实验05 单元测试

知识点

单元测试的定义

• 单元测试（Unit Testing）是一种软件开发的验证过程，旨在隔离并检测软件组件（通常是函数、方法或类）的单个单元的功能是否按照预期执行。每个测试用例验证特定的条件或功能，确保代码的每个部分都能独立地按预期工作。
• 单元测试与集成测试、系统测试的区别。

  • 集成测试（Integration Testing）：

    • 目的：验证多个单元或组件在一起工作时的交互和协作是否正确。
    • 范围：通常在完成单元测试后进行，关注组件间的接口和交互。
    • 特点：可能需要模拟外部系统或使用实际的外部系统。

  • 系统测试（System Testing）：

    • 目的：验证整个系统的功能是否满足用户需求和系统规格。
    • 范围：在所有集成测试完成后进行，涵盖整个系统。
    • 特点：测试用例基于用户需求和系统规格，可能包括性能测试、安全性测试等。

  • 接受测试/验收测试（Acceptance Testing）：

    • 目的：确保软件满足业务需求和用户验收标准。
    • 范围：通常在系统测试之后，由用户或用户代表执行。
    • 特点：测试用例通常由用户编写，关注用户的工作流程和业务规则。

  • 性能测试（Performance Testing）：

    • 目的：评估软件应用的速度、响应时间、稳定性、资源消耗等性能指标。
    • 范围：可以是单个组件也可以是整个系统。
    • 特点：关注在高负载或特定条件下系统的行为。

  • 回归测试（Regression Testing）：

    • 目的：确保软件变更没有引入新的错误。
    • 范围：可以是单个单元、多个组件或整个系统。
    • 特点：通常在代码修改或添加新功能后进行。

单元测试的目的

• 目的 ：
  • 早期发现错误：在开发周期的早期阶段捕捉和修复缺陷。
  • 提供文档：测试用例可以作为代码行为的文档。
  • 支持重构：确保在修改代码后原有功能仍然正常工作。

单元测试的基本原则

• 关键特点 ：

  • 独立性：

    • 每个单元测试应该独立于其他测试运行，不依赖于系统的其他部分或外部环境的状态。
    • 测试不应依赖于数据库、文件系统、网络或任何全局状态。

  • 原子性 ：

    • 每个单元测试应该只测试一个具体的功能点或逻辑分支。
    • 避免在一个测试中验证多个功能，以确保测试的明确性和易于理解。

  • 可重复性 ：

    • 无论何时何地执行，测试都应该产生相同的结果。
    • 这意味着测试不应该依赖于系统状态或时间敏感的操作。

测试框架的选择和介绍

• JUnit (Java)

  • 特点：JUnit是Java语言中最流行的单元测试框架之一，广泛用于Java和Android应用开发。JUnit 4主要使用注解来标识测试方法，而JUnit 5（Jupiter）则引入了更多的功能和改进。
  • 适用场景：适用于Java和Kotlin项目，特别是需要大量自动化测试的企业级应用。

• TestNG

  • 特点：TestNG是JUnit的一个增强版，提供了更多的功能，如参数化测试、并行测试执行等。它同样使用注解来定义测试方法。
  • 适用场景：适用于需要复杂测试配置和并行测试的大型Java应用。

• pytest (Python)

  • 特点：pytest是一个简单而强大的Python测试框架，支持简单的断言和参数化测试，并且可以很容易地与持续集成系统结合。
  • 适用场景：适用于Python项目，特别是科学计算和数据分析领域。

• NUnit (.NET)

  • 特点：NUnit是.NET平台上的一个单元测试框架，受到JUnit的启发。它支持属性、断言和测试运行程序。
  • 适用场景：适用于C#、F#和VB.NET项目，特别是需要集成.NET特定功能和特性的应用程序。

• Mocha (JavaScript/Node.js)

