软件测试技术之单元测试—工程师 Style 的测试方法(3)
如何设计单元测试?
单元测试设计方法
单元测试用例,和普通测试用例的设计,没有太多不同,常见的就是等价类划分、边界值分析等。而测试用例的设计其实也是开发者应该掌握的基本技能。
等价类划分
把所有输入划分为若干分类,从每个分类中选取少数有代表性的数据做为测试用例。
例如,一个方法计算输入参数的绝对值的倒数,如果是输入是 0,则抛异常。那么对这个方法写测试的话,就应该有三个等价类,输入是负数、0 以及正数。所以我可以选取一个负数、一个正数以及 0 来设计三个测试用例。
再举个例子,某个方法是根据医生的认证状态,发送不同的消息。那么等价类可能有三种,未认证、普通认证但无权威认证、普通认证且权威认证,某些情况下可能还会包括无普通认证但有威认证。
边界值分析
边界值是指划分等价类后,在边界附近的一些输入数据,这些输入往往是最容易出错的。
例如,对于上面计算绝对值的倒数的例子,那么边界值就包括 Integer.min、-1、0、1、Integer.max 等。再举个例子,文本框输入范围为 1 - 255 个字符,那么等价类按输入长度划分有三类 0、1 到 255、大于 255,而边界值则包括 0、1、2、254、255、256 等。
其他类似于空数组、数组的第一个和最后一个、报表的第一行和最后一行等等,也是属于边界值,需要特别关注。
其他方法
除了上面提到的几种,测试设计方法还有几种常用的:
场景法。场景法是根据模块实际使用的场景,例如 API 的实际调用方法、系统的实际需求场景和处理逻辑创建的用例。这种方法比较直观,并且用例贴近实际需求的,不可忽视。
错误推测。错误推测其实就是凭直觉,考虑最容易出错的情况来设计用例。例如,我们直到新用户、重复请求、并发、弱网、大数据量等情况都是非常容易出错的,那么可以针对性的设计用例。错误推测需要测试设计者比较熟悉业务逻辑,并且经验丰富。
其他还有因果图、正交法等方法,这里就不说了。
覆盖率
如果按照前面的用例设计方法,可能会设计出很多用例。我们不可能也没有必要把每一个用例都写成单元测试。
怎么确认用例是否足够呢?一个很重要的参考指标就是代码覆盖率。
覆盖率指标
常用的覆盖率指标有四种:
语句覆盖:每条语句至少执行一次。
分支覆盖:每个分支至少有一次为真、一次为假。
条件覆盖:每个分支的每个条件至少有一次为真、一次为假。
路径覆盖:对所有的分支、循环等可能的路径,至少都要覆盖一次。
我们以这个简单的代码为例,看看这四种覆盖率到底是什么意思。
if (a && b) {
// X
}
// Y
if (c || d) {
// X
}
语句覆盖。只需要一个测试用例,让 a && b 和 c || d 都为真,系统会依次执行 X、Y、Z 三个的代码段,就能做到语句覆盖。
分支覆盖。至少需要两个测试用例,让 a && b 和 c || d 都各为真假,例如用例1 a && b 为真和 c || d 为假,用例2 则反过来,既可让两个条件分支都各为真一次,为假一次。
条件覆盖。至少需要四个测试用例,条件 a 和 b 的四种组合都要执行一次,条件 c 和 d 的四种组合也都要执行一次。
路径覆盖。至少需要八个测试用例,条件 a、b、c 和 d 的所有组合都要执行一次。
可以看到,要做到条件覆盖甚至路径覆盖,会需要非常多的测试用例。一般情况,对于复杂的逻辑,单元测试做到分支覆盖就不错了,必要的话再做更多完全的覆盖。
Jacoco 覆盖
Jacoco 的覆盖率略有不同,这里简单说一下。
指令覆盖(Instructions),覆盖所有的 Java 代码指令。
分支覆盖(Branches),和上面的分支覆盖基本是一样的。
圈复杂度覆盖(Cyclomatic Complexity),可以认为就是路径覆盖率。
语句覆盖(Lines),和上面的语句覆盖基本是一样的。
方法覆盖(Methods),覆盖所有的方法。
类覆盖(Classes),覆盖所有的类。
怎么写有效的单元测试?
