¿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 producen ahorros en costos de mano de obra porque se necesita menos depuración más adelante en el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC), cuando esos costos pueden 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 de errores preventiva y vigilante, todo lo cual ocurre mucho antes en el proceso de desarrollo. Al concentrarse en unidades individuales, los evaluadores pueden enfocarse en "unidades de ejecución", que son las piezas individuales de código o líneas de código que se evalúan.

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

De todos los tipos de pruebas, las pruebas unitarias pueden considerar 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 a una etapa anterior dentro del SDLC, en función de una línea de tiempo del proyecto prevista que se mueve secuencialmente de izquierda a derecha.

Entonces, 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 comienzan antes de que se lleve a cabo cualquier ingeniería de software real. Un aspecto de las pruebas unitarias es que lleva 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, hay 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 integración (para ver qué tan bien funcionan juntos los componentes). Incluso se pueden utilizar pruebas simples para realizar pruebas de extremo a extremo (para medir el rendimiento total del sistema). La diferencia clave radica en el entorno de prueba para cada una. 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 con las expectativas del negocio y satisfacer los requisitos del usuario. 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 del despliegue 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 verifica 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 podría ser una función, clase o método.

La siguiente opción implica el tipo de prueba que se implementará, ya sea prueba manual o prueba unitaria automatizada a través de una de las muchas infraestructuras 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 multipropósito, que contiene todas las herramientas necesarias para escribir, construir, probar y depurar código. El IDE fomenta la creación y ejecución de pruebas unitarias.

El evaluador selecciona una infraestructura 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, aún queda un paso más. Si alguno de los casos de prueba falla, el evaluador debe depurar el código y confirmar su causa principal. Luego, 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 varias herramientas de prueba disponibles, según 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 la cobertura del código, incluido el porcentaje del código total que se está evaluando. Otra es su enfoque en ofrecer una experiencia de prueba de “configuración cero”, en la que el tiempo de configuración se minimice y los desarrolladores sean libres de 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 usar 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 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 "suites de pruebas", sus herramientas organizativas para establecer y agrupar pruebas. La infraestructura de Mocha se considera versátil y se puede adaptar para diversas necesidades de prueba. Otra ventaja de Mocha son los informes exhaustivos de los resultados de las pruebas, para que los desarrolladores puedan detectar fallas en las pruebas y comenzar los esfuerzos de depuración.

• 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 de NUnit para la ejecución por lotes de pruebas.

• Pytest: Pytest es un marco para escribir y ejecutar pruebas de Python. Su versatilidad se muestra en su uso en pruebas unitarias, pruebas de integración, pruebas de extremo a extremo 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 simulacros y parches fáciles (sustituir temporalmente un objeto simulado por un objeto, función o método real), incluida la creación de objetos simulados con fines de prueba.

• xUnit: otro marco popular de pruebas unitarias de infraestructura de código abierto, xUnit, se utiliza normalmente para el desarrollo relacionado con el lenguaje de programación C#. xUnit se diseñó expresamente para fines de pruebas unitarias, por lo que se destaca por 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 profundamente comprometido y práctico para las pruebas, como ilustran estas estrategias de prueba.

Al igual que con toda la informática, la inteligencia artificial (IA) está aportando una nueva y poderosa 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 suites completas de pruebas unitarias más rápido que sus homólogos humanos, lo que puede ayudar a mantener a los equipos de desarrollo encaminados para completar las pruebas necesarias sin afectar negativamente sus ciclos de lanzamiento de productos.

• Mejor cobertura de pruebas: la IA hace un trabajo magistral al detectar casos extremos 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 "autocorrección" que pueden aprender de los patrones de cambio de código, por lo que las pruebas siguen siendo relevantes a lo largo del tiempo.

• Análisis de pruebas avanzados: la IA desbloquea la capacidad de ejecutar pruebas complicadas, como el análisis predictivo de fallas de pruebas, que utiliza datos históricos y patrones de código para identificar fallas inminentes en las pruebas. De manera similar, la IA permite el análisis de causa principal para identificar la causa principal de las fallas de la prueba.

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