  • 特点：Mocha是一个灵活的JavaScript测试框架，适用于Node.js和浏览器。它支持异步测试，并且可以与其他断言库（如Chai）结合使用。
  • 适用场景：适用于JavaScript项目，特别是在需要处理异步操作和Promise的场景。

• RSpec (Ruby)

  • 特点：RSpec是一个用于Ruby语言的行为驱动开发（BDD）框架，提供了一种表达性强的语法来编写测试。
  • 适用场景：适用于Ruby on Rails项目，特别是那些采用BDD方法论的团队。

• Google Test (C++)

  • 特点：Google Test是一个用于C++的测试框架，提供了丰富的断言和测试组织功能。
  • 适用场景：适用于C++项目，特别是需要高性能和复杂测试结构的应用程序。

• Karma (JavaScript)

  • 特点：Karma是一个测试运行器，可以为JavaScript应用提供实时的测试反馈。它通常与Mocha和Chai等断言库一起使用。
  • 适用场景：适用于需要在不同浏览器上进行测试的JavaScript前端应用。

• Selenium

  • 特点：虽然Selenium主要用于自动化Web浏览器交互，但它也可以用来执行Web应用的单元测试。
  • 适用场景：适用于Web应用的自动化测试，特别是需要模拟用户交互的场景。

• 选择测试框架时的考虑因素：

  • 语言和平台支持：选择与你的编程语言和开发平台兼容的框架。
  • 社区和文档：选择有良好文档和活跃社区支持的框架，以便在遇到问题时能够快速找到解决方案。
  • 功能需求：根据项目需求选择提供所需功能的框架，例如参数化测试、并行测试等。
  • 集成需求：考虑框架与现有开发工具和持续集成系统的集成能力。
  • 团队熟悉度：选择团队成员熟悉或愿意学习的框架，以减少学习曲线。

编写测试用例

• 正向测试（Positive Testing）

  • 定义：验证程序在正常或预期条件下的行为。

  • 方法 ：

    • 确定代码的正常使用场景。
    • 设计测试用例以验证主要功能和流程。
    • 确保测试覆盖了最常见的使用情况。

  • 边界条件测试（Boundary Value Analysis）

  • 定义：验证程序在边界或极端条件下的行为。

  • 方法 ：

    • 确定输入或循环的边界值，如数组的最小长度、最大长度、空数组等。
    • 测试循环的开始和结束条件。
    • 检查输入值的上限和下限。

  • 等价类划分（Equivalence Partitioning）

  • 定义：将输入数据划分为若干等价类，每个类的行为预期是相同的。

  • 方法 ：

    • 识别有效和无效的输入值集合。
    • 从每个等价类中选择至少一个测试用例。

  • 错误猜测（Error Guessing）

  • 定义：基于经验和直觉，猜测可能存在缺陷的代码区域。

  • 方法 ：

    • 识别代码中可能出错的逻辑。
    • 设计测试用例来验证这些猜测。

  • 测试用例的结构

  • 标题：明确测试用例的目的。

  • 前提条件：测试执行前必须满足的条件。

  • 测试步骤：详细描述执行测试的每个步骤。

  • 预期结果：定义测试执行后的预期行为或输出。

  • 实际结果：记录测试执行后的实际行为或输出。

  • 测试状态：标记测试通过或失败的状态。

断言的使用

• 断言的作用：

  • 验证预期结果： 断言允许测试者明确地指出代码执行后应该产生的结果。

  • 提供明确的错误信息： 当测试失败时，断言可以提供关于期望值和实际值差异的具体信息，这有助于快速定位问题。

  • 简化测试逻辑： 通过使用断言，测试代码可以更加简洁和直观，因为断言通常集成在测试框架中。

  • 自动化测试验证： 断言使得测试结果的验证自动化，无需手动检查输出。

  • 提高测试覆盖率： 断言有助于确保测试覆盖了所有重要的执行路径和边界条件。

• 相等性断言：

  • 验证两个值是否相等。

    assertEquals(expectedValue, actualValue);
  

• 不等性断言：

  • 验证两个值是否不相等。

    assertNotEquals(notExpectedValue, actualValue);
  

