单元测试编写

单元测试编写

简介

单元测试是软件开发中的一种测试方法，用于验证代码中最小的可测试单元（如函数、方法或类）是否按预期工作。它通常是自动化测试的一部分，帮助开发者快速发现和修复代码中的错误，提高代码质量，并支持持续集成（CI）流程。

单元测试的核心特点包括：

• 隔离性：每个测试应独立运行，不依赖外部资源（如数据库、网络）。
• 快速执行：测试应能在短时间内完成，以便频繁运行。
• 确定性：相同输入应始终产生相同输出。

单元测试的基本结构

一个典型的单元测试包含以下部分： 1. 准备（Arrange）：设置测试环境和输入数据。 2. 执行（Act）：调用被测代码。 3. 断言（Assert）：验证输出是否符合预期。

示例（Python + pytest）

# 被测函数
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

# 测试代码
def test_add():
    # Arrange
    x, y = 2, 3
    
    # Act
    result = add(x, y)
    
    # Assert
    assert result == 5

单元测试框架

不同语言有各自的单元测试框架：

语言	常用框架
Python	pytest, unittest
Java	JUnit, TestNG
JavaScript	Jest, Mocha
C#	NUnit, xUnit

测试替身（Test Doubles）

当被测代码依赖外部组件时，可以使用测试替身模拟这些依赖：

classDiagram class Database { +get_data() List } class Service { -db: Database +process_data() List } class MockDatabase { +get_data() List } Service --> Database Service ..|> MockDatabase : 测试时替换

常见测试替身类型：

• Mock：预设行为的对象，验证调用方式
• Stub：提供固定响应的简单替代
• Fake：轻量级的功能实现（如内存数据库）

Mock示例（Python + unittest.mock）

from unittest.mock import Mock

def test_process_data():
    # 创建mock数据库
    mock_db = Mock()
    mock_db.get_data.return_value = [1, 2, 3]
    
    service = Service(mock_db)
    result = service.process_data()
    
    assert result == [1, 2, 3]
    mock_db.get_data.assert_called_once()  # 验证调用

测试覆盖率

测试覆盖率衡量被测试执行的代码比例，常用指标包括：

• 行覆盖率
• 分支覆盖率
• 函数覆盖率

数学表示为： $\text{覆盖率}=\frac{\text{已执行代码}}{\text{可执行代码}}\times 100\mathrm{\%}$

最佳实践

1. 测试命名：使用描述性名称（如test_add_positive_numbers） 2. 单一职责：每个测试只验证一个行为 3. FIRST原则：

  * Fast（快速）
  * Isolated（隔离）
  * Repeatable（可重复）
  * Self-validating（自验证）
  * Timely（及时）

4. 避免测试实现细节：测试行为而非内部实现

实际案例

用户注册服务测试

测试一个用户注册服务，需要验证： 1. 成功注册时返回用户ID 2. 重复用户名时抛出异常 3. 密码加密存储

import pytest
from unittest.mock import Mock

def test_register_success():
    # Arrange
    user_repo = Mock()
    user_repo.exists.return_value = False
    user_repo.save.return_value = "user123"
    service = UserService(user_repo)
    
    # Act
    user_id = service.register("new@example.com", "password")
    
    # Assert
    assert user_id == "user123"
    user_repo.exists.assert_called_with("new@example.com")
    user_repo.save.assert_called()

def test_register_duplicate():
    user_repo = Mock()
    user_repo.exists.return_value = True
    service = UserService(user_repo)
    
    with pytest.raises(DuplicateUserError):
        service.register("existing@example.com", "password")

常见问题与解决方案

问题	解决方案
测试依赖外部服务	使用Mock或Stub替代
测试随机行为	固定随机种子或注入随机数生成器
测试耗时操作	使用虚拟时钟或时间模拟
测试多线程代码	使用同步原语或测试专用线程调度器

进阶主题

• 参数化测试（同一测试多组输入）
• 基于属性的测试（如Hypothesis框架）
• 突变测试（验证测试有效性）
• 测试驱动开发（TDD）

通过系统化的单元测试实践，开发者可以构建更健壮、可维护的代码库，显著降低生产环境中的缺陷率。