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“册”那!!
相信大家从小就被千叮万嘱要做单元测试。然后秉承这一信念,成为了一个测试狂魔。凡有代码,测!覆盖!最终,一波操作猛如虎:467测试,0错误,0自信。
第二天。
你为了优化,颤抖着手更改了一行代码。果不其然发现牵连了1e9
个测试用例,测试结果瞬间变成满江红。
你开始怀疑自己,单元测试到底为了什么?除了增加大量工作量以外,好像没什么好处?
从此你与单元测试势不两立…………先等等!
如果你有这样的疑问,说明两个问题:
- 你的单元测试做错了
- 这篇文章会是帮助你解决问题的第一步
怎么测
在说“测什么”的时候,先解决比较简单的“怎么测”问题。
没错,反直觉的是“怎么测”比“测什么”更加简单……
选择方法
单元测试野路子不多,老师教的理论也无非只有两种:白盒测试、黑盒测试。
那么我们应该选择哪种?
太长不看:黑盒测试
从现在开始可以忘掉白盒测试这个名词了……这个东西在工程上根本不实际。
你给我等等,你一句话就把代码覆盖率说的一文不值?
其实我也没说代码覆盖率没用,我只是纯diss白盒测试。
“高代码测试覆盖率”是“代码质量高”的必要不充分条件。
白盒测试为了跑高代码覆盖率,追求走遍代码的每一个角落。
嗯。是。代码覆盖率是很高了。然后呢?这些用例意义的目的是什么?
目的仅仅是为了得到一个高覆盖率吗?目标仅仅是刷kpi没事找事吗?
它到底验证了什么问题?
好好好,让我们祈祷这位程序员可以保持这种劲头
因为当代码重构后,可难免重新再做一轮白盒测试咯~
说到底,测试测的是软件行为,而不是代码结构。
好的测试应该在代码内部重构(行为不变)时保持不变。利益相关者、终端用户在乎的也只有软件的行为,软件内部的实现真的没人会管;而如果测试依赖于代码结构,那重构时改变了代码结构,测试也需要连带改动。
所以这不就说明,应该要用黑盒测试取代白盒测试吗?
流程
那么又该使用什么流程进行单元测试?
黑盒测试本身是很简单:给定输入,验证输出即可。
但测试目标不仅是测试通过,还应是能让大伙一目了然的知道测试干的是什么,被测试的函数又干的是什么。
为此,我建议:
- 一个函数一个测试情景
- 函数名说明该测试是什么
- 测试体中使用“准备”、“操作”、“断言”三部曲
例子:
测试一个函数,其作用是执行一个加法。
public int Addition(int a, int b) => a + b;
现在测试该函数是否正常运作。
using Xunit;
[Theory]
[InlineData(1, 1, 2)]
[InlineData(-1, 1, 0)]
public void GivenTwoAddends_WhenAddition_ShouldReturnAddedValue(int addend1, int addend2, int answer)
{
// Given
// Two addends (in parameters this case)
// When
var result = Addition(addend1, addend2);
// Then
Assert.Equal(answer, result);
}
虽然代码是C#的,但道理是相通的。
- 一个函数代表一个测试情景,但不代表只能有一个用例。如果你想对同一操作执行多组边缘值的测试,你可以考虑复用这个函数。
- 函数名用于描述这个用例干什么,是一个适合使用自然语言描述“你在干什么”的好地方。命名规范随意,说明问题/其他人能接受即可。
- 函数体清楚分为三个部分。通常使用 Given, When, Then 或者 Arrange, Act, Assert进行示意。
依赖项
如果测试中涉及到其它依赖项怎么办?
由于单元测试只关注目前单元的表现,单元外的逻辑(即依赖项)一律视为无关项。
对于无关项,我们不关注它是否正确执行,而是假定它正确执行
因此我们可以通过Mock等手段,模拟外部依赖项,让其直接返回一个预定的结果。
当然,为了更好地使用Mock,我们需要将外部依赖项注入到待测试的模块中。
在 ASP.NET Core 中,一般实现为构造函数注入。
也就是我们需要将模块修改成依赖注入的形式。它使用到了Magic
,在构造函数中注入:
public class MysteryAddition
{
private readonly Magic magic;
public MysteryAddition(Magic magic) => this.magic = magic;
/// <summary>
/// Return a + b if not magic. Return random non-negative otherwise.
