Was sind Komponententests?

Bei Komponententests werden Einheiten isoliert, damit die Funktionalität bestätigt werden kann, bevor die Einheiten in andere Teile der Anwendung integriert werden. 

Ein Komponententest-Framework bietet sowohl unmittelbare als auch langfristige Vorteile. Kurzfristig ermöglichen Komponententests einen schnelleren Entwicklungsprozess, indem sie automatisiert testen. Langfristig gesehen führt das Komponenten-Testing zu Einsparungen bei den Arbeitskosten, da später im Softwareentwicklungszyklus (SDLC) weniger Fehlerbehebung erforderlich ist, wenn diese Kosten in der Regel erheblich höher sind.

Der Grund, warum weniger Debugging erforderlich ist, liegt in der verbesserten Codequalität, die Komponententests unterstützen. Komponententests fördern eine präventive und aufmerksame Fehlererkennung, die alle viel früher im Entwicklungsprozess auftritt. Durch die Konzentration auf einzelne Einheiten können sich Tester auf „Ausführungseinheiten“ konzentrieren, d. h. auf die einzelnen Codeteile oder Codezeilen, die bewertet werden.

Der letztendliche Effekt ist der Aufbau einer stärkeren Codebasis, in der Codeänderungen während der Softwaretests sicher und frühzeitig definiert und vorgenommen werden, wodurch veralteter Legacy-Code, der möglicherweise noch vorhanden ist, ersetzt wird.

Von allen Arten von Tests kann der Komponententest als das reinste Beispiel für eine „Shift-Left“-Disziplin angesehen werden. Das Ziel von Shift-Left-Testmethoden besteht darin, bestimmte Teile der Softwaretests auf einen früheren Zeitpunkt innerhalb des SDLC zu verlegen, basierend auf einem geplanten Projektzeitplan, der sich sequenziell von links nach rechts bewegt.

Wenn ein Tester also an den kleinsten Teilen des Quellcodes herumtüftelt, arbeitet er auf der grundlegendsten Ebene des Projekts und platziert es ganz links in der Projektzeitleiste. Tatsächlich kann das Komponenten-Testing so weit nach links verschoben werden, dass es bereits vor der eigentlichen Softwareentwicklung beginnt. Ein Aspekt des Komponenten-Testings besteht darin, dass es Softwareentwickler dazu anregt, bereits in frühen Entwurfsphasen über potenzielle Probleme nachzudenken und diese gedanklich anzugehen.

Im Bereich der Softwaretests gibt es verschiedene Arten von Tests, die bestimmte Eigenschaften und Funktionen zu teilen scheinen.

Es ist beispielsweise leicht nachvollziehbar, warum es gelegentlich zu Verwechslungen zwischen Komponententests und einfachen Tests kommen kann. Ihrem Wortlaut nach klingt es so, als hätten die beiden Begriffe ähnliche Bedeutungen, und wir wissen, dass sich Komponententests auf einfache Codeteile konzentrieren. Während Komponententests jedoch auf das Testen grundlegender Code-Teile beschränkt sind, können einfache Tests – trotz ihres Namens – erheblich umfassender und komplexer sein.

Einfache Tests können auch für verschiedene Zwecke verwendet werden, z. B. für Integrationstests (um zu sehen, wie gut Komponenten zusammenarbeiten). Mit einfachen Tests lassen sich sogar End-to-End-Tests (zur Messung der Gesamtsystemleistung) durchführen. Der entscheidende Unterschied liegt in der jeweiligen Testumgebung. Komponententests zielen darauf ab, Code isoliert zu testen, während dies bei einfachen Tests möglich ist oder auch nicht.

Glücklicherweise gibt es bei anderen Testtypen deutlich weniger Unklarheiten. Zum Beispiel Akzeptanztests, bei denen ein ganzes Softwaresystem analysiert wird und geprüft wird, inwieweit es die geschäftlichen Erwartungen erfüllt und den Anforderungen der Benutzer entspricht. Die Abnahmetests finden spät im SDLC statt, direkt nach den Regressionstests (die sicherstellen, dass Codeänderungen keine Fehler in der Funktionalität verursachen) und vor der Systembereitstellung.

