11 best practice per il test unitario

Le best practice per i test unitari supportano la scrittura di test unitari che funzionino indipendentemente in modo isolato e mostrino proprietà deterministiche di coerenza.

I test unitari efficaci rispecchiano lo sviluppo basato su test (TDD) e utilizzano oggetti e stub fittizi per favorire l'isolamento. Le best practice supportano anche l'integrazione continua e i test automatizzati.

Tra i diversi tipi di test, il test unitario fornisce una visione quasi microscopica di un'unità di codice, che è il componente individuale più piccolo valutato tramite i test del software. L'ingrediente chiave richiesto per un corretto test unitario è l'isolamento, in modo che le funzioni dell'unità possano essere valutate efficacemente.

I benefici dei test unitari includono l'accelerazione del processo di sviluppo del software attraverso l'automazione e la creazione di risparmi sui costi di manodopera incorporando il debug nelle prime fasi del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC). Tali attività di debug supportano la retention di eventuali modifiche apportate al codice durante lo sviluppo e migliorano la qualità del codice nel suo complesso.

I framework di test unitario aiutano i tester a eseguire test su singole unità e a creare una base di codice complessivamente più solida. Il test viene superato quando un test controlla un particolare pezzo di codice e rileva che il test viene eseguito correttamente e che tutti i controlli associati (chiamati anche asserzioni) sono stati tutti eseguiti con successo. I test superati indicano che l'unità si comporta come previsto.

I test unitari riguardano più fronti e alcuni dei loro aspetti richiedono una descrizione. Uno di questi ambiti riguarda le dipendenze. Nel contesto dei test unitari, le dipendenze si riferiscono a servizi o componenti esterni di cui un'unità di codice necessita per funzionare correttamente.

È importante gestire tali dipendenze in modo efficace per scrivere test unitari affidabili e facili da mantenere (ovvero test che rimangano validi, flessibili e utili in un contesto a lungo termine, durante la completa evoluzione di una base di codice).

Con una gestione efficace delle dipendenze, i tester creano una suite di test più solida e affidabile che funziona secondo i comportamenti previsti. Gli sviluppatori utilizzano l'inserimento delle dipendenze per inserire (o "iniettare") righe di codice correlate alle dipendenze in una base di codice.

Ogni strategia di test qui delineata supporta delle best practice e rispecchia uno stile pratico di metodologia di test.

Gli ambienti di test dipendono dall'uso di simulazioni e stub per generare il profondo isolamento richiesto per i test.

Gli oggetti simulati sono di fatto duplicazioni che aiutano i tester a valutare il probabile comportamento degli oggetti reali, mettendo gli oggetti simulati in un profondo isolamento.

Gli stub forniscono agli analisti dati sulle probabili interazioni con dipendenze esterne, come componenti, file system e database.

Il rilevamento degli errori è una parte fondamentale dei test unitari. I tester valutano i pattern di utilizzo estremi che si verificano in prossimità dei parametri o dei limiti operativi di un'unità. Questi si chiamano casi edge e potrebbero non essere immediatamente evidenti, ad esempio in un accesso fuori dai limiti di un array. In questo caso, il tester apprende che l'indice per la itemization trascende qualsiasi valore massimo consentito esistente per quell'indice.

In questi casi, il tester sarà spesso costretto a rifattorizzare il codice, il che significa ristrutturare il codice nonostante le sue funzionalità continue.

Le pipeline di continuous integration/continuous delivery (CI/CD) sono di fondamentale importanza per il processo di test perché automatizzano le funzioni di test.

Eseguendo pipeline CI/CD, è possibile effettuare test unitari automatizzati in qualsiasi momento in cui vengono apportate modifiche al codice. I test automatici possono rilevare errori nelle prime fasi del processo di sviluppo e salvaguardare la qualità del codice.

Numerosi fattori influenzano la manutenibilità dei test. Per essere considerato manutenibile, il codice di prova deve presentare leggibilità ottimale, chiarezza completa e metodi di identificazione validi. In breve, i test dovrebbero avere un codice di produzione di alta qualità.

Dovrebbero anche essere scritti come test piccoli e mirati che riguardano moduli specifici. I test dovrebbero essere creati anche pensando alla velocità, perché i test più veloci possono essere eseguiti più rapidamente e più spesso.

Se i tester non rispettano le convenzioni di denominazione adeguate, è facile che test altrimenti validi si perdano nella confusione. I nomi dei test devono essere concisi ma contenere parole adeguate per descrivere completamente l'argomento, affinché possano essere trovati e richiamati se necessario. Etichettare un test semplicemente come "Test-1" non fornisce dettagli sufficienti su ciò che viene testato o perché.

La creazione di una solida base di codice richiede test in grado di immaginare scenari sia positivi che negativi. Per gli scenari positivi, i tester devono aggiungere test per input validi. Per gli scenari negativi, i tester devono prevedere input imprevisti o non validi.

È anche importante mantenere l'esecuzione dei test dei casi edge e delle condizioni limite per garantire che il tuo codice sia sufficientemente flessibile da gestire tutti i tipi di situazioni.