/// </summary>
public int Addition(int a, int b)
{
if (magic.DoMagic())
{
return new Random().Next();
}
return a + b;
}
}
该函数的定义是:当Addition
函数被施加了某种魔法时,返回一个随机非负整数;否则返回a+b
的结果。
这个模块使用的外部依赖Magic
,形式如下:
public class Magic
{
public bool DoMagic()
{
// This is a very complicated magic function
// Omit 100000 lines
// And pretend that it returns something.
return true;
}
}
我们是需要对MysteryAddition.Addition
函数进行单元测试。根据其定义,会有两个分支情况,而且返回的逻辑不同。
因此我们会写出两个用例。每个用例都会使用假的Magic
,并且假定它的不同情况:
using Moq;
using Xunit;
[Theory]
[InlineData(1, 1, 2)]
[InlineData(-1, 1, 0)]
public void GivenTwoAddends_WhenAdditionWithoutMagic_ShouldReturnAddedValue(int addend1, int addend2, int answer)
{
// Given
// Two addends (in parameters this case) and ...
// Setup mocked magic.
var magic = new Mock<Magic>();
magic.Setup(x => x.DoMagic()).Returns(false); // No magic :(
var service = new MysteryAddition(magic.Object);
// When
var result = service.Addition(addend1, addend2);
// Then
Assert.Equal(answer, result);
}
[Theory]
[InlineData(1, 1)]
[InlineData(-1, 1)]
public void GivenTwoAddends_WhenAdditionWithMagic_ShouldReturnNotNegativeValue(int addend1, int addend2)
{
// Given
var magic = new Mock<Magic>();
magic.Setup(x => x.DoMagic()).Returns(true); // Let's be magical!!!
var service = new MysteryAddition(magic.Object);
// When
var result = service.Addition(addend1, addend2);
// Then
Assert.True(result >= 0);
}
不难看出,我们所断言的只有函数的行为,用例完全由函数的定义进行编写。
该过程既不考虑其它模块的正确性/干扰,也不涉及函数内部的实现。
就算我不给你Addition
的代码,你也可以通过定义写出测试用例。
Mock很好用吧?它可以模拟依赖,化繁为简
但是小心,成也Mock,败也Mock……
你有没有发现,如果引入了Mock,你还需要知道这个被模拟的依赖项在函数中起到了什么作用。
黑盒似乎变得的没那么黑了?
而且更恐怖的是……
测什么
测什么单元
好,当我使用黑盒测试的原则编写了结构无关的用例后,感觉上好多了……
但感觉还是很痛苦!每次测试我都要Mock一大堆依赖项!
这是因为你测试了一切,这是单元测试最大的痛苦来源。
有些东西它本身就不适合被单元测试……
说到底,只应编写高性价比的单元测试。
进行单元测试之前,我们应该进行权衡:
- 对这个东西写测试难不难?
- 这个单元测试给我带来的效益有多大?
- 这个单元它是否扮演了重要角色?
单元测试难不难写?
烂代码导致的烂测试
如果你要测的模块跟上节提及的Addition
函数一样简单,那没什么好说的,30秒写完,性价比爆高!
但如果你面对一个意大利面一样的厚礼蟹代码模块
首先,你扪心自问:测吗?
那还用问?肯定不测。
然后,你再扪心自问:你写出这样的代码真的好吗?
……
……
……
你犹豫了,因为你发现有时候单元测试难写的原因不在于单元测试本身,而是因为被测试的代码太烂了!
但庆幸的是,这也是单元测试给你带来的“正面副作用”之一。
有没有发现,当你考虑是否进行单元测试的同时,你也在审视自己的代码。当你发现代码非常难测试的时候,可能就是一个代码质量低的警告。你可能没有遵循单一职责原则。你的万能函数做了太多事情。
所以怎么办?
重构你的代码。
将你的万能函数,万能类,一步步分割为更小的模块。
最终你将一个万能类A,分成了4个类:
A +-- B
+-- C
+-- D
没错,此时A成为了B、C、D三个功能模块的协调者。由于B、C、D现在都仅有一个单一职责。你现在可以很轻松地对他们分别进行单元测试。性价比爆高!测爆!
好好好,B、C、D是解决了……
那协调者A本身呢?我还要对它进行单元测试吗?
