Cos'è il test unitario?

Il test unitario prevede l'isolamento delle unità in modo che la funzionalità possa essere confermata prima che le unità siano integrate con altre parti dell'applicazione. 

Un framework di test unitario offre benefici immediati e a lungo termine. Nel breve termine, i test unitari facilitano un processo di sviluppo più rapido, supportando i test automatizzati. Nel lungo periodo, i test unitari consentono di risparmiare sui costi di manodopera perché è necessario meno debug nelle fasi successive del ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC), quando tali costi tendono ad essere notevolmente più elevati.

Il motivo per cui è necessario meno debug è dovuto alla migliore qualità del codice supportata dai test unitari. I test unitari incoraggiano il rilevamento preventivo e attento degli errori, il tutto in una fase molto precoce del processo di sviluppo. Concentrandosi sulle singole unità, i tester possono concentrarsi sulle "unità di esecuzione", che sono le singole parti di codice o righe di codice da valutare.

L'effetto finale è la creazione di una base di codice più solida, in cui le modifiche al codice siano definite e apportate in anticipo e in modo sicuro durante i test del software, sostituendo così il codice legacy precedente e obsoleto che potrebbe rimanere.

Tra tutti i tipi di test, i test unitari possono essere considerati l'esempio più puro di disciplina "shift-left". L'obiettivo dei metodi di test shift-left è quello di riposizionare alcune parti del test del software a una versione precedente all'interno dell'SDLC, sulla base di una tempistica del progetto prevista che si sposta in sequenza da sinistra a destra.

Quindi, se un tester armeggia con le parti più piccole del codice sorgente, sta lavorando al livello più elementare del progetto, inserendolo nella timeline del progetto all'estrema sinistra. Di fatto, i test unitari possono essere talmente spostati a sinistra da iniziare prima che sia condotta qualsiasi ingegneria del software effettiva. Un aspetto del test unitario è che spinge gli sviluppatori software a considerare i potenziali problemi relativi alle unità e ad affrontarli mentalmente già nelle prime fasi della progettazione.

Nell'arena dei test del software, esistono diversi tipi di test che sembrano condividere determinate proprietà e funzionalità.

Ad esempio, è facile capire perché di tanto in tanto possa esserci confusione tra test unitari e test semplici. Dalla loro formulazione, sembra che i due termini abbiano significati simili e sappiamo che i test unitari si concentrano su semplici pezzi di codice. Tuttavia, mentre i test unitari sono relegati a testare parti di codice fondamentali, i test semplici, nonostante il loro nome, possono essere molto più ampi e complessi.

I test semplici possono essere utilizzati anche per vari scopi, come l'integration testing (per vedere come funzionano i componenti insieme). I test semplici possono essere utilizzati anche per condurre test end-to-end (per misurare le prestazioni totali del sistema). La differenza fondamentale riguarda l'ambiente di test per ciascuno di essi. I test unitari cercano di testare il codice in modo isolato, mentre i test semplici potrebbero farlo o non farlo.

Per fortuna, con altri tipi di test l'ambiguità è minore. Ad esempio, i test di accettazione, che analizzano un intero sistema software e la sua efficacia nel soddisfare le aspettative aziendali e soddisfare i requisiti degli utenti. I test di accettazione si verificano tardi nel SDLC, subito dopo i test di regressione (che garantiscono che le modifiche al codice non producano errori di funzionalità) e prima dell'implementazione del sistema.

Solitamente, la differenza più significativa tra i test unitari e gli altri tipi di test è la loro posizione all'interno dell'SDLC. I test unitari devono avvenire nelle prime fasi del ciclo di vita. L'altra differenza fondamentale riguarda il fatto che il codice venga controllato in isolamento.

Ci sono cinque passaggi ampiamente riconosciuti per i test unitari, che devono essere gestiti in sequenza.

In questo caso, il tester sceglie il codice di test unitario da analizzare, che può essere una funzione, una classe o un metodo.

La scelta successiva riguarda il tipo di test da implementare, che si tratti di test manuali o di test unitari automatizzati attraverso uno dei tanti framework possibili.

In preparazione al test unitario vero e proprio, il tester deve assicurarsi che l'ambiente di test soddisfi tutti i requisiti per l'esecuzione dei test, compresi i dati, le dipendenze e gli oggetti mock. A questo punto è essenziale utilizzare un ambiente di sviluppo integrato (IDE).

L'IDE è un'app software che può essere considerata una specie di coltellino svizzero multiuso, contenente tutti gli strumenti necessari per la scrittura, creazione, controllo e debug del codice. Gli IDE supportano la creazione e l'esecuzione dei test unitari.

Il tester seleziona un framework di test unitario e scrive i casi di test da utilizzare. Durante lo sviluppo e l'esecuzione dei test, un compilatore converte i test scritti nei linguaggi di programmazione in codice eseguibile. Dopo avere eseguito i casi di test, il tester conferma i risultati del test.

