрытие кода — объективное измерение. Как только вы видите отчет о своем покрытии, нет никакой двусмысленности в отношении того, были ли выполнены стандарты. Верно ли это? Совсем нет, но он имеет четкое отношение к тому, насколько хорошо проверен код, который, в свою очередь, является нашим лучшим способом повысить уверенность в его правильности. Охват кода — это измеримое приближение неизмеримых качеств, о которых мы заботимся.

Некоторые конкретные случаи, когда эмпирический стандарт может добавить значение:

  • Чтобы удовлетворить заинтересованных сторон.. Для многих проектов существуют различные участники, которые заинтересованы в качестве программного обеспечения, которые не могут участвовать в повседневной разработке программного обеспечения (руководители, технические руководители и т.д.). Говорить «мы собираемся написать все тесты, которые нам действительно нужны» не убедительны: им либо нужно полностью доверять, либо проверять с постоянным тщательным наблюдением (при условии, что они даже имеют техническое понимание для этого). Предоставление измеримые стандарты и объяснение того, насколько они разумно приближают реальные цели.
  • Чтобы нормализовать поведение команды. Заинтересованные стороны в стороне, если вы работаете в команде, где несколько человек пишут код и тесты, есть место для двусмысленности для того, что квалифицируется как «проверенное». У всех ваших коллег есть то же представление о том, какой уровень тестирования достаточно хорош? Возможно нет. Как вы это примирите? Найдите метрику, с которой вы все согласны, и принимайте ее как разумное приближение. Это особенно (но не исключительно) полезно в крупных командах, где руководители могут не иметь прямого контроля над младшими разработчиками, например. Сети доверия также, но без объективных измерений, для группового поведения легко становится непоследовательным, даже если все действуют добросовестно.
  • Чтобы быть честным. Даже если вы единственный разработчик и только заинтересованная сторона для своего проекта, у вас могут быть определенные качества для программного обеспечения. Вместо того, чтобы проводить субъективные оценки того, насколько хорошо проверено программное обеспечение (которое требует работы), вы можете использовать покрытие кода как разумное приближение и позволить машинам измерять его для вас.

Какие показатели для использования

Покрытие кода не является одной метрикой; существует несколько различных способов измерения покрытия. Какой из них вы можете установить стандарт, зависит от того, что вы используете для этого стандарта.

Я использую две общие метрики в качестве примеров, когда вы можете использовать их для установки стандартов:

  • Заявление оператора. Какой процент заявлений был выполнен во время тестирования? Полезно узнать о физическом охвате вашего кода: сколько кода, который я написал, я действительно тестировал?
    • Этот вид покрытия поддерживает более слабый аргумент правильности, но его также легче достичь. Если вы просто используете покрытие кода, чтобы убедиться, что что-то тестируется (а не как показатель качества теста, выходящего за рамки этого), то, возможно, достаточно охвата оператора.
  • Отражательный охват. Когда существует ветвящаяся логика (например, if ), были ли эти ветки оценены? Это дает лучшее представление о логическом охватевашего кода: Сколько из возможных путей, которые может выполнить мой код, я тестировал?
    • Этот вид покрытия является гораздо лучшим показателем того, что программа была протестирована в рамках комплексного набора входных данных. Если вы используете покрытие кода как свое лучшее эмпирическое приближение для уверенности в правильности, вы должны установить стандарты, основанные на охвате веток или подобных.

Существует много других показателей (охват строк аналогичен охвату оператора, но дает разные числовые результаты для многострочных операторов, например: условный охват и охват маршрутов аналогичны охвату веток, но отражают более подробный обзор возможные перестановки выполнения программы, которые могут возникнуть.)

Какой процент требуется

Наконец, вернемся к исходному вопросу: если вы установили стандарты покрытия кода, что это должно быть?


Надеюсь, в этот момент ясно, что мы говорим о приближении к началу, поэтому любое число, которое мы выбираем, будет по своей сути приблизительным.

Некоторые номера, которые можно выбрать:

  • 100%. Вы можете выбрать это, потому что хотите убедиться, что все протестировано. Это не дает вам никакого представления о качестве теста, но говорит вам, что некоторые тесты какого-то качества коснулись каждого заявления (или ветки и т.д.). Снова это возвращается к степени уверенности: если ваше покрытие ниже 100%, вы знаете, что некоторые подмножества вашего кода не тестировались.
    • Некоторые могут утверждать, что это глупо, и вы должны проверять только те части вашего кода, которые действительно важны. Я бы сказал, что вы должны также поддерживать только те части вашего кода, которые действительно важны. Покрытие кода также можно улучшить, удалив непроверенный код.
  • 99% (или 95%, другие цифры в девяностые годы). Соответствующий в тех случаях, когда вы хотите передать уровень доверия, аналогичный 100%, но оставьте себе некоторый запас, чтобы не беспокоиться о случайном труднодоступном для тестирования углу кода.
  • 80%. Я видел это число несколько раз, и не знаю, откуда оно происходит. Я думаю, что это может быть странное присвоение правила 80-20; Как правило, целью здесь является показать, что большая часть вашего кода проверена. (Да, 51% также будет «самым», но 80% больше отражает то, что большинство людей имеет в виду большинством). Это подходит для случаев со средним случаем, когда «проверенные» не являются высокоприоритетными (вы не знаете, t хотят тратить усилия на тесты с низкой стоимостью), но для этого достаточно приоритета, который вы бы хотели иметь на каком-то стандарте.
Цукерберг рекомендует:  Обучение - Пожелания по курсам и профессиям

Я не видел числа ниже 80% на практике и с трудом представляю случай, когда их можно было бы установить. Роль этих стандартов заключается в повышении уверенности в правильности, а цифры ниже 80% не особенно внушают уверенность. (Да, это субъективно, но опять же, идея состоит в том, чтобы сделать субъективный выбор один раз, когда вы устанавливаете стандарт, а затем используете объективное измерение в будущем.)