• 真值断言：

  • 验证一个条件是否为真。

    assertTrue(condition);
  

• 假值断言：

  • 验证一个条件是否为假。

    assertFalse(condition);
  

• 异常断言：

  • 验证代码执行时是否抛出了特定的异常。

    assertThrows(ExpectedException.class, () -> {
        // 调用可能抛出异常的方法
    });
  

• 范围断言：

  • 验证一个值是否在特定的范围内。

    assertGreater(expectedMin, actualValue);
    assertLess(expectedMax, actualValue);
  

• 正则表达式断言：

  • 验证一个字符串是否匹配特定的正则表达式。

    assertMatchesRegex("expectedPattern", actualString);
  

• 同一度断言：

  • 验证两个引用是否指向同一个对象。

    assertSame(expectedObject, actualObject);
  

测试的组织和管理

• 测试代码的组织结构

• 按功能组织：

  • 测试代码通常按照被测试的功能模块组织，每个模块或类有自己的测试类。

• 目录结构：

  • 在项目中创建一个专门的测试目录，如test或tests，在这个目录下进一步按模块划分子目录。

• 测试类和方法：

  • 测试类通常以被测试类的名字命名，后跟Test作为后缀。
  • 测试方法的命名应清晰表达测试的意图，如testAdditionPositiveNumbers。

• 使用命名空间（针对某些语言）：

  • 在支持命名空间的语言中，使用命名空间来组织测试代码，避免命名冲突。

• 模块化测试代码：

  • 将测试代码分解为模块或包，每个模块包含相关的测试类和辅助类。

• 命名约定：

• 测试类命名：

  • 遵循ClassNameTest或TestClassName的命名模式。

• 测试方法命名：

  • 使用test_前缀，后跟测试的场景或行为描述，如test_addition_with_negative_numbers。

• 常量和变量：

  • 测试中使用的常量和变量应有明确和一致的命名规则。

• 避免使用缩写：

  • 在命名测试用例和变量时，为了提高可读性，避免使用缩写。

• 测试的管理和执行策略：

• 自动化测试执行：

  • 使用持续集成（CI）工具自动执行测试，确保代码提交后立即验证。

• 测试依赖管理：

  • 确保测试代码不依赖于特定的运行顺序，每个测试都能独立运行。

• 测试数据管理：

  • 使用工厂模式或测试数据构建器模式来管理测试数据，确保数据的一致性和可复用性。

• 测试环境隔离：

  • 为测试提供一个隔离的环境，确保测试不会受到外部因素的干扰。

• 测试覆盖率目标：

  • 设定代码覆盖率目标，使用工具持续监控测试覆盖率。

• 测试分层：

  • 根据测试的范围和目的，将测试分层，如单元测试、集成测试、系统测试等。

• 测试报告：

  • 生成详细的测试报告，包括通过率、失败的测试用例、测试覆盖率等信息。

• 测试维护：

  • 定期审查和更新测试用例，确保它们与代码的当前状态保持一致。

• 测试代码审查：

  • 将测试代码纳入代码审查过程，确保测试的质量。

• 测试优先级：

  • 根据风险和重要性为测试用例设置优先级，优先执行关键功能的测试。

• 测试版本控制：

  • 将测试代码纳入版本控制系统，与应用代码同步演进。

Mocking和Stubs

• Mock对象：

  • Mock对象是一个模拟的、假的实现对象，用于在单元测试中代替实际的依赖对象。
  • 它主要用于验证被测试对象的行为，而不是依赖对象的行为。

• Stubs：

  • Stubs（存根）是提供预定响应的简单对象，通常用于模拟函数或方法的返回值。
  • 它们用于设置测试环境，以便在测试中模拟外部依赖的特定行为。

• 应用场景：

• 当单元测试需要隔离外部依赖时，使用Mock对象和Stubs来模拟这些依赖的行为。

• 在测试中验证对象之间的交互，而不是它们的内部逻辑。

• 使用Mocking工具隔离外部依赖：

  假设有一个UserService类，它依赖于一个UserRepository来获取用户数据。在单元测试中，我们不想与数据库交互，而是想模拟UserRepository的行为：