I test dovrebbero seguire degli schemi standard, come il consolidato schema Arrange-Act-Assert (AAA).

Il modello AAA richiede l'organizzazione e la preparazione del codice in un test unitario, quindi l'esecuzione di qualsiasi fase necessaria per condurre il test. Infine, richiede la valutazione dei casi di test per vedere se hanno generato i risultati attesi.

Quanto codice si può testare? La quantità varia in base alle circostanze specifiche di un'organizzazione. Tuttavia, quando l'obiettivo è testare, è bene puntare il più in alto possibile, in modo realistico e fattibile.

I tester dovrebbero cercare di ottenere una copertura nell'intervallo 70-80% e garantirne una frequenza regolare.

I test devono essere condotti in un ambiente di test pulito. Ciò significa che i tester devono seguire le procedure di teardown relative al ripristino di un sistema dopo la conclusione dei test.

Le azioni di teardown tipiche potrebbero richiedere ai tester di eliminare i file temporanei, modificare le variabili globali o chiudere le connessioni al database. Altrimenti, è facile che il test non vada a buon fine a causa dei bit di codice vagante che ostacolano i test futuri.

Quando pianifichi i test unitari, tieni presente il tipo di utilizzo che avrà il tuo codice. Anche l'interfaccia pubblica richiede dei test, così come tutte le proprietà o i metodi pubblici all'interno del codice.

Per mantenere l'attenzione, è meglio limitare l'implementazione dei test ai dettagli che fanno parte dell' application programming interface (API).

Esiste una notevole differenza tra la funzionalità del codice sottoposto a test e le business rule sottostanti che potrebbero essere in vigore per quel sistema. I test condotti dovrebbero valutare solo la funzionalità del codice.

Gli sviluppatori hanno a disposizione vari strumenti da utilizzare nei test unitari. Ecco gli utilizzi più comuni:

• Jest: il framework di Jest, una soluzione preferita sia dagli sviluppatori esperti che dai principianti (che ne apprezzano la facilità d'uso), analizza i componenti React e JavaScript. Cerca di fornire un'esperienza di test a configurazione zero, con tempi di configurazione minimi e creazione rapida dei test. Un altro vantaggio è il modo in cui Jest riporta la copertura dei test e valuta la quantità totale di codice soggetto a convalida.

• JUnit: quando è necessario valutare i componenti Java™, i tester solitamente scelgono JUnit. JUnit offre un'organizzazione ottimale del codice, una riparazione più versatile e un migliore rilevamento degli errori. Per gli outfit che premiano la versatilità, JUnit offre un'ampia scelta. Non solo semplifica il processo di test, ma può essere utilizzato anche durante l'integration testing e il functional testing dell'intero sistema.

• Pytest: Pytest gestisce con facilità la scrittura e l'esecuzione di test creati intorno al linguaggio di programmazione Python. Pytest può essere utilizzato anche test unitari, test d'integrazione, test funzionali e test end-to-end. È noto per offrire un supporto integrato per la parametrizzazione dei test, in modo da poter eseguire lo stesso test con variabili diverse, senza duplicazione del codice.

• xUnit: gli sviluppatori che lavorano con il linguaggio di programmazione C# solitamente utilizzano xUnit, il celebre framework open source per i test unitari. Gli sviluppatori considerano il suo ambiente di test perfetto per generare il tipo di isolamento profondo necessario per testare i componenti. Funziona bene anche con altri strumenti di test per supportare workflow operativi senza interruzioni. La sintassi di xUnit aiuta a semplificare la creazione dei test.

È ormai universalmente noto che tutta l'informatica è ora in uno stato di transizione, rivoluzionata dalla potenza di elaborazione dell'intelligenza artificiale (AI). I test unitari stanno realizzando i propri benefici grazie all'AI:

• Copertura completa dei test: l'aspetto più importante dei test unitari è il rilevamento degli errori; in questo ambito, l'AI può trovare errori che i tester umani potrebbero non notare. Inoltre, l'AI può creare test "self-healing" che apprendono nel tempo. Si tratta di uno sviluppo importante.

• Scrittura accelerata dei test: i tester basano gli ambienti di produzione su situazioni spesso fluide, le cui esigenze sono soggette a rapidi cambiamenti. Per fortuna l'AI può realizzare rapidamente cose complicate, come lo sviluppo di intere suite di test unitari per consentire ai team di sviluppo di rispettare i tempi previsti.

• Feedback: uno dei vantaggi dell'uso dell'AI è il modo in cui semplifica e rafforza l'uso degli ambienti di sviluppo, per non parlare delle pipeline DevOps e CI/CD. Il vantaggio immediato per i tester è il feedback continuo che sono in grado di ottenere, che a sua volta consente cicli di sviluppo più rapidi.

• Analisi di test specializzati: con l'AI, i tester hanno molto più margine di manovra in termini di tipi di test da eseguire. Ad esempio, l'AI può eseguire un'analisi della causa principale per valutare le cause degli errori dei test. Allo stesso modo, l'AI può condurre test più complicati, come l'analisi predittiva degli errori, utilizzando modelli di codice e dati storici per prevedere gli errori futuri dei test.