Лучшие практики написания модульных тестов

Все знают о необходимости тестов и полноте тестового покрытия кода, однако никто не любит писать модульные тесты. Как правило, важность модульного тестирования (или юнит-тестирования) обнаруживается только тогда, когда выявляются фундаментальные недостатки приложения, требующие серьезного рефакторинга.

В этой статье мы рассмотрим самые современные практики написания модульных тестов. В наши дни для достижения этой цели можно использовать инструменты автоматизации, которые помогают генерировать такие тесты.

БЕСПЛАТНО СКАЧАТЬ КНИГИ в телеграм канале "Библиотека тестировщика"

Что такое модульное тестирование?

Модульное тестирование – это техника тестирования программного обеспечения, который включает в себя разбиение фрагмента кода, обычно функции или метода, на небольшие и независимые блоки и тестирование каждого модуля по отдельности. Его цель – убедиться, что каждая единица кода работает так, как задумано, и может быть без проблем интегрирована в более крупную систему.

Основная идея модульного тестирования заключается в том, чтобы изолировать каждую единицу кода и протестировать ее по отдельности. Это достигается путем замены любых внешних зависимостей, таких как база данных или сетевое соединение, фиктивными объектами или заглушками..

Таким образом, проверяемая единица кода зависит только от себя и своих непосредственных входных данных, что существенно упрощает тестирование и отладку.

Тестируя каждую единицу кода изолированно, инженеры по тестированию и разработчики могут быстро определить основную причину любых ошибок и исправить их, прежде чем они распространятся на другие части системы. К тому же модульное тестирование упрощает и делает дешевле исправление ошибок, выявленных на ранних этапах разработки ПО.

Зачем проводить модульное тестирование?

У модульного тестирования имеется множество преимуществ:

  1. Помогает выявлять дефекты на ранних этапах цикла разработки, когда их исправление обходится дешевле.
  2. Способствует разработке высококачественного кода, заставляя разработчиков писать тестируемый и поддерживаемый код.
  3. Сокращает время, необходимое для отладки и устранения неполадок, позволяя разработчикам сосредоточиться на новых возможностях и функциональности. Меньше времени требуется и на обеспечение качества.
  4. Помогает разработчикам более эффективно сотрудничать, обеспечивая общий язык и общее понимание программного обеспечения.
  5. Модульные тесты обеспечивают разработчикам защиту при внесении изменений в код, давая им уверенность в проведении рефакторинга и оптимизации, не опасаясь нарушения существующей функциональности.

Модульное тестирование — важная практика для любой команды разработчиков программного обеспечения, стремящейся улучшить качество и удобство сопровождения своего кода, одновременно снижая затраты на разработку и обслуживание с течением времени.

Что делает модульный тест хорошим?

Основной смысл написания модульных тестов заключается в повышении эффективности разработки программного обеспечения вашей командой. Вот несколько лучших практик для написания эффективных модульных тестов:

  1. Сохраняйте тесты небольшими и сфокусированными: Юнит-тест должен тестировать только одну функциональную единицу в изоляции. Сохраняйте тесты небольшими и сфокусированными, чтобы их было легче поддерживать и быстро определять источник любых проблем.
  2. Написание тестов перед написанием кода: Написание тестов перед написанием кода помогает продумать желаемую функциональность и уточнить требования. Это также облегчает написание тестируемого кода.
  3. Используйте описательные имена тестов: Описательные имена тестов помогают передать замысел теста и облегчают понимание цели теста при чтении кода.
  4. Используйте утверждения для проверки поведения: Используйте утверждения для проверки соответствия вывода кода ожидаемому поведению. Убедитесь, что ваши утверждения проверяют правильные вещи, чтобы убедиться, что тест тестирует именно ту функциональность, которую вы задумали.
  5. Используйте тестовые фикстуры для установки и удаления состояния: Используйте тестовые фикстуры для установки состояния, необходимого для теста, и очистки после теста. Это гарантирует, что каждый тест будет выполняться изолированно и не будет мешать другим тестам.
  6. Тестируйте крайние случаи: Обязательно тестируйте крайние случаи, такие как граничные условия, пустые или нулевые входные данные, а также другие менее распространенные сценарии, которые все же могут возникнуть.
  7. Регулярное выполнение тестов: Настройте автоматический прогон тестов, чтобы регулярно выполнять их в рамках процесса непрерывной интеграции. Это поможет выявлять проблемы на ранних стадиях и гарантировать, что изменения не сломают существующую функциональность.
  8. Рефакторинг тестов при изменении кода: Если вы вносите изменения в код, обязательно рефакторите и тесты, чтобы убедиться, что они по-прежнему проверяют требуемую функциональность.
  9. Используйте инструменты покрытия кода: Используйте инструменты покрытия кода, чтобы убедиться, что ваши тесты охватывают весь код, который нуждается в тестировании.
  10. Автоматизация юнит-тестов:  И последнее, но не менее важное: вы можете использовать специальные инструменты для создания юнит-тестов. Вам больше не нужно писать все вручную. Об использовании таких инструментов мы поговорим чуть позже.