  @Test
  public void testGetUser() {
      // 创建Mock对象
      UserRepository mockRepository = Mockito.mock(UserRepository.class);
      
      // 设置Mock行为
      Mockito.when(mockRepository.findById(1)).thenReturn(new User(1, "TestUser"));
      
      // 创建被测试对象，并注入Mock的依赖
      UserService userService = new UserService(mockRepository);
      
      // 调用方法并验证结果
      User user = userService.getUser(1);
      assertEquals("TestUser", user.getName());
      
      // 验证交互
      Mockito.verify(mockRepository).findById(1);
  }
  

• 展示如何使用Mocking工具来隔离外部依赖。

测试覆盖率

• 重要性：

• 衡量测试的完整性：

  • 测试覆盖率提供了一个量化的指标，用于衡量测试用例覆盖代码的程度。

• 发现未测试的代码：

  • 高覆盖率可以减少未被测试的代码部分，从而降低引入缺陷的风险。

• 提高代码质量：

  • 通过关注未被测试覆盖的代码区域，开发者可以提高代码的质量和健壮性。

• 使用工具衡量和提高测试覆盖率：

• 集成覆盖率工具：

  • 在构建过程或持续集成流程中集成覆盖率工具，如JaCoCo、Cobertura或Istanbul。

• 分析覆盖率报告：

  • 运行测试后，生成覆盖率报告，分析哪些代码区域没有被测试覆盖。

• 改进测试用例：

  • 根据覆盖率报告，添加或改进测试用例，以覆盖未测试的代码。

• 设置覆盖率目标：

  • 为项目设定合理的覆盖率目标，并持续跟踪达成情况。

• 持续改进：

  • 将覆盖率作为代码审查和质量控制的一部分，持续改进测试覆盖率。

实验

一 实验目的：

1、了解什么是单元测试，单元测试的级别、单元测试的内容。

2、掌握单元测试框架JUnit的使用。

3、掌握参数化测试方法的运用及测试脚本的编写。

二 实验环境

1、JDK8.0或以上；

2、Intellij IDEA集成开发环境；

3、Maven构建工具。

三 实验准备

1、掌握JUnit测试框架的基本使用；

2、具备Java编程基础；

3、安装及配置好测试环境。

四 实验内容

（一）网上蛋糕购物系统中，针对蛋糕商品查询业务的持久类GoodsDao中的getGoodsById、getCountOfGoodsByTypeID方法编写单元测试类（一般情况下，单元测试要对每个方法进行测试）。

（1）创建GoodsDaoTest测试类，编写对应的测试方法。请提供GoodsDaoTest测试类代码，要求代码中要对每个方法进行注释说明。

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.mockito.InjectMocks;
import org.mockito.Mock;
import org.mockito.Mockito;
import org.mockito.MockitoAnnotations;

public class GoodsDaoTest {

    @Mock
    private GoodsDataAccess goodsDataAccess; // 假设这是访问数据库的接口

    @InjectMocks
    private GoodsDao goodsDao; // 被测试的持久类

    @BeforeEach
    public void setUp() {
        MockitoAnnotations.initMocks(this); // 初始化Mock对象
    }

    // 测试getGoodsById方法
    @Test
    public void testGetGoodsById_WithValidId_ShouldReturnCorrectGoods() {
        // 准备
        int validId = 1;
        Goods expectedGoods = new Goods(validId, "Chocolate Cake", 20.0);
        Mockito.when(goodsDataAccess.getGoodsById(validId)).thenReturn(expectedGoods);

        // 执行
        Goods result = goodsDao.getGoodsById(validId);

        // 验证
        assertNotNull(result, "返回的对象不应为空");
        assertEquals(expectedGoods, result, "返回的蛋糕应与预期相符");
    }

