11 práticas recomendadas de teste de unidade

As práticas recomendadas de teste de unidade dão suporte à criação de testes de unidade que operam de forma independente em isolamento e apresentam propriedades determinísticas de consistência.

Bons testes de unidade refletem o desenvolvimento orientado a testes (TDD) e utilizam objetos simulados (mocks) e stubs para facilitar o isolamento. As melhores práticas também dão suporte à integração contínua e a testes automatizados.

Entre os diferentes tipos de teste, o teste de unidade oferece uma visão quase microscópica de uma unidade de código, que é o menor componente individual avaliado por meio do teste de software. O ingrediente essencial para um teste de unidade adequado é o isolamento, para que as funções da unidade possam ser avaliadas de forma eficaz.

Os benefícios do teste de unidade incluem a aceleração do processo de desenvolvimento de software por meio da automação e a geração de economia de custos de mão de obra ao incorporar a depuração antecipadamente no ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC). Esses esforços de depuração ajudam a manter quaisquer alterações de código feitas durante o desenvolvimento e aprimoram a qualidade do código ao longo de todo o processo.

Os frameworks de teste de unidade ajudam testadores a executar testes em unidades individuais e a construir uma base de código mais robusta. As aprovações de teste ocorrem quando um teste verifica um trecho específico de código e constata que a execução ocorreu corretamente, e todas as verificações associadas (também chamadas de afirmações) foram realizadas com sucesso. As aprovações de teste indicam que a unidade está se comportando conforme o esperado.

O teste de unidade é um tema multifacetado, com diversos aspectos que exigem descrição. Uma dessas áreas diz respeito às dependências. No contexto do teste de unidade, dependências são serviços ou componentes externos de que uma unidade de código precisa para funcionar corretamente.

É importante gerenciar essas dependências de forma eficaz para escrever testes de unidade que sejam confiáveis e sustentáveis (isto é, testes que permaneçam válidos, flexíveis e úteis em um contexto de longo prazo, durante toda a evolução da base de código).

Com um gerenciamento eficaz de dependências, os testadores constroem um pacote de testes mais robusto e confiável, que opera com o comportamento esperado. Desenvolvedores usam injeção de dependência para inserir (ou “injetar”) linhas de código relacionadas a dependências em uma base de código.

Cada estratégia de teste descrita aqui dá suporte às práticas recomendadas e reflete um estilo prático de método de teste.

Os ambientes de teste dependem do uso de mocks e stubs para promover o isolamento profundo necessário para o teste.

Objetos simulados (mocks) são essencialmente duplicações que ajudam os testadores a avaliar o provável comportamento de objetos reais, colocando objetos simulados em isolamento profundo.

Stubs fornecem aos analistas dados sobre prováveis interações com dependências externas, como componentes, sistemas de arquivos e bancos de dados.

A detecção de erros é uma parte central do teste de unidade. Os testadores avaliam padrões extremos de uso que ocorrem próximos aos parâmetros ou limites de operação de uma unidade. Esses são chamados de casos de edge e podem não ser imediatamente evidentes, como em um acesso a uma matriz fora dos limites. Nesse cenário, o testador percebe que o índice para a itemização ultrapassa o valor máximo permitido para esse índice.

Em tais casos, o testador geralmente será obrigado a refatorar o código, o que significa reestruturar o código mesmo que suas funcionalidades atuais permaneçam ativas.

Os pipelines de integração contínua/entrega contínua (CI/CD) são extremamente importantes para o processo de teste porque automatizam funções de teste.

Ao executar pipelines de CI/CD, testes de unidade automatizados podem ocorrer a qualquer momento em que alterações de código sejam implementadas. Testes automatizados podem detectar erros no início do processo de desenvolvimento e ajudam a proteger a qualidade do código.

Diversos fatores influenciam a capacidade de manutenção dos testes. Para serem considerados sustentáveis, os códigos de teste devem apresentar legibilidade ideal, clareza em todo o processo e métodos sólidos de identificação. Em resumo, os testes devem refletir a mesma qualidade de um código de produção.

Eles também devem ser escritos como testes pequenos e focados, que lidam com módulos específicos. Além disso, os testes devem ser criados com a velocidade em mente, já que testes mais rápidos podem ser executados com maior frequência.

Se os testadores não seguirem convenções adequadas de nomenclatura, bons testes podem se perder facilmente. Os nomes dos testes precisam ser concisos, mas conter detalhes suficientes para descrever completamente o assunto, de modo que possam ser encontrados e reutilizados quando necessário. Rotular um teste como “Teste-1”, por exemplo, não fornece detalhes suficientes sobre o que está sendo testado nem por quê.

A construção de uma base de código robusta exige testes que contemplem cenários positivos e negativos. Para cenários positivos, os testadores precisam adicionar testes para inputs válidos. Para cenários negativos, precisam antecipar inputs inesperados ou inválidos.

Também é importante manter cobertura de teste em casos de edge e condições-limite para garantir que o código seja flexível o suficiente para lidar com todos os tipos de situações.