Другие примечания

Вышеприведенное предполагает, что целью является правильность. Охват кода — это просто информация; это может иметь отношение к другим целям. Например, если вы обеспокоены ремонтопригодностью, вы, вероятно, заботитесь о свободной связи, которая может быть продемонстрирована с помощью тестируемости, которая, в свою очередь, может быть измерена (в определенных моделях) с помощью покрытия кода. Таким образом, ваш стандарт покрытия кода обеспечивает эмпирическую основу для приближения к качеству «ремонтопригодности».

Go: тестирование кода

Юнит-тестирование (unit testing, модульное тестирование) — это технология тестирования, цель которой уменьшить вероятность ошибок и побочных эффектов (когда при исправлении одного бага вносится другой баг). В чем идея юнит-тестирования? Вместо того, чтобы тестировать продукт целиком, что может оказаться весьма сложной и нетривиальной процедурой, нужно провести тестирование каждой самостоятельной единицы программного кода. Поскольку сейчас программный код в подавляющем большинстве пишется на объектно-ориентированных языках, то в качестве «кирпичика» кода выступает написанный программистом класс, а если переходить на ещё более глубокий уровень, то даже не класс, а отдельно взятый метод этого класса. Если каждый программист, проверит, что поведение его класса (модуля) соответствует задуманному, то и программа, состоящая из таких оттестированных классов, скорее всего, будет работать как задумано

Что значит — «программист проверит»? Это не означает, что он сделает это вручную. Вручную это делается по-старинке. Программист просматривает код, пытается представить как код будет работать… Это человеческий фактор. Человеку свойственно ошибаться. Проверит — означает, что программист напишет небольшую программку для тестирования поведения своего юнита (класса).

Разработчики, не использующие unit-тестирование, любят утверждать, что модульное тестирование требует написание и поддержку дополнительного кода. Мол, сроки в реальных проектах чаще всего сжатые и писать дополнительный код просто нет возможности.

На счет сжатых сроков я соглашусь, а вот по части лишнего кода готов поспорить. С одной стороны, да, тесты требуют дополнительного кода, а значит и времени на его написание. С другой стороны, этот код исполняет роль подушек безопасности в автомобиле и обязательно окупится с ростом приложения.

Давайте рассмотрим как на практике можно применить юнит-тесты для кода, написанного на модном на данный момент языке Go. Пусть у нас есть программа

И так наша программа вызывает функцию AGV, которая вычисляет среднее знаечние переданных в нее аргументов. Давайте попробуем написать тест для проверки ее раотаспособности. Для этого в Go нужно знать следующее:

  • для тестрования используется пакет testing
  • тесты находятся в файлах *_test.go. Код в этих файлах не используется при сборке, только при тестах.
  • Команда go test проходится по всем файлам *_test.go и запускает тесты их них

Тесты определяются с помощью добавления Test к имени функции и принимают один аргумент типа *testing.T. В нашем случае, поскольку мы тестируем функцию AVG, тестирующая функция будет называться TestAVG

В результате получаем следующий Main_test.go файл:

Тест прошел. Все отлично. Напрактике помимо выплнения тестов возникает необходимость оценить покрытие исходного кода тестами, для этого делаем вызов go test с ключем -cover

Юнит-тестирование. Покрытие кода тестами

С ростом проекта, определить какой код протестирован, а какой нет, становится сложно, хотя подобная потребность возникает регулярно. Обычно это происходит тогда, когда в команде есть разные люди и не все из них ответственно подходят к написанию тестов. В таком случае может страдать качество проекта.

Протестированность кода можно измерить. Для этого используют метрику «покрытие кода тестами» (code coverage). Покрытие анализируется тестовыми фреймворками, которые считают отношения всех строчек кода, к тем строчкам, которые были задействованы во время выполнения тестов. Например, если в коде есть условная конструкция, и она не проверяется тестами, это значит, что все строки кода, входящие в неё, не будут покрыты.

В Jest покрытие меряется крайне просто. Достаточно запустить тесты с флагом —coverage :

Programming stuff

Страницы

вторник, 28 августа 2012 г.

Параметризованные юнит тесты

DISCLAIMER: все примеры в этой статье написаны с использованием NUnit, однако все их можно применять и с другими тестовыми фреймворками, как xUnit и MbUnit.

Юнит тесты – это отличная штука; они помогают навести порядок в дизайне приложения, являются незаменимым средством при рефакторинге, позволяют делать процесс разработки более управляемым и т.п. Но как и любой другой инструмент юнит тесты тоже можно использовать неправильно. Если с плохо поддерживаемым кодом все мы хоть как-то привыкли бороться, поскольку сталкиваемся с ним постоянно, но когда на каждую строку г#%@&-кода приходится еще пара строк таких же по качеству тестов, то положение становится каким-то совсем уж невеселым.

Помимо низкого качества кода тестов (отсутствие минимальных комментариев, разумного повторного использования кода и применения тестовых паттернов) проблема может заключаться в хрупкости тестов, когда акцент в тесте делается не на тестирование поведения абстракции, а на тестировании ненужных деталей реализации, которые по определению не должны никого интересовать. Поскольку все мы любим ООП за то, что оно позволяет бороться со сложностью, а одним из главных способов этой борьбы является инкапсуляция и избавление клиентов наших классов от ненужных подробностей реализации, то использование тестов, влазящих во внутренние дела классов рано или поздно приведет к проблемам сопровождения.

Именно поэтому требования 100% покрытия кода тестами мне кажется не просто неразумными, а даже опасными. Конечно, любое ветвление в коде (в виде if-ов) должно находить свое отражение в интерфейсе абстракции, но на практике оказывается, что в каждом классе есть достаточное количество подробностей, хрупких по своей природе, тестировать которые не стоит.

Все это я веду к тому, что при разработке любого приложения стоит сразу же задумываться не только о сопровождаемости кода приложения, но и о сопровождаемости кода юнит тестов. Одним из способов является написание более абстрактных тестов, которые будут, например, тестировать сам факт логирования, а не формат строки, который рано или поздно изменится в будущем.

Еще одним способом повышения сопровождаемости кода является использование параметризованных юнит тестов, доступных в таких фреймворках как NUnit, MbUnit, xUnit и других.