Der wichtigste Unterschied zwischen Komponententests und anderen Testtypen ist normalerweise ihre Position innerhalb des SDLC. Komponententests müssen schon früh in diesem Lebenszyklus erfolgen. Der andere wichtige Unterschied besteht darin, ob der Code isoliert geprüft wird.

Es gibt fünf allgemein anerkannte Schritte für Komponententests, die nacheinander behandelt werden müssen.

Hier wählt der Tester den zu analysierenden Komponententestcode aus, der eine Funktion, Klasse oder Methode sein kann.

Die nächste Entscheidung betrifft die Art des zu implementierenden Tests, unabhängig davon, ob es sich um manuelle Tests oder automatisierte Komponententests in einem von vielen möglichen Frameworks handelt.

Zur Vorbereitung der eigentlichen Komponententests muss der Tester sicherstellen, dass die Testumgebung alle Anforderungen für die Durchführung der Tests erfüllt, einschließlich Testdaten, Abhängigkeiten und Mock-Objekte. An dieser Stelle ist es unerlässlich, eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) zu verwenden.

Die IDE ist eine Software-Anwendung, die man sich als eine Art multifunktionales Schweizer Taschenmesser vorstellen kann, das alle notwendigen Werkzeuge zum Schreiben, Erstellen, Testen und Debuggen von Code enthält. IDEs fördern die Erstellung und Ausführung von Komponententests.

Der Tester wählt ein Komponententest-Framework aus und schreibt die zu verwendenden Testfälle. Während der Entwicklung und Ausführung der Tests konvertiert ein Compiler in Programmiersprachen geschriebene Tests in ausführbaren Code. Nach der Durchführung der Testfälle bestätigt der Tester die Testergebnisse.

Schließlich bleibt noch ein letzter Schritt. Sollte einer der Testfälle fehlschlagen, muss der Tester den Code debuggen und die Grundursache bestätigen. Dann sollte das Problem behoben sein. Danach muss der Tester die Komponententests erneut ausführen, um sicherzustellen, dass alle Fehler im Code behoben wurden.

Wenn Entwickler Tests schreiben und Tests ausführen, stehen ihnen je nach ihren spezifischen Anforderungen verschiedene Testtools zur Verfügung:

• Jest: JavaScript-Framework zum Testen von JavaScript- und React-Komponenten. Eines der Attribute von Jest ist die nützliche Art und Weise, wie die Codeabdeckung gemeldet wird, einschließlich des Prozentsatzes des gesamten Codes, der ausgewertet wird. Ein weiterer Grund ist der Fokus auf die Bereitstellung einer Testerfahrung, bei der die Einrichtungszeit minimiert wird und die Entwickler die Möglichkeit haben, Tests so schnell zu schreiben, wie sie möchten. Jest gilt als einfach zu bedienen und offen für Entwickler.

• JUnit: JUnit ist das Java-Framework zum Testen von Java-Komponenten. Zu den Vorteilen der Verwendung von JUnit gehören eine bessere Code-Organisation, eine gründlichere Fehlererkennung und eine stärkere Code-Reparatur. Darüber hinaus ist JUnit dafür bekannt, die Softwarequalität zu verbessern und den Testprozess zu optimieren. Und obwohl JUnit in erster Linie für Unit-Tests verwendet wird, kann es auch für Integration Testing und Functional Testing (des gesamten Systems) eingesetzt werden.

• Mocha: Mocha ist ein Open-Source-Framework zum Testen von JavaScript-Code. Mocha ermöglicht die Automatisierung und Ausführung von Tests auf der Grundlage einer Struktur von „Tests“ und „Suites“ – seine Organisationstools für die Einrichtung und Gruppierung von Tests. Das Framework von Mocha gilt als vielseitig und kann für verschiedene Testanforderungen angepasst werden. Ein weiterer Vorteil von Mocha ist die gründliche Berichterstattung über die Testergebnisse, sodass Entwickler Testfehler erkennen und mit der Fehlersuche beginnen können.