Следуя этим лучшим практикам, вы сможете написать эффективные модульные тесты, которые помогут убедиться в том, что ваш код надежен и ведет себя так, как задумано.

Как написать модульный тест вручную?

В этой статье мы рассмотрим пример на языке Python.

Шаг 1: Настройка среды

Прежде чем приступить к написанию модульных тестов, мы должны настроить наше окружение. Для этого мы воспользуемся встроенным в Python фреймворком тестирования unittest. Unittest – это фреймворк тестирования, который поставляется вместе с Python и предоставляет инструменты для написания и выполнения тестов. Чтобы использовать unittest, нам нужно импортировать его в наш Python-скрипт:

Шаг 2: Написание тестовых примеров

После того как мы настроили среду, можно приступать к написанию тестовых примеров. Тестовый пример – это единица тестирования, которая проверяет функциональность определенной функции или поведение кода. Тестовые случаи обычно организуются в тестовые наборы, которые представляют собой коллекции связанных тестовых случаев.

Предположим, у нас есть простая функция, которая принимает два аргумента и возвращает их сумму. Вот как мы можем написать модульный тест для этой функции:

import unittest

def add_numbers(a, b):
    return a + b

class TestAddNumbers(unittest.TestCase):
    def test_add_numbers(self):
        self.assertEqual(add_numbers(2, 3), 5)
        self.assertEqual(add_numbers(0, 4), 4)
        self.assertEqual(add_numbers(100, 200), 300)

В этом примере мы определили функцию add_numbers, которая принимает два аргумента и возвращает их сумму. Мы также создали тестовый пример TestAddNumbers, который содержит один тестовый метод test_add_numbers.

Этот метод проверяет, возвращает ли функция add_numbers ожидаемый результат для различных входных значений. Мы использовали метод assertEqual класса TestCase для сравнения фактического результата функции add_numbers с ожидаемым.

Метод assertEqual вызывает ошибку AssertionError, если два значения не равны. В этом случае, если функция add_numbers вернет неверный результат, тестовый пример будет провален.

Шаг 3: Написание тестовых примеров

После того как мы написали тестовые примеры, их нужно запустить. Это можно сделать, выполнив в терминале следующую команду:

python -m unittest unit_test.py

В то время как unit_test.py – это имя файла Python, содержащего наши тестовые случаи, эта команда запустит все тестовые случаи, определенные в файле, и сообщит о любых сбоях или ошибках.

Шаг 4: Анализ результатов

После запуска тестов мы должны проанализировать результаты, чтобы определить, работает ли наш код так, как ожидалось. Unittest предоставляет отчет о результатах тестирования, который мы можем использовать для выявления любых ошибок или сбоев. Например, ниже приведен пример отчета:

Выполнен 1 тест за 0,000 с

OK

Этот отчет показывает, что наши тесты пройдены.

Как автоматизировать модульное тестирование?

Ручное написание модульных тестов может быть сложным и повторяющимся, и вы можете пропустить важные пути в коде. Однако эту задачу можно автоматизировать. Мы можем использовать возможности инструментов искусственного интеллекта, таких как Codium.AI, чтобы написать эти тесты за нас.

Этот инструмент поможет написать автоматизированные модульные тесты с использованием методов машинного обучения для генерации тестовых примеров, охватывающих широкий спектр входов, выходов и граничных случаев.