Параметризованные тесты

Практически любой юнит тест явно или неявно содержит три основных этапа: Arrange (инициализация тестируемого класса), Act («управляющее воздействие» на тестируемый класс) и Assert (проверка результата). Некоторые этапы могут быть вырожденными или явно отсутствовать в коде (например, секция Act может находиться в методе инициализации теста, а секция Assert может быть спрятана за методом Verify мок-объекта).

По большому счету, основная цель теста – это удостовериться в том, что при заданном входном воздействии тестируемая система переходит в предполагаемое состояние. Поскольку для многих классов/модулей существует множество входных воздействий, то в реальных условиях даже для одного тестируемого метода может существовать пяток разных тестов вида: Test_SomeOperation_Failed_On_Null_Input или Test_SomeOperation_Returns_42_On_Val >Решить подобную проблему могут параметризованные юнит тесты (parameterized unit tests), доступные в большинстве тестовых фреймворках. Каждый фреймворк использует свои атрибуты для задания параметров и может поддерживать разные варианты тестирования. Так, в NUnit используется атрибут TestCaseAttribute, в xUnit – InlineDataAttribute, в MbUnit – RowAttribute (все эти фреймворки поддерживают ряд других атрибутов для задания параметризованных тестов, здесь перечислен лишь один из них). MSTest, к сожалению, не поддерживает параметризованные тесты (pex – не всчет).

ПРИМЕЧАНИЕ
Отсутствие параметризованных тестов является настолько важным для меня, что только по этой причине мы в команде отказались от MS Test-ов в пользу NUnit.

Давайте в качестве примера рассмотрим следующий пример. Предположим, у нас есть класс, представляющий собой интервал (класс Interval): [0, 7), [-1, +Inf) и т.д. Понятно, что такой класс содержит большое количество граничных условий сам по себе для проверки корректности диапазона, ну а если добавить ему, например, метод Contains для определения того, попадает ли указанная точка в диапазон, то количество тестов возрастет еще как минимум вдвое.

Использование параметризованных тестов для такого класса не только уменьшит в разы объем тестового кода, но и значительно повысит читабельность; более того, в этом случае параметризованные тесты могут служить отличным источником документации. Вот пример такого теста на NUnit (на других фреймворках код будет аналогичным):

Согласитесь, что в этом случае довольно просто увидеть, проанализированы ли все граничные условия или нет, по сравнению с использованием обычных тестов для анализа которых пришлось бы просмотреть несколько экранов однотипного кода.

Еще одним популярным способом создания параметризованных юнит тестов является использование атрибута, который указывает метод, возвращающий тестовые данные. В случае NUnit таким атрибутом является TestCaseSourceAttribute:

Данный способ позволяет повторно использовать тестовые данные, причем сделать это не только внутри одного теста но и между ними (с помощью паттерна Object Mother).

Использовать этот подход стоит осторожно, поскольку с его помощью можно не просто не улучшить читабельность, а здорово ее ухудшить. Вы только представьте ситуацию, когда для инициализации теста используется один метод, для самого теста – другой, а для генерации тестовых данных – третий; и чтобы понять логику происходящего читателю придется прыгать между всеми этими тремя местами в коде, которые могут растянуться друг от друга на приличное расстояние.

ПРИМЕЧАНИЕ
Помимо приведенных здесь атрибутов TestCase и TestCaseSource, предназначенных для указания тестовых данных, большинство тестовых фреймворков поддерживают атрибуты для задания диапазона значений и получения комбинации значений аргументов. Так, например, для NUnit стоит обратить внимание на атрибуты Combinatorial и Values, а также на пару атрибутов Datapoints и Theory.

Data-Driven тесты

Теперь давайте рассмотрим такой пример. Предположим у нас есть метод валидации пользователя по его идентификатору, но чтобы не вбивать эти идентификаторы руками, мы хотим их вычитывать из базы данных при инициализации теста. Этот метод очень похож на второй пример с тестированием интервала, но динамическая природа получения тестовых данных вносит и ряд отличий.

Давайте рассмотрим реализацию «в лоб»:

К сожалению данный подход не будет работать; проблема заключается в том, что NUnit вычисляет параметры тестов до запуска самих тесто в блоке try/catch, подавляя все исключения. Так что если любой из методов получения тестовых данных, используемый в GetVal >Решение состоит в том, чтобы сделать вычисление аргументов теста ленивым образом, например, с помощью передачи Func вместо int:

ПРИМЕЧАНИЕ
Поведение в NUnit усложняется еще и тем, что вызов метода GetValidateUserTestData() осуществляется даже до вызова инициализации всего набора тестов (т.е. до вызова метода, помеченного атрибутом TestFixtureSetUp). Однако это поведение является фичей, а не багом. По словам разработчиков, они собираются добавить dynamically generated test data в версии 3.

Параметризованные тесты vs. велосипеды

Судя по моему недавнему ответу на rsdn, некоторые аспекты параметризованных тестов остались недопонятыми. Так, вопрос заключается в том, почему бы вместо параметризованных тестов не использовать простым велосипедом и не вызывать тестируемый код с разными параметрами из одного тестового метода? Чем не параметризованные юнит-тесты?

// test case
<
Func string , bool > test = range =>
<
try
<
Interval .Parse(range);
return true ;
>
catch ( FormatException )
<
return false ;
>;
>;

check(test( «(-Inf,+Inf)» ) == true );
check(test( «[0,1.5)» ) == true );
check(test( «(0,0)» ) == false );
check(test( «[0,-1.12)» ) == false );
check(test( «(Inf,-Inf]» ) == false );
check_exception(() => test( null ), typeof ( ArgumentNullException ));
>

Разница здесь в том, что с точки зрения тестового фреймворка “велосипедное” решение будет выглядеть в виде одного юнит-теста, с невозможностью запуска или отладки отдельного тест-кейса. К тому же, сразу возникают вопросы насчет того, что делать, когда один из тест кейсов упадет? Нужно ли сразу останавливать весь “композитный” тест или нужно запустить все тест-кейсы и потом сгенерировать, например, AggregateException?

