¿Qué son las pruebas unitarias?

Las pruebas unitarias implican aislar unidades para que la funcionalidad pueda confirmarse antes de que las unidades se integren con otras partes de la aplicación. 

Un marco de pruebas unitarias ofrece beneficios tanto inmediatos como a largo plazo. A corto plazo, las pruebas unitarias facilitan un proceso de desarrollo más rápido al permitir pruebas automatizadas . A largo plazo, las pruebas unitarias ahorran costes de mano de obra porque se necesita menos depuración más adelante en el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC), cuando esos costes tienden a ser considerablemente más altos.

La razón por la que se requiere menos depuración se debe a la calidad mejorada del código que admiten las pruebas unitarias. Las pruebas unitarias fomentan la detección preventiva y vigilante de errores, todo lo cual ocurre mucho antes en el proceso de desarrollo. Al concentrarse en unidades individuales, los evaluadores pueden centrarse en "unidades de ejecución", que son las piezas individuales de código o líneas de código que se evalúan.

El efecto final es la creación de una base de código más sólida en la que los cambios en el código se definen y realizan de forma segura y temprana durante las pruebas de software, reemplazando así el código heredado temprano y obsoleto heredado que podría permanecer.

De todos los tipos de pruebas, las pruebas unitarias pueden considerarse el ejemplo más puro de una disciplina de "desplazamiento a la izquierda". El objetivo de los métodos de prueba de desplazamiento a la izquierda es reubicar ciertas partes de las pruebas de software en una etapa anterior dentro del SDLC, en función de una línea de tiempo prevista del proyecto que se mueve secuencialmente de izquierda a derecha.

Por lo tanto, si un evaluador juega con las partes más pequeñas del código fuente, eso está trabajando en el nivel más básico del proyecto, colocándolo en la línea de tiempo del proyecto en el extremo izquierdo. De hecho, las pruebas unitarias pueden desplazarse tanto a la izquierda que comiencen antes de que se lleve a cabo cualquier ingeniería de software real. Un aspecto de las pruebas unitarias es que empuja a los desarrolladores de software a contemplar posibles problemas unitarios y abordarlos mentalmente en las primeras etapas de diseño.

Dentro del ámbito de las pruebas de software, existen varios tipos de pruebas que parecen compartir ciertas propiedades y funcionalidades.

Por ejemplo, es fácil ver por qué puede haber cierta confusión ocasional entre las pruebas unitarias y las pruebas simples. Por su redacción, parece que los dos términos comparten significados similares, y sabemos que las pruebas unitarias se centran en piezas simples de código. Pero mientras que las pruebas unitarias se relegan a probar piezas fundamentales de código, las pruebas simples (a pesar de su nombre) pueden ser considerablemente más amplias y complejas.

Las pruebas simples también se pueden utilizar para diversos fines, como las pruebas de integration (para comprobar cómo funcionan juntos los componentes). Incluso se pueden utilizar pruebas simples para realizar pruebas de principio a fin (para medir el rendimiento total del sistema). La diferencia clave radica en el entorno de prueba de cada uno. Las pruebas unitarias se esfuerzan por probar el código de forma aislada, mientras que las pruebas simples pueden hacerlo o no.

Afortunadamente, hay mucha menos ambigüedad con otros tipos de pruebas. Por ejemplo, las pruebas de aceptación, que analizan todo un sistema de software y la eficacia con la que parece cumplir las expectativas empresariales y satisfacer los requisitos de los usuarios. Las pruebas de aceptación se realizan tarde en el SDLC, justo después de las pruebas de regresión (que garantizan que los cambios de código no induzcan errores en la funcionalidad) y antes de la implementación del sistema.

Por lo general, la diferencia más significativa entre las pruebas unitarias y otros tipos de pruebas es su ubicación dentro del SDLC. Las pruebas unitarias deben realizarse al principio de ese ciclo de vida. La otra diferencia clave radica en si el código se comprueba de forma aislada.

Hay cinco pasos ampliamente reconocidos para las pruebas unitarias, que deben manejarse secuencialmente.

Aquí, el evaluador elige el código de prueba unitaria que se analizará, que puede ser una función, una clase o un método.

La siguiente elección implica el tipo de pruebas que se implementarán, ya sean pruebas manuales o pruebas unitarias automatizadas a través de uno de los muchos marcos posibles.

En preparación para las pruebas unitarias reales, el evaluador debe asegurarse de que el entorno de prueba cumpla con todos los requisitos para ejecutar las pruebas, incluidos los datos de prueba, las dependencias y los objetos simulados. Es esencial utilizar un entorno de desarrollo integrado (IDE) en este punto.

El IDE es una aplicación de software que puede considerarse como una especie de navaja suiza multiusos, que contiene todas las herramientas necesarias para escribir, crear, probar y depurar código. Los IDE fomentan la creación y ejecución de pruebas unitarias.

El evaluador selecciona un marco de pruebas unitarias y escribe los casos de prueba que se utilizarán. Durante el desarrollo y la ejecución de las pruebas, un compilador convierte las pruebas escritas en lenguajes de programación en código ejecutable. Después de realizar los casos de prueba, el evaluador confirma los resultados de la prueba.