Давайте продолжим предыдущий пример с тестом add_numbers. Нам нужно установить расширение Codium.AI из Visual Studio Code Marketplace и снова написать наш пример функции:

def add_numbers(x, y):
   return x + y

Когда мы это сделаем, то увидим подсказку, которую показывает плагин Codium AI. Нажмите на нее, чтобы увидеть магию генерации юнит-тестов.

Вот некоторые способы, с помощью которых Codium.AI может помочь в автоматизированном модульном тестировании:

1. Генерация тестовых примеров: Codium.AI может автоматически генерировать тестовые примеры для вашего кода, анализируя его входы, выходы и логику. Это поможет вам создать более полные наборы тестов, которые охватывают широкий спектр сценариев и побочных ситуаций.

2. Анализ покрытия кода: Codium.AI может проанализировать ваш код и выявить части, не охваченные существующими тестовыми случаями. Это поможет вам убедиться в том, что ваши тесты являются тщательными и что вы не упускаете никакой критической функциональности.

3. Регрессионное тестирование: Codium.AI поможет вам определить области кода, на которые с наибольшей вероятностью повлияют изменения, и сгенерировать новые тесты или обновить существующие соответствующим образом. Это поможет вам выявить ошибки и регрессии на ранних этапах процесса разработки.

Это примеры автоматизированных модульных тестов, которые нам предоставил Codium.AI:

def test_test_add_positive_integers(self):
        assert add_numbers(2, 3) == 5
        assert add_numbers(100, 200) == 300
    def test_add_negative_integers(self):
        assert add_numbers(-2, -3) == -5
        assert add_numbers(-100, -200) == -300
    def test_add_very_small_floating_point_numbers(self):
        assert add_numbers(0.000001, 0.000002) == pytest.approx(0.000003)
        assert add_numbers(0.1e-10, 0.2e-10) == pytest.approx(0.3e-10)
    def test_return_numeric_value(self):
        assert isinstance(add_numbers(2, 3), (int, float))
        assert isinstance(add_numbers(-2, -3), (int, float))
        assert isinstance(add_numbers(2, -3), (int, float))

Как видите, это расширило покрытие юнит-тестов и позволило нам увеличить охват. Мы можем использовать его для понимания объема тестирования в более сложных примерах.

Может ли модульное тестирование заменить ручное тестирование?

Модульное тестирование может дополнить ручное тестирование, но не может полностью его заменить. Ручное тестирование подразумевает выполнение тестировщиком функций и возможностей программного приложения для выявления дефектов, ошибок и проблем с удобством использования. С другой стороны, модульное тестирование предполагает написание автоматизированных тестов для отдельных модулей или компонентов программного обеспечения, чтобы убедиться, что они функционируют так, как задумано.

Юнит-тестирование помогает сократить количество дефектов, выявляемых в ходе ручного тестирования, поскольку позволяет выявить проблемы на ранних этапах разработки. Это может сэкономить время и деньги, позволяя разработчикам устранить проблемы до того, как они станут более сложными и дорогостоящими.

Однако модульное тестирование не может полностью заменить ручное тестирование, поскольку оно не может охватить все проблемы, которые может обнаружить ручной тестировщик. Ручное тестирование может выявить проблемы с юзабилити, производительностью и другие проблемы, которые могут быть не очевидны только при тестировании модулей.

Поэтому для достижения наилучших результатов модульное и ручное тестирование следует использовать в сочетании. Юнит-тестирование помогает убедиться в том, что отдельные части кода функционируют правильно, а ручное тестирование – в том, что программное обеспечение в целом отвечает поставленным требованиям и удобно для конечных пользователей.

Заключение

Мы обсудили преимущества модульного тестирования и рассмотрели автоматическую генерацию модульных тестов с использованием возможностей CodiumAI и Python. Мы увидели, как писать тестовые примеры с помощью фреймворка unittest, как запускать тесты и как анализировать результаты.

Внедрение стратегий модульного тестирования на ранних этапах процесса разработки очень важно, в идеале – до написания кода. Это поможет выявить проблемы на ранней стадии и предотвратить их перерастание в более серьезные проблемы в дальнейшем.

Следуя этим лучшим практикам, разработчики смогут создавать надежные и прочные модульные тесты, которые помогут обеспечить качество и стабильность их кода.

Перевод статьи «Best Practices for Writing Unit Tests».

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *