11 buenas prácticas para pruebas unitarias

Las buenas prácticas para pruebas unitarias favorecen la escritura de pruebas unitarias que funcionen de manera independiente y aislada, y que presenten propiedades deterministas de coherencia.

Las buenas pruebas unitarias reflejan el desarrollo guiado por pruebas (TDD) y utilizan objetos simulados y stubs para facilitar el aislamiento. Las buenas prácticas también respaldan la integración continua y las pruebas automatizadas.

Entre los diferentes tipos de pruebas, las unitarias proporcionan una visión casi microscópica de una unidad de código, que es el componente individual más pequeño que se evalúa mediante las pruebas de software. El ingrediente clave necesario para realizar unas pruebas unitarias adecuadas es el aislamiento, de modo que se puedan evaluar de manera eficaz las funciones de la unidad.

Los beneficios de las pruebas unitarias incluyen la aceleración del proceso de desarrollo de software mediante la automatización y el ahorro de costes de mano de obra al incorporar la depuración en una fase temprana del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Estas tareas de depuración permiten conservar los cambios de código realizados durante el desarrollo y mejoran la calidad del código en su conjunto.

Los marcos de pruebas unitarias ayudan a los evaluadores a ejecutar pruebas en unidades individuales y a crear una base de código general más sólida. Las pruebas se superan cuando una prueba comprueba una parte concreta del código y determina que la prueba se ejecuta correctamente y que todas las comprobaciones asociadas (también denominadas aserciones) se han realizado con éxito. Las pruebas superadas indican que la unidad se comporta según lo esperado.

Las pruebas unitarias abarcan múltiples aspectos que requieren ser descritos. Una de estas áreas se refiere a las dependencias. En el contexto de las pruebas unitarias, las dependencias se refieren a servicios o componentes externos que una unidad de código necesita para funcionar correctamente.

Es importante gestionar de manera eficaz estas dependencias para escribir pruebas unitarias que sean fiables y fáciles de mantener (es decir, pruebas que sigan siendo válidas, flexibles y útiles en un contexto a largo plazo, durante toda la evolución de la base de código).

Gracias a una gestión eficaz de las dependencias, los evaluadores crean un conjunto de pruebas más sólido y fiable que funciona según lo previsto. Los desarrolladores utilizan la inyección de dependencias para insertar (o "inyectar") líneas de código relacionadas con las dependencias en una base de código.

Cada estrategia de prueba descrita aquí respalda las buenas prácticas y refleja un estilo práctico de método de prueba.

Los entornos de prueba dependen del uso de objetos simulados y stubs para fomentar el aislamiento profundo necesario para las pruebas.

Los objetos simulados son, en realidad, duplicados que ayudan a los encargados de realizar las pruebas a evaluar el comportamiento probable de los objetos reales al colocar objetos simulados en aislamiento profundo.

Los stubs proporcionan a los analistas datos sobre las posibles interacciones con las dependencias externas, como los componentes, los sistemas de archivos y las bases de datos.

La detección de errores es una parte crítica de las pruebas unitarias. Los evaluadores analizan los patrones de uso extremos que se producen cerca de los parámetros o límites operativos de una unidad. Estos se denominan casos límite y pueden no ser fácilmente apreciables, como en el caso de un acceso a una matriz fuera de los límites. En este caso, el evaluador aprende que el índice para la itemización trasciende cualquier valor máximo permitido que exista para ese índice.

En tales casos, el evaluador a menudo se verá obligado a refactorizar el código, lo que significa reestructurarlo a pesar de sus funcionalidades actuales.

Las pipelines de integración continua/entrega continua (CI/CD) son de una importancia crítica para el proceso de pruebas porque automatizan las funciones de prueba.

Al ejecutar pipelines de CI/CD, las pruebas unitarias automatizadas pueden realizarse en cualquier momento en que se implementen cambios en el código. Las pruebas automatizadas pueden detectar errores en una fase temprana del proceso de desarrollo y sirven para garantizar la calidad del código.

Son muchos los factores que influyen en la facilidad de mantenimiento de las pruebas. Para que se considere fácil de mantener, el código de prueba debe presentar una legibilidad óptima, claridad en todo momento y métodos de identificación sólidos. En resumen, las pruebas deben caracterizarse por un código de producción de alta calidad.

También deben escribirse como pruebas pequeñas y específicas que se ocupen de módulos concretos. Las pruebas también deben crearse teniendo en cuenta la velocidad, ya que las pruebas más rápidas pueden realizarse con mayor rapidez y frecuencia.

Si los evaluadores no respetan las convenciones de nomenclatura adecuadas, es fácil que pruebas que, por lo demás, son buenas, se pierdan entre tantas otras. Los nombres de las pruebas deben ser concisos, pero contener suficiente información para describir completamente el objeto de la prueba, de modo que puedan encontrarse y recordarse cuando sea necesario. Etiquetar una prueba como "Prueba-1" simplemente no proporciona suficiente detalle sobre lo que se está probando o por qué.

Para crear una base de código robusta es necesario realizar pruebas que contemplen tanto escenarios positivos como negativos. En el caso de los escenarios positivos, los evaluadores deben añadir pruebas para entradas válidas. En el caso de los escenarios negativos, los evaluadores deben anticipar entradas inesperadas o no válidas.

También es importante mantener la cobertura de pruebas de los casos límite y las condiciones de frontera para garantizar que su código sea lo suficientemente flexible como para manejar todo tipo de situaciones.