单元测试的效益
是否对协调者A进行单元测试,还是取决于性价比。但我劝你谨慎,因为:
对A进行单元测试,需要解决B、C、D三个依赖项负担。如果你重构代码时对B、C、D动刀了,那也意味着你可能需要修改测试用例的Mock B、C、D行为。
- 如果你的A类完全只是胶水代码,即缝合B、C、D三个模块的。其本身逻辑基本为0,那没有必要测试。
- 如果你的A类除了使用到B、C、D三个模块以外,其本身有非常复杂而必要的逻辑。A本身的独立逻辑占到了95%以上。没什么好说的,进行单元测试可以确保模块没有出错。
单元测试能避免日后被这坨屎山莫名背刺,四舍五入直接延年益寿。虽然你需要模拟B、C、D三个依赖项,但仍然是值得的。 - 但是也存在不少情况,处于两者之间的灰色地带,那么测还是不测,还是选部分测?见仁见智吧。
- 不测:反正也能够在集成测试中保证模块运作。而且Mock这些依赖项太麻烦了。
- 测:别跟我说集成测试。我单元测试强迫症,测完我舒服了,也有双重保险了。
- 部分测:我是和事佬。你们别吵了。挑简单的测,难的不测,不就好了?
被测单元的重要性
哥们衡量单元测试的效益不仅仅是工作量、维护性的问题,还得关注这个模块本身到底重不重要。
比如:这是一个支付模块,要是出错可能要赔几十个,甚至牢底坐穿。
那你说测不测嘛,肯定得测咯!
小结
当遇到难以测试的问题时,第一步先别责怪单元测试本身。而是问问自己,这个代码单元能不能再细分、结构优化。
当你确定已经没有优化的余地了,但感觉还是难以测试,考虑性价比:
- 这个东西用到了多少依赖项?本身又有多少自己的逻辑?
- 我重构这个代码(包括依赖项的调用变更)是否频繁?
- 我不测试会不会有严重的后果?会不会有人身安全隐患()?
思考这三个问题,自然有答案。
不要忘了,即使不单元测试,你还是会(至少应该!)编写包含该模块的集成测试来确保它正常运行。
但如果你问我的想法,经历了这段时间的捣鼓,我会回答:
不不不,我大概率不会对这种东西进行单元测试。
测单元的什么
从另一个角度看待问题。
当我确定要对这个模块进行单元测试了,我应该测它的啥?
第一节中说要进行黑盒测试。那我们就将系统看作一个黑盒,即一个一般化的物体。
我们说要测试行为,其实就是测试黑盒物体与外界的交互行为。
而行为的媒介即消息。
物体与外部的交互,可以视为消息的传达与回复。
所以整个问题变成了:我们需要针对什么消息进行单元测试?
在此之前,先看看消息本身到底是什么:
消息的流向
这个物体跟外界的沟通只有两个方向:入向消息,出向消息。
此外,物体还会有内部消息流向。
如果你要我当一次灵魂画师,我会画出下面这样的图😀:
┏━━━━━━━━┓
--[in]--> ┃ object ┃ --[out]-->
┗━━━━━━━━┛
↓-[self]-↑
从函数的角度来讲:
- 入向消息就是单元被调用
- 出向消息就是单元调用其它模块
- 内部消息就是:单元内部的函数调用
消息的分类
消息本身分为两类:查询(Query)和命令(Command)
- 查询是有回复(返回值),但不对系统产生影响的操作
- 比如上面的
Addition
加法函数
- 比如上面的
- 命令是无回复,但对系统产生影响的操作
- 比如数据库更新操作
当然,也存在同时为查询和命令的操作,比如Stack.Pop()
虽然如此,我们还是可以按消息的类别考察某种消息是否需要被测试。
需要测试的消息
已知:
- 消息的流向:In, Out, Self
- 消息的种类:Query, Command
好,我们直接做一个笛卡尔积,得到6种组合。
这些组合有些是需要测试的,有些是无需测试的。
魔法师Sandi Metz曾发表过一次演讲The Magic Tricks of Testing
,讲述了如何理解这6种组合在测试中的含义。
有兴趣的可以观看上面的演讲,实在受益匪浅。
我这里就不卖关子,直接剧透6种消息组合的测试操作:
Message | Query | Command |
---|---|---|
In | 1.a 检测结果 | 1.b 检测直接公共副作用 |
Self | 2.a 不要测试 | 2.b 不要测试 |
Out | 3.a 不要测试 | 3.b 确保消息送出 |
1. 模块被调用
a: 函数有返回值
直接检测调用结果。
这就是我们第一节中测试Addition
的情景
b: 如果函数无返回值
检测它的直接影响(副作用)。
最简单地,比如一个属性,有getter
和setter
:
public class Number
{
private int num;
public int Get() => num;
public void Set(int num) => this.num = num;
}
只是显式举个例子,C#千万别这么写。写Property拉!
我们需要单元测试setter
,那我们可以调用setter
,然后使用getter
检测它是否正常运作。
2. 内部消息
你为什么需要测试它?