到现在,相信大家对怎么写单元测试应该有一定概念了。但是很多人也会有疑问:
单元测试耗费太多时间,会不会降低生产效率?
单元测试会不会很难维护?比如修改代码时还总是需要修改单元测试。
关于第一个问题,相信大家应该都能理解,如果我们在开发时发现 BUG,那么解决它是很容易的;但是一旦到了集成、验收甚至上线之后,那么要解决它就要花费比较大的代价了。业界很早就有共识,并且有不少数据可以证明,有效的单元测试虽然要花费更多编码时间,但是可以很大的减少项目的集成、测试和维护成本。
注意上面提到很重要一点是,单元测试必须是有效的,如果我们发现单元测试很难维护,那往往是因为我们没有写出有效的单元测试。
不是所有的代码都需要单元测试
写单元测试我们也需要考虑投入产出比,例如下面这些情况,写单元测试的投入产出比可能会较差。
短期的或者一次性的项目,例如 Demo、数据更新脚本。
业务简单的,不含太多逻辑的模块。例如获取或者查找一个数据,或者没有分支条件的业务逻辑等。
UI 层,相对而言比较难做单元测试,除非 UI 本身就有比较复杂的逻辑(其实某些 UI 框架也提供了单元测试工具)。
那么那些情况下要写单元测试呢?简单来说,就是两类。
逻辑复杂、不容易理解、容易出错的模块。例如,计算闰年的方法、订单下单等。
公共模块或者核心的业务模块。
即使对于需要写单元测试的模块,我们也应该关注最核心最重要的测试用例,而没必要单纯的追求覆盖率,或者追求条件覆盖甚至路径覆盖,一般做到分支覆盖就可以了。另外一个有效的方法是,对于出现的每一个 BUG,添加一个单元测试。
单元测试应该是稳定的
这里稳定的第一个含义是,单元测试不应该经常需要修改。如果单元测试经常因为底层实现逻辑的变动而需要修改,那一定不是好的单元测试。也就是说,被测单元的接口应该是稳定的、设计良好的、易于扩展的。
稳定的第二个含义是,单元测试的结果应该是稳定的。如果在不同的环境、不同的情况运行单元测试,会返回不同的结果,那就不是好的单元测试。如果测试需要依赖特定的数据、文件等,那需要有前置的初始化脚本确保依赖的数据、文件在所有环境都存在并且是一致的。
单元测试应该是灰盒测试
单元测试应该覆盖核心逻辑的各种分支、边界及异常,但是避免涉及易变的实现逻辑。也就是说,我们不应该把单元测试当成完全的白盒测试,但也不是黑盒测试,而应该把它当成介于白盒和黑盒之间的灰盒测试。
被测代码应该是抽象良好的
如果我们发现一段代码很难编写单元测试,常常是因为这段代码没有符合良好的抽象规范,比如没有使用 DI、不符合单一职责原则、或者依赖了全局的公共变量和方法等等。我们可以考虑优化这段代码,再来尝试单元单元测试。
谈谈到底什么是抽象,以及软件设计的抽象原则 介绍了软件抽象的原则,这里就不再重复了。
编码时就应该同时写好单元测试
这样我们才能在调试时就发挥单元测试的优势,对代码的任何修改都能得到即时反馈。如果是后面再补充单元测试,一方面对实现可能已经不太熟悉了,编写测试的代价更大了;另一方面,单元测试能发挥的作用也变小了。不过即使这样,对那些需要长远维护的项目,编写单元测试也还是很有用的。
单元测试的代码质量也很重要
单元测试也是代码,也是需要不断维护的。所以我们不应该随随便便的去写单元测试,而是要把他们也当成普通代码一样,要做到高质量、模块化、可维护。
为什么要写单元测试之终极原因
终极原因是,作为一名优秀的工程师,如果被 QA 和产品经理 Challenge 有 BUG,能忍吗?而我们工程师当然要用工程师 Style 的测试方法,那就是自动化的单元测试了,不是吗?
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