Параметризованные тесты легко решают обе эти проблемы, позволяя запускать и отлаживать отдельные тест-кейсы:

А также, они позволяют увидеть, какой конкретно тест-кейс упал:

По большому счету, параметризованный тест является своего рода композицией из отдельных тест-кейсов, аналогично тому, как класс с тестами является композитом из отдельным методов. По своему, мы получаем инструмент генерации тест-кейсов на основе некоторых критериев, таких как атрибуты или генераторы тестов на основе TestCaseCource.

Заключение

Читая замечательную книгу “The Art Of Unit Testing” я был несколько удивлен небольшому вниманию, которое уделил ее автор параметризованным юнит тестам. Опыт показывает, что разумная параметризация тестов способна очень сильно повысить как покрытие кода, так и сопровождаемость юнит тестов, две задачи, которые обычно являются взаимоисключающими.

Если рассматривать любую операцию класса или модуля в виде функции, которая принимает что-то на вход и выдает результат на выходе, то параметризованный юнит тест является идеальным инструментом для тестирования и документирования.

Кроме того, данный подход будет подталкивать к использованию чистых функций (функций без побочных эффектов; функций, использующих только лишь входные параметры, результат которых выражается только лишь в возвращаемом значении) и двигать вас в сторону функционального, а значит и более декларативного программирования, делая код более простым, тестируемым и сопровождаемым.

Почему не нужно стремиться к 100% покрытию кода юнит-тестами

Бытует мнение, что 100% покрытие кода юнит-тестами обеспечивает безопасность и уверенность в его корректности. Это заблуждение: процент покрытия кода никак не связан с качеством набора тестов.

Рассмотрим простую функцию и её юнит-тест:

Такой тест покрывает 75% строк и 50% путей выполнения:

Довольно посредственный результат. Давайте его улучшим:

Ух! Везде соточки:

Ловкость рук и никакого мошенничества. Мы смогли довести покрытие до 100%, просто поменяв сам тестируемый код, но не тесты! Метрики покрытия улучшились, а вот качество набора тестов осталось таким же.

Можно пойти дальше и, как полагается, порефакторить тесты:

Результат снова потрясающий:

Мы выкинули единственную проверку из теста, сделав его, по сути, ещё более бесполезным, но покрытие так и осталось 100%.


Мораль

Покрытие кода работает хорошо как индикатор проблем: если оно низкое, вероятно, тестов написано слишком мало. Но использовать покрытие как индикатор качества тестов нельзя: высокого покрытия можно добиться даже без единой проверки.

Как правильно писать unit тесты?

Здравствуйте. В интернете пишут, что тестируемый метод нужно всегда изолировать от любых зависимостей, иначе тестируемый метод в процессе своего выполнения подтянет внешние методы этого же или другого класса, что противоречит юнит-тестированию, так как в таком случае будет тестироваться не одна сущность, а взаимодействие между несколькими сущностями. Верно ли это утверждение?

У меня возник этот вопрос, после изучения юнит-тестов в Yii фреймворке. LoginFormTest::testLoginNoUser() обращается к методу LoginForm::login(), который внутри себя вызывает LoginForm::getUser() и процесс выполнения выходит за рамки класса LoginForm в класс User. В итоге получается, что тестируются LoginForm::login(), LoginForm::getUser() и User::findByUsername(). Но почему. Ведь я не должен хотеть здесь тестировать работу метода User::findByUsername(), я хочу делать это в другом тесте.

Можно ли это назвать юнит-тестированием или это всё же интеграционное тестирование?
Сейчас же получается, что User::findByUsername() неявно тестируется в LoginFormTest, а также будет явно тестироваться в UserTest, это нормально? И если да, то нормально ли сваливать всё в одну директорию и юнит тесты и интеграционные? Где грань.

  • Вопрос задан более трёх лет назад
  • 7158 просмотров

Непонятно, что вы хотели получить в ответ, ибо не задали четкого вопроса.

Во-первых, вы, конечно, «удачно» выбрали Yii первой версии в качестве примера. Эта фреймворка не очень приспособлена для изготовления «тестопригодного» кода, ибо содержит на всех стадиях функционирования большое количество «магии». Не верите? Попробуйте что-то наваять на базе CActiveRecord и запилить юнит-тесты. У вас получится что угодно, но не то, что надо.
Самый главный аспект юнит-тестирования состоит в том, что один тест (метод класса-теста) должен решать строго одну задачу, а не проверять в фоне целую подсистему.
На одном из своих проектов я решил эту проблему, написав целую свору заглушек.
Во-вторых, все зависит от задач. Грубо говоря, юнит-тесты проверяют код как есть. Следующий уровень тестов (не берусь его называть, ибо я их постоянно путаю) проверяет бизнес-сценарии. И самый высокий уровень проверяет все это дело в связке с внешними интерфейсами.
И в-третьих, один тест не должен включать код других тестов, ибо каждый тест должен быть изолирован, считая, что весь остальной код работает. Именно поэтому, когда вы пишете, например, тест для мелкой модельки, не нужно гонять работу с БД: считается, что вся подсистема взаимодействия с БД _работает_.

Да, и еще. Очень часто путают моки и стабы.
Стаб — это заглушка — код, который «глушит» выполнения другого. Цель заглушки — проверка того, _что_ возвращает объект в своей работе. В вашем случае нужен какой-то объект, который не позволит коду выполняться далее LoginForm::login(). Как это сделать? При статической типизации кода — никак. Нужна надстройка, которая будет динамически использовать данные объекты, чтобы их можно было заменить на стабы.
Мок — это надстройка над тестируемым объектом, целью которой является проверка того, _как_ работает объект внутри, именно поэтому моки всегда строятся на Reflection.

Прошу внимательнее. В качестве примера я выбрал Yii второй версии. Привел пример. И задал четкий вопрос. Вот он

> Можно ли это назвать юнит-тестированием или это всё же интеграционное тестирование?

И далее спросил. Критичен ли тот факт, что в процессе тестирования одного метода, неявно тестируются и некоторые другие методы системы. Я хотел выяснить нужно ли всегда в юнит-тестах мокать все зависимости или нет. Если нужно, тогда почему разработчики Yii посчитали по другому?