    @Test
    public void testGetGoodsById_WithInvalidId_ShouldReturnNull() {
        // 准备
        int invalidId = -1;
        Mockito.when(goodsDataAccess.getGoodsById(invalidId)).thenReturn(null);

        // 执行
        Goods result = goodsDao.getGoodsById(invalidId);

        // 验证
        assertNull(result, "使用无效ID查询时，应返回null");
    }

    // 测试getCountOfGoodsByTypeID方法
    @Test
    public void testGetCountOfGoodsByTypeID_WithValidTypeId_ShouldReturnCorrectCount() {
        // 准备
        int validTypeId = 1;
        int expectedCount = 10;
        Mockito.when(goodsDataAccess.getCountOfGoodsByTypeID(validTypeId)).thenReturn(expectedCount);

        // 执行
        int result = goodsDao.getCountOfGoodsByTypeID(validTypeId);

        // 验证
        assertEquals(expectedCount, result, "返回的数量应与预期相符");
    }

    @Test
    public void testGetCountOfGoodsByTypeID_WithInvalidTypeId_ShouldReturnZero() {
        // 准备
        int invalidTypeId = -1;
        Mockito.when(goodsDataAccess.getCountOfGoodsByTypeID(invalidTypeId)).thenReturn(0);

        // 执行
        int result = goodsDao.getCountOfGoodsByTypeID(invalidTypeId);

        // 验证
        assertEquals(0, result, "使用无效类型ID查询时，应返回0");
    }
}

代码解释：

• @Mock注解用于创建模拟对象。
• @InjectMocks注解用于创建被测试类的实例，并将模拟对象注入到它的依赖中。
• @BeforeEach注解的方法在每个测试方法执行之前都会运行，用于设置测试环境。
• @Test注解的方法是实际的测试用例。
• Mockito.when(...).thenReturn(...)用于定义模拟对象的行为。
• assertNotNull、assertEquals和assertNull是JUnit提供的断言方法，用于验证测试结果是否符合预期。

（2）请设计3条测试用例测试getCountOfGoodsByTypeID方法，执行测试。

测试用例：

|----|--------|--------|------|------|------|
| 序号 | 测试用例编号 | 测试用例名称 | 输入数据 | 预期结果 | 测试结果 |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |

测试用例1: 有效商品类型ID

序号	测试用例编号	测试用例名称	输入数据	预期结果	测试结果
1	TC001	正常商品类型查询	1	>0	[待测试]

说明：此测试用例验证当提供有效的商品类型ID时，方法应返回该类型下商品的正数数量。

测试用例2: 无效商品类型ID（负数）

序号	测试用例编号	测试用例名称	输入数据	预期结果	测试结果
2	TC002	负数商品类型查询	-1	0	[待测试]

说明：此测试用例验证当商品类型ID为负数时，方法应返回0，表示没有商品匹配。

测试用例3: 边界商品类型ID（例如最大的正整数）

序号	测试用例编号	测试用例名称	输入数据	预期结果	测试结果
3	TC003	最大正整数商品类型查询	Integer.MAX_VALUE	0或实际数量	[待测试]

说明：此测试用例验证当商品类型ID为整数最大值时，方法的表现，可能是返回0或者实际的商品数量，取决于数据库中的数据。

（3）针对以上测试方法的不足（多条测试用例需要多次执行），根据参数化测试的规则，使用以上测试用例数据，修改测试方法并执行测试。请提供修改后的测试方法代码

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import org.junit.jupiter.params.ParameterizedTest;
import org.junit.jupiter.params.provider.CsvSource;
import org.mockito.InjectMocks;
import org.mockito.Mock;
import org.mockito.Mockito;
import org.mockito.MockitoAnnotations;

public class GoodsDaoTest {

    @Mock
    private GoodsDataAccess goodsDataAccess;

    @InjectMocks
    private GoodsDao goodsDao;

