11 mejores prácticas de pruebas unitarias

Las mejores prácticasde pruebas unitarias respaldan la escritura de pruebas unitarias que operan de forma independiente y aislada y muestran propiedades deterministas de coherencia.

Las buenas pruebas unitarias reflejan un desarrollo basado en pruebas (TDD) y emplean objetos simulados y stubs para facilitar el aislamiento. Las mejores prácticas también respaldan la integración continua y las pruebas automatizadas.

Entre los diferentes tipos de pruebas, las pruebas unitarias proporcionan una visión casi microscópica de una unidad de código, que es el componente individual más pequeño evaluado a través de pruebas de software. El ingrediente clave requerido para las pruebas unitarias adecuadas es el aislamiento para que las funciones de la unidad puedan evaluarse de manera efectiva.

Los beneficios de las pruebas unitarias incluyen el aceleramiento del proceso de desarrollo de software a través de la automatización y la creación de ahorros en costos de mano de obra al incorporar la depuración al principio del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Estos esfuerzos de depuración respaldan la retención de cualquier cambio de código realizado durante el desarrollo y mejoran la calidad del código en todo momento.

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 superadas se producen cuando una prueba comprueba un fragmento concreto de código y comprueba que la prueba se ejecuta correctamente y que todas las comprobaciones asociadas (también denominadas aserciones) se realizaron correctamente. Los pases de prueba indican que la unidad se está comportando como se esperaba.

Las pruebas unitarias son un tema multifacético con diversos aspectos que requieren descripción. Uno de estos ámbitos 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 dichas dependencias de manera eficaz para escribir pruebas unitarias que sean confiables y fáciles de mantener (es decir, pruebas que sigan siendo válidas, flexibles y útiles en un contexto a largo plazo, durante la evolución completa de un código base).

Con una gestión eficaz de las dependencias, los evaluadores crean una suite de pruebas más sólida y confiable que funciona con el comportamiento esperado. 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 mejores prácticas y refleja un estilo práctico de método de prueba.

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

Los objetos simulados son, en realidad, duplicados que ayudan a los probadores a evaluar el comportamiento probable de los objetos reales poniendo los objetos simulados en un aislamiento profundo.

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

La detección de errores es una parte central de las pruebas unitarias. Los probadores evalúan los patrones de uso extremo que se producen cerca de los parámetros o límites de funcionamiento de una unidad. Estos casos se denominan casos extremos y pueden no ser evidentes, como en el caso de un acceso a una matriz fuera de los límites. En este caso, el probador se entera de que el índice para el desglose supera 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 reestructurar el código a pesar de sus funcionalidades continuas.

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

Al ejecutar pipelines de CI/CD, las pruebas unitarias automatizadas pueden tener lugar en cualquier momento en que se promulguen cambios en el código. Las pruebas automatizadas pueden detectar errores al principio del proceso de desarrollo y servir para salvaguardar la calidad del código.

Numerosos factores influyen en la capacidad de mantenimiento de las pruebas. Para que se considere mantenible, el código de prueba debe exhibir una legibilidad óptima, claridad en todo momento y métodos de identificación estables. En resumen, las pruebas deben incluir código de producción de alta calidad.

También deberían redactar como pruebas pequeñas y centradas en módulos específicos. Las pruebas también deben crear teniendo en cuenta la velocidad, porque las pruebas más rápidas se pueden realizar con mayor rapidez y frecuencia.

Si los evaluadores no observan las convenciones de nomenclatura adecuadas, es fácil que las pruebas, que de otro modo serían buenas, se pierdan en la confusión. Los nombres de las pruebas deben ser concisos, pero contener suficientes frases para describir completamente el tema, de modo que se puedan encontrar y recordar según sea necesario. Etiquetar una prueba como "Prueba-1" simplemente no proporciona suficientes detalles sobre lo que se está probando o por qué.

Construir una base de código robusta requiere pruebas que imaginen escenarios tanto positivos como negativos. Para escenarios positivos, los evaluadores deben agregar pruebas para entradas válidas. En los escenarios negativos, los probadores deben prever entradas inesperadas o no válidas.

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

Las pruebas deben seguir patrones de prueba estándar, como el patrón Arrange-Act-Asser (AAA) bien establecido.

El patrón AAA exige organizar y preparar el código en una prueba unitaria y, a continuación, realizar cualquier paso necesario para llevar a cabo la prueba. Finalmente, implica evaluar los casos de prueba para ver si han generado los resultados de prueba esperados.

¿Cuánto código se puede probar? Esa cantidad variará según las circunstancias específicas de su organización. Sin embargo, cuando el objetivo son las pruebas, es bueno apuntar lo más alto posible de manera realista y factible.

Los evaluadores deben intentar una cobertura de prueba en algún lugar en el rango del 70-80 % y garantizar la frecuencia regular de las pruebas.

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

Las acciones típicas de desmontaje pueden requerir que los probadores eliminen archivos temporales, cambien variables globales o cierren conexiones a bases de datos. De lo contrario, es fácil que se produzcan fallos en las pruebas por culpa de fragmentos de código extraviado que puedan interferir en futuras pruebas.

Al planificar pruebas unitarias, tenga en cuenta el tipo de uso que tendrá su 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 .

Existe una marcada diferencia entre la funcionalidad del código que se está probando y las business rules 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. Estos son los más utilizados:

• Jest: una opción preferida tanto entre desarrolladores versados como novatos (que aprecian su facilidad de uso), la infraestructura de Jest analiza los componentes React y JavaScript. Busca proporcionar una experiencia de prueba de configuración cero con un tiempo de configuración mínimo y una rápida creación de pruebas. Otra ventaja es la forma en que Jest informa la cobertura de pruebas y evalúa la cantidad total de código que está sujeto a validación.

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

• Pytest: Pytest administra cómodamente la escritura y ejecución de pruebas creadas en torno al lenguaje de programación Python. Pytest también se puede utilizar en pruebas unitarias, integration testing, functional testing y pruebas de extremo a extremo. Y es reconocido por ofrecer soporte integrado para la parametrización de pruebas, por lo que puede ejecutar la misma prueba con diferentes variables, sin duplicación de código.

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

Ahora se entiende universalmente que toda la computación se encuentra ahora en un estado de transición, siendo revolucionada por el poder de procesamiento de la inteligencia artificial (IA). Las pruebas unitarias están obteniendo sus propios beneficios gracias a la IA:

• Cobertura integral 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 "autocorrección" que aprenden con el tiempo. Eso es un avance importante.

• Redacción de pruebas acelerada: los evaluadores basan los entornos de producción en situaciones que a menudo son fluidas y cuyas necesidades están sujetas a cambios rápidos. Afortunadamente, la IA puede lograr cosas complicadas rápidamente, como desarrollar suites completas de pruebas unitarias para mantener a los equipos de desarrollo a tiempo.

• Retroalimentación constante: una de las ventajas del uso de la IA es la forma en que suaviza y fortalece el uso de los entornos de desarrollo, sin mencionar DevOps y los pipelines de CI/CD. La recompensa inmediata para los evaluadores es la retroalimentación continua que pueden obtener, lo que a su vez permite ciclos de desarrollo más rápidos.

• Análisis de pruebas especializado: con la IA, los evaluadores tienen mucho más margen de maniobra en términos de qué tipo de pruebas pueden ejecutar. Por ejemplo, la IA puede realizar un análisis de causa principal para evaluar las causas principales de las fallas en las pruebas. Del mismo modo, la IA puede realizar pruebas más complicadas, como el análisis predictivo de fallas de pruebas, mediante el uso de patrones de código y datos históricos para pronosticar futuras fallas en las pruebas.