• NUnit: NUnit ist ein weiteres Open-Source-Test-Framework, das für die .NET-Plattform und die zugehörigen Sprachen (wie C#, VB.NET und F#) entwickelt wurde. Es bietet Komponententests basierend auf Testattributen, die Testmethoden festlegen und mit Setup-Code vor Tests und Bereinigungscode nach Tests arbeiten. NUnit bietet verschiedene Assertionsmethoden zur Verify des erwarteten Codeverhaltens und verwendet den NUnit-Konsolenläufer für die Batch-Ausführung von Tests.

• Pytest: Pytest ist ein Framework zum Schreiben und Ausführen von Python-Tests. Seine Vielseitigkeit zeigt sich in ihrer Verwendung bei Komponententests, Integration Testing, End-to-End-Tests und Functional Testing. Der Hauptvorteil besteht in der integrierten Unterstützung für die Testparametrisierung, sodass Sie denselben Test mit unterschiedlichen Konfigurationen oder Eingaben ausführen können, ohne den Testcode duplizieren zu müssen. Es unterstützt auch einfaches Mocking und Patching (vorübergehendes Ersetzen eines echten Objekts, einer Funktion oder einer Methode durch ein Mock-Objekt), einschließlich der Erstellung von Mock-Objekten zu Testzwecken.

• xUnit: Ein weiteres beliebtes Open-Source-Framework für Unit-Tests, xUnit, wird in der Regel für die Entwicklung im Zusammenhang mit der Programmiersprache C# verwendet. xUnit wurde speziell für Komponententests entwickelt und eignet sich daher hervorragend als isolierte Code-Ausführungsumgebung zum Testen von Komponenten. xUnit wird auch für seine intuitive und leicht verständliche Syntax geschätzt, die die Erstellung von Tests vereinfacht. Darüber hinaus lässt es sich gut mit anderen Testtools integrieren und sorgt so für einen nahtlosen Workflow.

Komponententests stellen einen tiefen engagierten und praktischen Testansatz dar, wie diese Strategien veranschaulichen.

Wie bei allen Computeranwendungen sorgt künstliche Intelligenz (KI) auch beim Komponenten-Testing für deutlich höhere Geschwindigkeit und weitere Nutzen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie KI jetzt das Komponenten-Testing revolutioniert: 

• Schnelleres Schreiben von Tests: KI kann ganze Suiten von Komponententests schneller erstellen als ihre menschlichen Gegenstücke. Dies kann dazu beitragen, dass Entwicklungsteams die erforderlichen Tests ohne negative Auswirkungen auf ihre Produktveröffentlichungszyklen durchführen können.

• Bessere Testabdeckung: KI erkennt meisterhaft Grenzfälle, die menschliche Tester übersehen könnten. Allerdings ist der verblüffendste Trick der KI jedoch ihre Fähigkeit, Tests zur „automatischen Fehlerbehebung“ zu generieren, die aus Codeänderungsmustern lernen können, sodass die Tests im Laufe der Zeit relevant bleiben.

• Erweiterte Testanalyse: KI ermöglicht die Durchführung komplizierter Tests wie die prädiktive Testfehleranalyse, bei der historische Daten und Codemuster verwendet werden, um sich abzeichnende Testfehler zu erkennen. In ähnlicher Weise ermöglicht KI die Ursachenanalyse, um die Ursachen von Testfehlern zu identifizieren.

• Kontinuierliches Feedback: Da KI das Komponententesten vorantreibt, ist es einfacher, eine starke Integration mit Entwicklungsumgebungen sowie DevOps- und CI/CD-Pipelines zu erreichen. Mit dieser Integration können Tester kontinuierliches Feedback erhalten und schnellere Entwicklungszyklen erreichen.