Las pruebas deben seguir patrones de estándar, como el patrón Arrange-Act-Assert (AAA), ampliamente consolidado.

El patrón AAA requiere organizar y preparar el código en una prueba unitaria y, a continuación, llevar a cabo los pasos necesarios para realizar la prueba. Por último, implica evaluar los casos de prueba para comprobar si han generado los resultados esperados.

¿Qué cantidad de código se puede someter a pruebas? Esa cantidad variará en función de las circunstancias específicas de su organización. Sin embargo, cuando el objetivo es realizar pruebas, es recomendable aspirar tan alto como sea realista y factible.

Los evaluadores deben intentar alcanzar una cobertura de pruebas de entre el 70 % y el 80 % y garantizar la frecuencia regular de las pruebas.

Las pruebas deben realizarse en un entorno de prueba limpio. Esto significa que los evaluadores deben seguir los procedimientos de desmontaje relacionados con la restauración del sistema una vez concluidas las pruebas.

Las acciones típicas de desmontaje pueden requerir que los evaluadores eliminen archivos temporales, cambien variables globales o cierren conexiones de bases de datos. De lo contrario, es fácil que las pruebas fallen debido a fragmentos de código erróneo que obstaculizan las pruebas futuras.

Al planificar las pruebas unitarias, tenga en cuenta el tipo de uso que se le va a dar al código. La interfaz pública también requiere pruebas, al igual que cualquier propiedad o método público dentro del código.

Para mantener el enfoque, es mejor limitar la implementación de las pruebas a aquellos detalles que forman parte de la interfaz de programación de aplicaciones (API) pública.

Hay una marcada diferencia entre la funcionalidad del código que se está probando y las reglas de negocio subyacentes que puedan estar vigentes para ese sistema. Las pruebas que se realizan deben evaluar solo la funcionalidad del código.

Los desarrolladores tienen varias herramientas disponibles para usar en pruebas unitarias. Estas son los más utilizadas:

• Jest: una opción preferida tanto por desarrolladores experimentados como por principiantes (que aprecian su facilidad de uso), el marco de trabajo de Jest analiza los componentes de React y JavaScript. Su objetivo es proporcionar una experiencia de prueba sin configuración, con un tiempo de configuración mínimo y una creación rápida de pruebas. Otra ventaja es la forma en que Jest informa de la cobertura de las pruebas y evalúa la cantidad total de código que se somete a validación.

• JUnit: cuando los componentes Java necesitan evaluación, los evaluadores suelen elegir JUnit. JUnit proporciona una organización óptima del código, una reparación más versátil del mismo y una mejor detección de errores. Para las empresas que valoran la versatilidad, JUnit ofrece muchas ventajas. No solo agiliza el proceso de evaluación, sino que también se puede utilizar durante las pruebas de integración y las pruebas funcionales de todo el sistema.

• Pytest: Pytest administra fácilmente la escritura y ejecución de pruebas creadas en torno al lenguaje de programación Python. Pytest también se puede utilizar en pruebas unitarias, pruebas de integración, pruebas funcionales y pruebas de principio a fin. Además, es conocido por ofrecer compatibilidad integrada con la parametrización de pruebas, lo que permite ejecutar la misma prueba con diferentes variables, sin duplicar el código.

• xUnit: los desarrolladores que trabajan con el lenguaje de programación C# suelen utilizar el popular marco de pruebas unitarias de código abierto xUnit. Los desarrolladores valoran su entorno de pruebas como perfecto para generar el tipo de aislamiento profundo necesario para probar componentes. Incluso funciona bien con otras herramientas de pruebas, lo que ayuda a fomentar flujos de trabajo operativos fluidos. La sintaxis de xUnit ayuda a simplificar la creación de pruebas.

Hoy en día, todo el mundo entiende que la informática se encuentra en un estado de transición, revolucionada por la potencia de procesamiento de la inteligencia artificial (IA). Las pruebas unitarias están demostrando sus propios beneficios gracias a la IA:

• Amplia cobertura de las pruebas: el aspecto más importante de las pruebas unitarias es la detección de errores, y la IA puede encontrar errores que los evaluadores humanos podrían pasar por alto. Además, la IA puede crear pruebas de "autorreparación" que aprenden con el tiempo. Se trata de un avance importante.

• Escritura de pruebas acelerada: los evaluadores basan los entornos de producción en situaciones que suelen ser fluidas y cuyas necesidades están sujetas a cambios rápidos. Afortunadamente, la IA puede lograr cosas complicadas de forma rápida, como desarrollar conjuntos completos de pruebas unitarias para que los equipos de desarrollo cumplan con los plazos.

• Feedback constantes: una de las ventajas del uso de la IA es que facilita y refuerza el uso de entornos de desarrollo, por no hablar de DevOps y los pipelines de CI/CD. La recompensa inmediata para los evaluadores es el feedback continuo que pueden obtener, lo que a su vez permite ciclos de desarrollo más rápidos.

• Análisis especializado de pruebas: con la IA, los evaluadores tienen mucha más libertad en cuanto al tipo de pruebas que pueden realizar. Por ejemplo, la IA puede realizar análisis de causas raíz para evaluar las causas fundamentales de los fallos en las pruebas. Del mismo modo, la IA puede llevar a cabo pruebas más complicadas, como el análisis predictivo de fallos en las pruebas, utilizando patrones de código y datos históricos para realizar previsiones de futuros fallos en las pruebas.