    @BeforeEach
    public void setUp() {
        MockitoAnnotations.initMocks(this);
    }

    // 参数化测试用例
    @ParameterizedTest
    @CsvSource({
        "1, 10, 应返回正数的商品数量",
        "-1, 0, 应返回0表示没有商品",
        "2147483647, 5, 应返回实际的商品数量或0"
    })
    public void testGetCountOfGoodsByTypeID(int typeId, int expectedResult, String caseDescription) {
        // 准备
        Mockito.when(goodsDataAccess.getCountOfGoodsByTypeID(typeId)).thenReturn(expectedResult);

        // 执行
        int result = goodsDao.getCountOfGoodsByTypeID(typeId);

        // 验证
        assertEquals(expectedResult, result, caseDescription);
    }
}

1. 新建一个Foo类，使用Mockito框架对该类进行测试

public class Foo {

private Bar bar;

public void setBar(Bar bar) {

this.bar = bar;

}

public String doSomething() {

return "Foo::doSomething " + bar.doSomethingElse();

}

}

public class Bar {

public String doSomethingElse() {

return "Bar::doSomethingElse";

}

}

测试脚本截图为：

import static org.mockito.Mockito.*;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.mockito.InjectMocks;
import org.mockito.Mock;

public class FooTest {

    @Mock
    private Bar mockBar; // 创建Bar的Mock对象

    @InjectMocks
    private Foo foo; // 被测试的Foo对象

    @BeforeEach
    public void setUp() {
        // 初始化Mock对象
        MockitoAnnotations.openMocks(this);
    }

    @Test
    public void testDoSomething() {
        // 准备
        when(mockBar.doSomethingElse()).thenReturn("Bar::doSomethingElse");

        // 执行
        String result = foo.doSomething();

        // 验证
        verify(mockBar).doSomethingElse(); // 验证Bar的doSomethingElse方法被调用
        assertEquals("Foo::doSomething Bar::doSomethingElse", result);
    }
}

五 实验总结

（1）什么叫桩程序？桩程序有什么作用？

桩程序（Stub）： 桩程序是一种模拟对象，用于在单元测试中代替实际的依赖项或外部系统。它通常用于模拟那些在测试环境中不可用或不适合使用的组件，如数据库、网络服务或复杂计算。

作用：

1. 隔离测试：桩程序允许开发者在不依赖外部系统或复杂逻辑的情况下测试代码。
2. 控制测试环境：通过返回预定的响应，桩程序可以控制测试环境，确保测试的一致性和可重复性。
3. 提高测试速度：使用桩程序可以避免耗时的外部调用，从而加快测试执行速度。
4. 简化测试逻辑：桩程序可以简化测试逻辑，使测试用例更专注于验证被测试代码的行为。
5. 模拟错误情况：桩程序还可以模拟错误情况或异常响应，帮助测试代码的健壮性和错误处理能力。

（2）使用参数化测试有什么好处？

参数化测试是一种测试方法，它允许使用不同的输入参数多次执行同一个测试方法。以下是使用参数化测试的一些好处：

1. 减少重复代码：参数化测试可以减少编写和维护多个相似测试用例的代码量。
2. 提高测试效率：通过一次性执行多个测试用例，参数化测试可以提高测试的效率和覆盖率。
3. 简化测试数据管理：集中管理测试数据，便于更新和维护。
4. 增强测试的灵活性：可以轻松地添加、修改或删除测试参数，以适应不同的测试需求。
5. 提高测试的可读性：通过清晰的参数化表达，测试用例的意图和行为更容易被理解。
6. 支持边界值分析：参数化测试可以方便地测试边界值和异常值，提高代码的边界条件覆盖率。
7. 自动化测试执行：参数化测试通常与自动化测试框架结合使用，实现测试的自动化执行。
8. 易于维护和扩展：随着软件需求的变更，参数化测试可以更容易地进行更新和扩展。
9. 提供一致的测试结果：确保每个测试用例在相同的测试逻辑下运行，提供一致的测试结果。