Rimane quindi un passaggio successivo. Se uno qualsiasi dei casi di test fallisce, il tester deve eseguire il debug del codice e confermarne la causa principale. Il problema deve quindi essere risolto. Successivamente, il tester deve eseguire nuovamente i test unitari per assicurarsi che eventuali bug nel codice siano stati corretti.

Quando gli sviluppatori scrivono ed eseguono i test, hanno a disposizione vari strumenti, a seconda delle loro esigenze specifiche:

• Jest: il framework di JavaScript per testare i componenti JavaScript e React. Uno degli attributi di Jest è il modo utile in cui rendiconta la copertura del codice, inclusa la percentuale del codice totale che viene valutato. Un altro è il suo obiettivo di offrire un'esperienza di test a "configurazione zero", in cui i tempi di configurazione siano ridotti al minimo e gli sviluppatori siano liberi di iniziare a scrivere i test con la rapidità che desiderano. Jest è considerato semplice da usare ed è apprezzato dagli sviluppatori.

• JUnit: JUnit è il framework Java per testare i componenti Java . I vantaggi dell'utilizzo di JUnit includono una migliore organizzazione del codice, un rilevamento più completo degli errori e una più efficace riparazione del codice. Oltre a ciò, JUnit è noto per aiutare a migliorare la qualità del software e semplificare il processo di test. Sebbene JUnit sia utilizzato principalmente per i test unitari, può essere utilizzato anche per l'integration testing e il functional testing (dell'intero sistema).

• Mocha: Mocha è un framework open source per testare il codice JavaScript. Mocha consente l'automazione dei test e la loro esecuzione in base a una struttura di "test" e alle "suite di test", ovvero gli strumenti con qui definisce e raggruppa i test. Il framework di Mocha è considerato versatile e può essere adattato a varie esigenze di test. Un altro vantaggio di Mocha è la segnalazione completa dei risultati dei test, affinché gli sviluppatori possano rilevare gli errori dei test e avviare le attività di debug.

• NUnit: NUnit è un altro framework di test open source, progettato per funzionare con la piattaforma .NET e i linguaggi associati (come C#, VB.NET e F#). Offre test unitari basati su attributi che stabiliscono i metodi di test e funzionano con il codice di configurazione prima dei test e con il codice di pulizia dopo i test. NUnit offre vari metodi di asserzione per aiutare a verificare i comportamenti del codice e utilizza il runner della console NUnit per l'esecuzione dei test in batch.

• Pytest: Pytest è un framework per scrivere ed eseguire test Python. La sua versatilità è dimostrata dal suo utilizzo nei test unitari, così come nell'integration testing, nei test end-to-end e nel functional testing. Il suo principale beneficio è il supporto integrato che fornisce per la parametrizzazione dei test, che consente di eseguire lo stesso test ma con configurazioni o input diversi, senza dover duplicare il codice del test. Supporta anche la semplificazione delle attività di mocking e patching (sostituzione temporanea di un oggetto mock con un oggetto, una funzione o un metodo reale), inclusa la creazione di oggetti mock a scopo di test.

• xUnit: xUnit è un altro popolare framework open source di test unitario, generalmente utilizzato per lo sviluppo con il linguaggio di programmazione C#. xUnit è stato progettato espressamente per scopi di test unitario, quindi eccelle nel fornire un ambiente isolato di esecuzione del codice per testare i componenti. xUnit è anche apprezzato per la sua sintassi intuitiva e facile da comprendere, che semplifica la creazione di test. Inoltre, si integra bene con altri strumenti di test per un workflow ottimale.

I test unitari rappresentano un approccio ai test molto coinvolgente e pratico, come dimostrano queste strategie di testing.

Come avviene in tutta l'informatica, anche l'intelligenza artificiale (AI) sta apportando nuova potente velocità e altri benefici ai test unitari. Ecco alcuni esempi di come l'AI stia rivoluzionando i test unitari: 

• Scrittura più rapida dei test: l'AI può creare intere suite di test unitari più velocemente rispetto alle controparti umane, il che può aiutare a mantenere i team di sviluppo sulla buona strada per completare i test necessari senza influire negativamente sui cicli di rilascio dei prodotti.

• Migliore copertura dei test: l'AI svolge un ottimo lavoro nel rilevare casi edge che i tester umani potrebbero trascurare. Tuttavia, il trucco più sorprendente dell'AI potrebbe essere la sua capacità di generare test di ingegneria della piattaforma in grado di apprendere dai modelli di modifica del codice, affinché i test rimangano pertinenti nel tempo.

• Analisi avanzata dei test: l'AI sblocca la capacità di eseguire test complessi, come l'analisi predittiva degli errori dei test, che utilizza dati storici e modelli di codice per individuare gli errori dei test in arrivo. Allo stesso modo, l'AI consente l'analisi della causa principale per identificare le cause principali dei fallimenti dei test.

• Feedback continuo: poiché l'AI supporta i test unitari, è più facile ottenere una forte integrazione con gli ambienti di sviluppo, DevOps e le pipeline CI/CD. Grazie a questa integrazione, i tester possono ricevere un feedback continuo e ottenere cicli di sviluppo più rapidi.