Я задал четкий вопрос, на который вы к сожалению дали ответ из которого ничего не понятно.

xfg: нет, имхо, это уже не юнит-тесты, ибо слишком большая последовательность действий тестируется. Это то, что я описал на втором уровне, говоря про тесты бизнес-сценариев.

Скажем так, если юнит-тест при провале какого-то шага не позволяет однозначно определить метод с ошибкой (без чтения трейсов и дебага), то это не юнит-тест.

На счет того, почему у разрабов Yii такой взгляд на тесты. Всяк кулик свое болото хвалит (с) Вот, и ответ. У каждого свои рамки и критерии.

И на ваш вопрос я ответил:
>> Самый главный аспект юнит-тестирования состоит в том, что один тест (метод класса-теста) должен решать строго одну задачу, а не проверять в фоне целую подсистему.

Покрытие кода в функциональном тестировании

#1 goodwin

Коллеги, оцените, концепцию.

Есть весьма сложное java-приложение, функциональные тесты и тестировщики вручную их выполняющие.
Нас интересует такая характеристика как «на сколько полно покрывается при тестировании код приложения».
Прикручиваем к приложению утилиту — анализатор покрытия.
Запускаем приложение, тестируем, опускаем приложение, строим отчет.
В отчете имеем информацию о том, какие куски кода не были задействованы при тестировании, т.е. какая логика не проверялась, проверялась частично или вообще лишняя.
Вродебы все красиво но есть вопросы.1. Какова жизнеспособность/применимость такой практики, учитывая что анализ отчетов потребует отвлекать от разработки непосредственных разработчиков данного кода?

1.1. Кто-нибудь пробовал так работать? И если да, поделитесь опытом (положительным или отрицательным)?

2. Вопрос технический. Существует ли утилита, способная строить отчет налету, без остановки приложения? Я пробовал Cobertura и EMMA, они такое не умеют (или я не умею их правильно «курить» :) )

#2 Troubleshooter

Есть весьма сложное java-приложение, функциональные тесты и тестировщики вручную их выполняющие.
Нас интересует такая характеристика как «на сколько полно покрывается при тестировании код приложения».
Прикручиваем к приложению утилиту — анализатор покрытия.
Запускаем приложение, тестируем, опускаем приложение, строим отчет.
В отчете имеем информацию о том, какие куски кода не были задействованы при тестировании, т.е. какая логика не проверялась, проверялась частично или вообще лишняя.
Вродебы все красиво но есть вопросы.1. Какова жизнеспособность/применимость такой практики, учитывая что анализ отчетов потребует отвлекать от разработки непосредственных разработчиков данного кода?

1.1. Кто-нибудь пробовал так работать? И если да, поделитесь опытом (положительным или отрицательным)?

2. Вопрос технический. Существует ли утилита, способная строить отчет налету, без остановки приложения? Я пробовал Cobertura и EMMA, они такое не умеют (или я не умею их правильно «курить» :) )

А зачем вам нужно ее знать ? Вы хотите сказать, что просто знание этой метрики есть ваша конечная цель ?

В целом идея интересная но я не уверен, что результат будет настолько «красивым» как это кажется сейчас.
Например, мы используем EMMA в связке с юнит тестами. В этом случае все довольно просто: разработчики и автоматизаторы пишут юнит тесты, которые покрывают опредленный функционал (код), а EMMA предоставляет возможность убедится, что при прогоне тестов код действительно отработал.
По сути процесс выглядит в виде следующей последовательности действий: создание теста -> его выполнение -> контроль результата.

В случае с функциональным тестированием эта последовательность действий разрывается, потому что, чтобы покрыть код тестом нужно знать что он делает, а тестировщики этого не знают. В итоге нужно привлекать разработчиков для поддержки, я очень сомневаюсь, что вас будут долго сапортить в таком режиме, скорее всего будет отказ с их стороны.

А теперь представьте картину, когда приложение состоит из, скажем 2000 тысяч классов, из которых 40% непокрыты тестами.

#3 dlg99

  • Members
  • 609 сообщений
    • ФИО: Andrey Yegorov
    • Город: Redmond, WA

    1. Какова жизнеспособность/применимость такой практики, учитывая что анализ отчетов потребует отвлекать от разработки непосредственных разработчиков данного кода?

    1.1. Кто-нибудь пробовал так работать? И если да, поделитесь опытом (положительным или отрицательным)?

    пробовал. Правда, я использую автоматические тесты + unit tests написанные девелоперами.
    Девелоперов я [уже] не сильно отвлекаю — сам в коде смотрю что он делает, если что не ясно — то спрашиваю.

    Я отфильтровываю «неактуальный» для данного тест сьюта код и разбираю покрытие для него.
    позже смотрю общее, для всех сьютов, отфильтровывая «чужие» библиотеки и тд.

    Основные цели — найти непокрытые куски кода (старый, не выброшенный вовремя код, пропущенные тесты и тп) и наращивать покрытие.

    Тут главное помнить, что test coverage != code coverage. Т.е. code coverage помогает, но не заменяет.

    #4 Boltick

  • Members
  • 596 сообщений
    • ФИО: Алексей
    • Город: планета Земля

    Есть весьма сложное java-приложение, функциональные тесты и тестировщики вручную их выполняющие.
    Нас интересует такая характеристика как «на сколько полно покрывается при тестировании код приложения».
    Прикручиваем к приложению утилиту — анализатор покрытия.
    Запускаем приложение, тестируем, опускаем приложение, строим отчет.
    В отчете имеем информацию о том, какие куски кода не были задействованы при тестировании, т.е. какая логика не проверялась, проверялась частично или вообще лишняя.
    Вродебы все красиво но есть вопросы.1. Какова жизнеспособность/применимость такой практики, учитывая что анализ отчетов потребует отвлекать от разработки непосредственных разработчиков данного кода?

    1.1. Кто-нибудь пробовал так работать? И если да, поделитесь опытом (положительным или отрицательным)?

    2. Вопрос технический. Существует ли утилита, способная строить отчет налету, без остановки приложения? Я пробовал Cobertura и EMMA, они такое не умеют (или я не умею их правильно «курить» :) )

    А зачем вам нужно ее знать ? Вы хотите сказать, что просто знание этой метрики есть ваша конечная цель ?