Os testes devem seguir padrões estabelecidos, como o bem conhecido padrão Arrange-Act-Assert (AAA).

Esse padrão exige organizar e preparar o código em um teste de unidade, depois realizar a etapa necessária para executar o teste. Por fim, envolve avaliar os casos de teste para verificar se eles geraram os resultados esperados.

Quanto do código é testável? Esse valor vai variar de acordo com as circunstâncias específicas da sua organização. No entanto, quando o objetivo é testar, é recomendável mirar o mais alto possível dentro do que for realista e viável.

Os testadores devem buscar uma cobertura de testes na faixa de 70% a 80% e garantir a frequência regular da execução dos testes.

Os testes devem ser conduzidos em um ambiente de teste limpo. Isso significa que os testadores devem seguir procedimentos de desmontagem (teardown) relacionados à restauração de um sistema após a conclusão do teste.

Ações típicas de desmontagem podem exigir que os testadores excluam arquivos temporários, alterem variáveis globais ou encerrem conexões de banco de dados. Caso contrário, falhas de teste podem ocorrer facilmente devido a trechos de código residual que interferem em testes futuros.

Ao planejar testes de unidade, leve em consideração o tipo de uso que seu código terá. A interface pública também precisa ser testada, assim como quaisquer propriedades ou métodos públicos dentro do código.

Para manter o foco, é melhor limitar a implementação de testes aos detalhes que fazem parte da interface de programação de aplicativos (API) pública.

Há uma diferença clara entre a funcionalidade do código que está sendo testado e quaisquer regras de negócios subjacentes que possam estar em vigor para esse sistema. O teste realizado deve avaliar apenas a funcionalidade do código.

Os desenvolvedores têm várias ferramentas disponíveis para uso em testes de unidade. Aqui estão os mais usados:

• Jest: uma escolha preferida tanto por desenvolvedores experientes quanto por iniciantes (que apreciam sua facilidade de uso). O framework Jest analisa componentes React e JavaScript. Ele busca oferecer uma experiência de teste sem configuração, com tempo mínimo de preparo e criação rápida de testes. Outro ponto positivo é a forma como o Jest relata a cobertura de testes e avalia a quantidade total de código sujeita à validação.

• JUnit: quando componentes Java precisam ser avaliados, os testadores geralmente escolhem o JUnit. O JUnit fornece melhor organização de código, reparo mais versátil e detecção superior de erros. Para equipes que valorizam versatilidade, o JUnit oferece em abundância. Além de simplificar o processo de teste, ele também pode ser usado durante o teste de integração e o teste funcional de todo o sistema.

• Pytest: o Pytest administra com eficiência a escrita e execução de testes criados na linguagem Python. Ele também pode ser usado em testes de unidade, testes de integração, testes funcionais e testes de ponta a ponta. Além disso, é reconhecido por oferecer suporte nativo à parametrização de testes, permitindo executar o mesmo teste com diferentes variáveis — sem duplicação de código.

• xUnit: desenvolvedores que trabalham na linguagem C# geralmente utilizam o popular framework de teste de unidade de código aberto xUnit. Os desenvolvedores valorizam seu ambiente de teste como perfeito para gerar o tipo de isolamento profundo necessário para testar componentes. Ele também funciona bem com outras ferramentas de teste, ajudando a promover fluxos de trabalho operacionais sem dificuldades. A sintaxe do xUnit ajuda a simplificar a criação de testes.

Já é universalmente entendido que toda a computação está em estado de transição, sendo revolucionada pelo poder de processamento da inteligência artificial (IA). O teste de unidade também está colhendo benefícios por conta da IA:

• Cobertura abrangente de testes: o aspecto mais importante do teste de unidade é a detecção de erros, e a IA pode encontrar falhas que testadores humanos poderiam deixar passar. Além disso, a IA pode criar testes de “autocorreção” que aprendem ao longo do tempo. Isso representa um avanço significativo.

• Produção acelerada de testes: testadores baseiam ambientes de produção em situações muitas vezes dinâmicas, cujas necessidades estão sujeitas a mudanças rápidas. Felizmente, a IA pode realizar tarefas complexas rapidamente, como desenvolver pacotes inteiros de testes de unidade para manter as equipes de desenvolvimento dentro do cronograma.

• Feedback constante: um dos benefícios do uso da IA é a forma como ela aprimora o uso de ambientes de desenvolvimento, além de DevOps e pipelines de CI/CD. O retorno imediato para os testadores é o feedback contínuo que recebem, o que, por sua vez, permite ciclos de desenvolvimento mais rápidos.

• Análise de teste especializada: com a IA, os testadores têm muito mais liberdade em relação ao tipo de testes que podem executar. Por exemplo, a IA pode realizar análise de causa raiz para avaliar as causas fundamentais de falhas nos testes. Da mesma forma, a IA pode conduzir testes mais complexos, como a análise preditiva de falhas de teste, utilizando padrões de código e dados históricos para prever falhas futuras.