Finalmente, queda un paso posterior. Si alguno de los casos de prueba falla, el evaluador debe depurar el código y confirmar su causa raíz. Entonces, el problema debe repararse. Después de eso, el evaluador debe ejecutar pruebas unitarias nuevamente para asegurarse de que se hayan corregido los errores en el código.

Cuando los desarrolladores escriben y ejecutan pruebas, tienen a su disposición varias herramientas de prueba, en función de sus necesidades específicas:

• Jest: marco de JavaScript para probar componentes de JavaScript y React. Uno de los atributos de Jest es la forma útil en que informa sobre la cobertura del código, incluido el porcentaje del código total que se está evaluando. Otro es su enfoque en ofrecer una experiencia de prueba de "configuración cero" en la que se minimiza el tiempo de configuración y los desarrolladores pueden comenzar a escribir pruebas tan rápido como quieran. Jest se considera fácil de usar y acogedor para los desarrolladores.

• JUnit: JUnit es el marco Java para probar componentes Java. Las ventajas de utilizar JUnit incluyen una mejor organización del código, una detección de errores más exhaustiva y una reparación de código más sólida. Más allá de eso, se sabe que JUnit ayuda a mejorar la calidad del software y agilizar el proceso de prueba. Y aunque JUnit se utiliza principalmente para pruebas unitarias, también se puede utilizar para pruebas de integración y pruebas funcionales (de todo el sistema).

• Mocha: Mocha es un marco de código abierto para probar código JavaScript. Mocha permite la automatización y la ejecución de pruebas basadas en una estructura de "pruebas" y "conjuntos de pruebas", sus herramientas organizativas para establecer y agrupar pruebas. El marco de Mocha se considera versátil y puede adaptarse a diversas necesidades de prueba. Otra ventaja de Mocha es la elaboración de informes exhaustivos de los resultados de las pruebas, para que los desarrolladores puedan detectar los fallos de las pruebas y comenzar a depurar los esfuerzos.

• NUnit: NUnit es otro marco de pruebas de código abierto, diseñado para funcionar con la plataforma .NET y sus lenguajes asociados (como C#, VB.NET y F#). Ofrece pruebas unitarias basadas en atributos de prueba que establecen métodos de prueba y trabajan con código de configuración antes de las pruebas y código de limpieza después de las pruebas. NUnit proporciona varios métodos de aserción para ayudar a verificar los comportamientos anticipados del código y utiliza el ejecutor de consola NUnit para la ejecución por lotes de pruebas.

• Pytest: Pytest es un marco para escribir y ejecutar pruebas de Python. Su versatilidad se demuestra en su uso en pruebas unitarias, pruebas de integración, pruebas de principio a fin y pruebas funcionales. Su principal beneficio es el soporte integrado que proporciona para la parametrización de pruebas, lo que le permite ejecutar la misma prueba pero con diferentes configuraciones o entradas, sin tener que duplicar el código de prueba. También admite simulaciones y parches sencillos (sustitución temporal de un objeto real, función o método por un objeto simulado), incluida la creación de objetos simulados con fines de prueba.

• xUnit: otro popular marco de pruebas unitarias de código abierto, xUnit, se utiliza normalmente para el desarrollo relacionado con el lenguaje de programación C#. xUnit se diseñó expresamente para pruebas unitarias, por lo que sobresale al proporcionar un entorno de ejecución de código aislado para probar componentes. xUnit también es apreciado por su sintaxis intuitiva y fácil de entender, que simplifica la creación de pruebas. Además, se integra bien con otras herramientas de prueba para un flujo de trabajo operativo perfecto.

Las pruebas unitarias representan un enfoque muy comprometido y práctico de las pruebas, como ilustran estas estrategias de pruebas.

Al igual que con toda la informática, la inteligencia artificial (IA) está aportando una nueva y potente velocidad y otros beneficios a las pruebas unitarias. Estos son algunos ejemplos de cómo la IA está revolucionando las pruebas unitarias: 

• Escritura de pruebas más rápida: la IA puede crear conjuntos completos de pruebas unitarias más rápido que sus homólogos humanos, lo que puede ayudar a mantener a los equipos de desarrollo en el buen camino para completar las pruebas necesarias sin afectar negativamente a los ciclos de lanzamiento de sus productos.

• Mejor cobertura de las pruebas: la IA hace un trabajo magistral al detectar casos de edge que los evaluadores humanos podrían pasar por alto. Sin embargo, el truco más sorprendente de la IA podría ser su capacidad para generar pruebas de "autorreparación" que pueden aprender de los patrones de cambio de código, por lo que las pruebas siguen siendo relevantes a lo largo del tiempo.

• Análisis avanzado de pruebas: la IA desbloquea la capacidad de ejecutar pruebas complicadas, como el análisis predictivo de fallos de pruebas, que utiliza datos históricos y patrones de código para detectar fallos inminentes en las pruebas. Del mismo modo, la IA permite el análisis de la causa raíz para identificar las causas raíz de los fallos de las pruebas.

• Feedback continuo: con la IA impulsando las pruebas unitarias, es más fácil lograr una sólida integración con los entornos de desarrollo, así como con los pipelines de DevOps y CI/CD. Con esa integración, los evaluadores pueden recibir un feedback continuo y lograr ciclos de desarrollo más rápidos.