    В целом идея интересная но я не уверен, что результат будет настолько «красивым» как это кажется сейчас.
    Например, мы используем EMMA в связке с юнит тестами. В этом случае все довольно просто: разработчики и автоматизаторы пишут юнит тесты, которые покрывают опредленный функционал (код), а EMMA предоставляет возможность убедится, что при прогоне тестов код действительно отработал.
    По сути процесс выглядит в виде следующей последовательности действий: создание теста -> его выполнение -> контроль результата.

    В случае с функциональным тестированием эта последовательность действий разрывается, потому что, чтобы покрыть код тестом нужно знать что он делает, а тестировщики этого не знают. В итоге нужно привлекать разработчиков для поддержки, я очень сомневаюсь, что вас будут долго сапортить в таком режиме, скорее всего будет отказ с их стороны.

    А теперь представьте картину, когда приложение состоит из, скажем 2000 тысяч классов, из которых 40% непокрыты тестами.

    Очень жаль такое приложение.

    У меня был другой опыт. Приложение было не очень большое, скорее всего поэтому разработчики не упирались, а наоборот пошли навстречу. Тем более, что на прогоне тестов и анализе покрытия автотестами настаивал заказчик.

    Использовали clover для проверки покрытия кода тестами.
    Разработчки продеплоились вместе с ним приложение, мы запустили свои автотесты. За давностью лет не помню тормозили его в конце или нет. Сгенерили отчеты. Сели с разработчиками, и они ,глянув всю картинку, сказали чего нам не хватает. В целом, если я не ошибаюсь, покрытие всего приложения автотестами было в пределах 60%. Чем все это закончилось уже не помню. Но вообще, это был единственный проект, на котором мы это делали.

    Что такое разумное покрытие кода% для модульных тестов (и почему)?

    Если вы должны были указать минимальное процентное покрытие кода для модульных тестов, возможно, даже в качестве требования для фиксации в репозитории, что бы это было?

    Пожалуйста, объясните, как вы пришли к вашему ответу (поскольку, если все, что вы сделали, это выбрать номер, то я мог бы сделать это сам;)

    Эта проза Альберто Савойи отвечает именно на этот вопрос (красиво развлекательным образом!):


    Testivus On Test Coverage

    Раньше утром программист спросил великий мастер:

    «Я готов написать некоторые модульные тесты. Какое покрытие кода я должен ставить для?»

    Великий мастер ответил:

    «Не беспокойтесь о покрытии, просто напишите хорошие тесты».

    Программист улыбнулся, поклонился и влево.

    Позже в тот же день второй программист задал тот же вопрос.

    Великий мастер указал на горшок кипящей воды и сказал:

    «Сколько зерен риса нужно положить в этот горшок?»

    Программист, выглядя озадаченным, ответил:

    «Как я могу вам рассказать? Это зависит от того, сколько людей вам нужно кормить, как они голодны, что другое питание, которое вы обслуживаете, сколько риса у вас есть доступ и т.д.»

    «Именно», сказал великий мастер.

    Второй программист улыбнулся, поклонился, и слева.

    К концу дня третий программист пришел и попросил того же вопрос о покрытии кода.

    «Восемьдесят процентов и не меньше!» Ответил хозяин суровым голосом, стучал кулаком по столу.

    Третий программист улыбнулся, поклонился, и слева.

    После этого последнего ответа молодой ученик подошел к великой мастер:

    «Великий мастер, сегодня я подслушал вас, отвечая на тот же вопрос о охват кода тремя различными ответы. Почему?»

    Великий мастер встал с стул:

    «Принеси свежий чай со мной и расскажи об этом».

    После того, как они наполнили свои чашки горячий зеленый чай, великолепный мастер начал отвечать:

    «Первый программист является новым и просто начинает работу с тестированием. Сейчас у него много кода и нет тесты. Ему предстоит долгий путь; сосредоточив внимание на охвате кода в это время было бы удручающим и совершенно бесполезным. Хэс лучше просто привыкнуть к писать и запускать некоторые тесты. Он может беспокоиться о покрытии позже».

    «Второй программист, с другой стороны, обладает большим опытом как при программировании и тестировании. Когда я ответил, спросив ее, сколько зерен риса, я должен положить в горшок, я помогла ей понять, что количество необходимое тестирование зависит от количества факторов, и она знает тех факторов лучше, чем я, — ее код в конце концов. Нет ни одного, простой, отвечающий, и shes достаточно умный обращаться с правдой и работать с что».

    «Понятно, — сказал молодой ученик,» но если нет простого простого ответ, тогда почему вы ответили третий программист «Восемьдесят процентов» не менее? «

    Великий мастер смеялся так сильно и громко, что его живот свидетельствует о том, что он пили больше, чем просто зеленый чай, flopped вверх и вниз.

    » Третий программист хочет только простых ответов — даже когда есть нет простых ответов. а потом нет следуйте за ними в любом случае. «

    Молодой ученик и седой великий мастер закончил пить чай в созерцательной тишине.

    Покрытие кода — это вводящая в заблуждение метрика, если целью является 100% охват (вместо 100% тестирования всех функций).

    • Вы можете получить 100%, ударив все строки один раз. Однако вы все равно можете пропустить тестирование определенной последовательности (логический путь), в которой эти строки попали.
    • Вы не смогли получить 100%, но все же протестировали все свои кодовые пути на 80%/freq. Испытания, которые проверяют каждый «бросок ExceptionTypeX» или аналогичный защитный программный защитник, который вы ввели, — это «приятно иметь» не «должно быть»

    Так что доверяйте себе или вашим разработчикам тщательно и охватывайте каждый путь через свой код. Будьте прагматичны и не преследуйте магический 100% -ный охват. Если вы TDD ваш код, вы должны получить 90% + покрытие в качестве бонуса. Используйте код, чтобы выделить фрагменты кода, который вы пропустили (не должно происходить, если вы TDD, хотя.. поскольку вы пишете код только для прохождения теста. Никакой код не может существовать без его теста партнера.)