到底有谁在关注它?
如果外部消息行为正确,其实已经保证内部调用也正确了,所以有了上一步,这一步是冗余的。
3. 调用其它模块
a: 调用一个外部查询
这不就是我们第一节的第二个例子吗?
外部依赖项Magic
被MysteryAddition
调用了。
我们站在MysteryAddition
模块的角度,这就是一个出向消息。我们需要对这个消息,即Magic.DoMagic()
的行为进行验证吗?
没有吧。我们要单元测试的是MysteryAddition
,Magic
正不正确,关我什么事喔,你去找他咯。
但还没完,回顾那个例子
我们要让代码执行下去以测试入向信息啊
所以遇到这种情况,我们虽然不测试出向消息,但如果我们需要单元测试继续执行下去,需要模拟这个消息的返回。比如我们在上面,使用Mock返回了假的结果。
值得一提的是,生成测试替身(Test Double)的方式不只有Mock一种。
但话说到底,这种Mock仍然是十分不自然的。如果你发现设置Mock的难度非常大,建议还是遵循之前说的性价比原则:
模块细分到极致
放弃单元保明智
b: 调用一个外部命令
这种情况我们不能摆烂,我们需要确保命令信息成功送出了。
有人会有疑问:
啊?为什么?为什么要管外部依赖的状态!
但仔细想想,这其实并不是在检测外部依赖的状态,而是检测当前单元与外部依赖的衔接性。
我们单元的行为就是:当执行成功时,需要向外部依赖传出一个消息。
所以我们并没有脱离这个单元的范畴。
比如,你要测试一个发送注册邮件的函数SendVerificationEmail
,它经过处理之后,最终会调用邮件服务(一个外部依赖)发送邮件。
那么问题来了:
- 单元测试中并没有真的邮件服务
-
SendVerificationEmail
函数并没有返回结果 - 它也不存在任何直接副作用
那怎么知道SendVerificationEmail
真的正常工作?
你说得对,在单元测试的范畴,我们没办法100%确保它正常工作。
但我们至少可以确定一个预估行为:代码应调用了邮件服务。
假设我们的外部邮件服务的接口是:
public interface IEmail
{
public void Send(string address, string content);
}
我们需要单元测试的是:
public class EmailMessenger
{
private readonly IEmail email;
public EmailMessenger(IEmail email) => this.email = email;
public void SendVerificationEmail(int userId)
{
var address = $"{userId}@yourdomain.com";
var content = $"Hello, {userId} ...";
// ... more processes.
email.Send(address, content);
}
}
我们就需要验证IEmail.Send
仅被调用一次
[Fact]
public void GivenUserId_WhenSendVerificationEmail_ShouldReallySendIt()
{
// Given
var userId = 1;
var email = new Mock<IEmail>();
email.Setup(x => x.Send(It.IsAny<string>(), It.IsAny<string>()));
var service = new EmailMessenger(email.Object);
// When
service.SendVerificationEmail(userId);
// Then
email.Verify(mock => mock.Send(It.IsAny<string>(), It.IsAny<string>()), Times.Once());
}
小结
从单元的角度,消息的流向有3个方向。
其中我们只需要单元测试入向与出向消息。
- 入向消息
- 是最常规的“调用”、“预测”三部曲。
- 出向消息
- 只关注出向命令是否正常送出。
- 而出向查询,我们不测试。但有时我们需要结果让代码跑下去,给它一个既定的返回值。
总结
说实话,单元测试绝对是一个被低估的大魔王
它给人的感觉非常和善,人畜无害
但实际上笑里藏刀
打败这个大魔王的奖励非常丰厚,它可以带给我们:时间、效率、收益
但是,他没那么容易被打败
希望这篇文章成为你打败它的究极魔咒()
师傅别念了
参考资料
不仅仅是参考资料。如果你有时间,我建议你也阅读这些资料。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-776363.html
- Test Desiderata
- Rails Conf 2013 The Magic Tricks of Testing by Sandi Metz
- Katrina Owen - 467 tests, 0 failures, 0 confidence - Railsberry 2013
- Justin Searls – Please don’t mock me
- Should I write unit test for controller or service layer or both of them?
- Testing a service method by Unit Test?
- Should I bother unit testing my repository layer
Bonus
如果你在想下面这些MVC中的层次是否需要单元测试,可以从上面的资料获得答案。
长话短说:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-776363.html
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Repository
:直接集成测试,不要单元测试 -
Controller
:直接集成测试,不要单元测试 -
Service
:是否单元测试取决于该服务是否独立,依赖项是否少,性价比是否高
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