    Покрытие кода велико, но функциональное покрытие еще лучше. Я не верю в то, что буду писать каждую строчку. Но я действительно верю в то, что вы написали 100% -ное покрытие всех функций, которые я хочу предоставить (даже для дополнительных крутых функций, которые я пришел с собой и которые не обсуждались во время встреч).

    Мне все равно, будет ли у меня код, который не рассматривается в тестах, но мне все равно, будет ли я реорганизовывать свой код и в конечном итоге иметь другое поведение. Поэтому 100% -ная функциональность — моя единственная цель.

    Мой любимый код покрытия на 100% со звездочкой. Звездочка появляется, потому что я предпочитаю использовать инструменты, которые позволяют мне отмечать определенные строки как строки, которые «не считаются». Если я покрыл 100% строк, которые «подсчитываются», я готов.

    • Я пишу свои тесты для реализации всех функциональных возможностей и крайних случаев, о которых я могу думать (обычно работая из документации).
    • Я запускаю средства покрытия кода
    • Я рассматриваю любые строки или пути, которые не рассматриваются, и любые, которые я считаю не важными или недостижимыми (из-за защитного программирования) Я отмечаю как не считая
    • Я пишу новые тесты, чтобы покрыть недостающие строки и улучшить документацию, если эти краевые случаи не упоминаются.

    Таким образом, если я и мои сотрудники добавят новый код или изменят тесты в будущем, есть яркая строка, чтобы рассказать нам, если мы пропустили что-то важное — покрытие упало ниже 100%. Тем не менее, он также обеспечивает гибкость для решения различных приоритетов тестирования.

    У меня был бы другой анекдот по охвату тестирования, который я хотел бы поделиться.

    У нас есть огромный проект, в котором, через твиттер, я отметил, что с 700 модульными тестами, у нас есть только 20% охвата кода.

    Правильно ли это 20%? Это 20% который представляет код ваших пользователей ударил больше всего? Вы можете добавить еще 50 тесты и добавьте только 2%.

    Опять же, он возвращается к моему Testivus on Code Coverage Ответ. Сколько риса вы должны положить в горшок? Это зависит.

    Принятый ответ дает хороший аргумент — нет ни одного номера, которое будет иметь смысл в качестве стандарта для каждого проекта. Есть проекты, которые просто не нуждаются в таком стандарте. В тех случаях, когда принятый ответ не подходит, на мой взгляд, описывается, как можно принять такое решение для данного проекта.

    Я сделаю это. Я не являюсь экспертом в области тестирования и буду рад видеть более обоснованный ответ.

    Когда для установки требований покрытия кода

    Во-первых, почему вы хотите навязать такой стандарт в первую очередь? В общем, когда вы хотите ввести эмпирическую уверенность в своем процессе. Что я подразумеваю под «эмпирической уверенностью»? Ну, настоящая цель правильность. Для большинства программ мы не можем знать это во всех входах, поэтому мы соглашаемся на то, что код хорошо протестирован. Это более узнаваемо, но по-прежнему является субъективным стандартом: всегда будет открыто обсуждать, встречались ли вы с ним или нет. Эти дебаты полезны и должны возникать, но они также вызывают неопределенность.

    Покрытие кода — объективное измерение. Как только вы видите отчет о своем покрытии, нет никакой двусмысленности в отношении того, были ли выполнены стандарты. Верно ли это? Совсем нет, но он имеет четкое отношение к тому, насколько хорошо проверен код, который, в свою очередь, является нашим лучшим способом повысить уверенность в его правильности. Охват кода — это измеримое приближение неизмеримых качеств, о которых мы заботимся.

    Некоторые конкретные случаи, когда эмпирический стандарт может добавить значение:

    • Чтобы удовлетворить заинтересованных сторон.. Для многих проектов существуют различные участники, которые заинтересованы в качестве программного обеспечения, которые не могут участвовать в повседневной разработке программного обеспечения (руководители, технические руководители и т.д.). Говорить «мы собираемся написать все тесты, которые нам действительно нужны» не убедительны: им либо нужно полностью доверять, либо проверять с постоянным тщательным наблюдением (при условии, что они даже имеют техническое понимание для этого). Предоставление измеримые стандарты и объяснение того, насколько они разумно приближают реальные цели.
    • Чтобы нормализовать поведение команды. Заинтересованные стороны в стороне, если вы работаете в команде, где несколько человек пишут код и тесты, есть место для двусмысленности для того, что квалифицируется как «проверенное». У всех ваших коллег есть то же представление о том, какой уровень тестирования достаточно хорош? Возможно нет. Как вы это примирите? Найдите метрику, с которой вы все согласны, и принимайте ее как разумное приближение. Это особенно (но не исключительно) полезно в крупных командах, где руководители могут не иметь прямого контроля над младшими разработчиками, например. Сети доверия также, но без объективных измерений, для группового поведения легко становится непоследовательным, даже если все действуют добросовестно.
    • Чтобы быть честным. Даже если вы единственный разработчик и только заинтересованная сторона для своего проекта, у вас могут быть определенные качества для программного обеспечения. Вместо того, чтобы проводить субъективные оценки того, насколько хорошо проверено программное обеспечение (которое требует работы), вы можете использовать покрытие кода как разумное приближение и позволить машинам измерять его для вас.

    Какие показатели для использования

    Покрытие кода не является одной метрикой; существует несколько различных способов измерения покрытия. Какой из них вы можете установить стандарт, зависит от того, что вы используете для этого стандарта.

    Я использую две общие метрики в качестве примеров, когда вы можете использовать их для установки стандартов:

    • Заявление оператора. Какой процент заявлений был выполнен во время тестирования? Полезно узнать о физическом охвате вашего кода: сколько кода, который я написал, я действительно тестировал?
      • Этот вид покрытия поддерживает более слабый аргумент правильности, но его также легче достичь. Если вы просто используете покрытие кода, чтобы убедиться, что что-то тестируется (а не как показатель качества теста, выходящего за рамки этого), то, возможно, достаточно охвата оператора.
    • Отражательный охват. Когда существует ветвящаяся логика (например, if ), были ли эти ветки оценены? Это дает лучшее представление о логическом охватевашего кода: Сколько из возможных путей, которые может выполнить мой код, я тестировал?
      • Этот вид покрытия является гораздо лучшим показателем того, что программа была протестирована в рамках комплексного набора входных данных. Если вы используете покрытие кода как свое лучшее эмпирическое приближение для уверенности в правильности, вы должны установить стандарты, основанные на охвате веток или подобных.

    Существует много других показателей (охват строк аналогичен охвату оператора, но дает разные числовые результаты для многострочных операторов, например: условный охват и охват маршрутов аналогичны охвату веток, но отражают более подробный обзор возможные перестановки выполнения программы, которые могут возникнуть.)

    Какой процент требуется

    Наконец, вернемся к исходному вопросу: если вы установили стандарты покрытия кода, что это должно быть?

    Надеюсь, в этот момент ясно, что мы говорим о приближении к началу, поэтому любое число, которое мы выбираем, будет по своей сути приблизительным.

    Некоторые номера, которые можно выбрать:

    • 100%. Вы можете выбрать это, потому что хотите убедиться, что все протестировано. Это не дает вам никакого представления о качестве теста, но говорит вам, что некоторые тесты какого-то качества коснулись каждого заявления (или ветки и т.д.). Снова это возвращается к степени уверенности: если ваше покрытие ниже 100%, вы знаете, что некоторые подмножества вашего кода не тестировались.
      • Некоторые могут утверждать, что это глупо, и вы должны проверять только те части вашего кода, которые действительно важны. Я бы сказал, что вы должны также поддерживать только те части вашего кода, которые действительно важны. Покрытие кода также можно улучшить, удалив непроверенный код.
    • 99% (или 95%, другие цифры в девяностые годы). Соответствующий в тех случаях, когда вы хотите передать уровень доверия, аналогичный 100%, но оставьте себе некоторый запас, чтобы не беспокоиться о случайном труднодоступном для тестирования углу кода.
    • 80%. Я видел это число несколько раз, и не знаю, откуда оно происходит. Я думаю, что это может быть странное присвоение правила 80-20; Как правило, целью здесь является показать, что большая часть вашего кода проверена. (Да, 51% также будет «самым», но 80% больше отражает то, что большинство людей имеет в виду большинством). Это подходит для случаев со средним случаем, когда «проверенные» не являются высокоприоритетными (вы не знаете, t хотят тратить усилия на тесты с низкой стоимостью), но для этого достаточно приоритета, который вы бы хотели иметь на каком-то стандарте.

    Я не видел числа ниже 80% на практике и с трудом представляю случай, когда их можно было бы установить. Роль этих стандартов заключается в повышении уверенности в правильности, а цифры ниже 80% не особенно внушают уверенность. (Да, это субъективно, но опять же, идея состоит в том, чтобы сделать субъективный выбор один раз, когда вы устанавливаете стандарт, а затем используете объективное измерение в будущем.)

    Другие примечания

    Вышеприведенное предполагает, что целью является правильность. Охват кода — это просто информация; это может иметь отношение к другим целям. Например, если вы обеспокоены ремонтопригодностью, вы, вероятно, заботитесь о свободной связи, которая может быть продемонстрирована с помощью тестируемости, которая, в свою очередь, может быть измерена (в определенных моделях) с помощью покрытия кода. Таким образом, ваш стандарт покрытия кода обеспечивает эмпирическую основу для приближения к качеству «ремонтопригодности».

    Go: тестирование кода

    Юнит-тестирование (unit testing, модульное тестирование) — это технология тестирования, цель которой уменьшить вероятность ошибок и побочных эффектов (когда при исправлении одного бага вносится другой баг). В чем идея юнит-тестирования? Вместо того, чтобы тестировать продукт целиком, что может оказаться весьма сложной и нетривиальной процедурой, нужно провести тестирование каждой самостоятельной единицы программного кода. Поскольку сейчас программный код в подавляющем большинстве пишется на объектно-ориентированных языках, то в качестве «кирпичика» кода выступает написанный программистом класс, а если переходить на ещё более глубокий уровень, то даже не класс, а отдельно взятый метод этого класса. Если каждый программист, проверит, что поведение его класса (модуля) соответствует задуманному, то и программа, состоящая из таких оттестированных классов, скорее всего, будет работать как задумано

    Что значит — «программист проверит»? Это не означает, что он сделает это вручную. Вручную это делается по-старинке. Программист просматривает код, пытается представить как код будет работать… Это человеческий фактор. Человеку свойственно ошибаться. Проверит — означает, что программист напишет небольшую программку для тестирования поведения своего юнита (класса).

    Разработчики, не использующие unit-тестирование, любят утверждать, что модульное тестирование требует написание и поддержку дополнительного кода. Мол, сроки в реальных проектах чаще всего сжатые и писать дополнительный код просто нет возможности.

    На счет сжатых сроков я соглашусь, а вот по части лишнего кода готов поспорить. С одной стороны, да, тесты требуют дополнительного кода, а значит и времени на его написание. С другой стороны, этот код исполняет роль подушек безопасности в автомобиле и обязательно окупится с ростом приложения.

    Давайте рассмотрим как на практике можно применить юнит-тесты для кода, написанного на модном на данный момент языке Go. Пусть у нас есть программа

    И так наша программа вызывает функцию AGV, которая вычисляет среднее знаечние переданных в нее аргументов. Давайте попробуем написать тест для проверки ее раотаспособности. Для этого в Go нужно знать следующее:

    • для тестрования используется пакет testing
    • тесты находятся в файлах *_test.go. Код в этих файлах не используется при сборке, только при тестах.
    • Команда go test проходится по всем файлам *_test.go и запускает тесты их них

    Тесты определяются с помощью добавления Test к имени функции и принимают один аргумент типа *testing.T. В нашем случае, поскольку мы тестируем функцию AVG, тестирующая функция будет называться TestAVG

    В результате получаем следующий Main_test.go файл:

    Тест прошел. Все отлично. Напрактике помимо выплнения тестов возникает необходимость оценить покрытие исходного кода тестами, для этого делаем вызов go test с ключем -cover

    Цукерберг рекомендует:  Обучение - Разработка карточной игры
    Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
    Все языки программирования для начинающих