Важливість Покриття Коду в Тестуванні Програмного Забезпечення
Під час розробки будь-якого програмного забезпечення, неминуче виникають різноманітні помилки. Це можуть бути як синтаксичні огріхи, так і логічні недоліки, а також проблеми з продуктивністю, обробкою даних або навіть серйозніші вразливості.
Враховуючи, наскільки поширені помилки при створенні програм, тестування є критично важливим етапом розробки. Якісне та ефективне тестування забезпечує не тільки відповідність програмного забезпечення потребам користувачів, а й його відповідність стандартам, а також мінімізує вразливості, які можуть бути використані зловмисниками.
Процес тестування може включати в себе автоматизовані тести, модульні тести, інтеграційне тестування, а також системне тестування, що перевіряє програму як єдине ціле.
Ключове питання, яке виникає при роботі з програмним забезпеченням, полягає в тому, як оцінити повноту його тестування. Чи достатньо проведених тестів? Чи всі частини програми пройшли перевірку, чи є нетестовані фрагменти коду?
Саме ці питання підкреслюють важливість покриття коду. Це метрика, яка показує, яка частина коду була фактично виконана під час тестування. Результат виражається у відсотках.
Цей відсоток демонструє, яка частина вашої програми була перевірена тестами. Наприклад, 60% покриття означає, що 40% коду залишилися неперевіреними, і там можуть ховатися помилки або вразливості.
Таким чином, покриття коду дозволяє оцінити ефективність та повноту проведених тестів, гарантуючи всебічну перевірку програмного забезпечення перед випуском. Це допомагає зменшити кількість помилок у вже розгорнутій програмі, що позитивно впливає на досвід користувачів.
Хоча 100% покриття не гарантує відсутність помилок, високе покриття коду є важливим для забезпечення ефективного тестування.
У критичних галузях, таких як аерокосмічна та медична, де помилки можуть мати трагічні наслідки, вимоги до тестування програмного забезпечення можуть передбачати 100% покриття.
Типи Метрик Покриття Коду
Існує кілька типів метрик покриття, які можна виміряти під час тестування:
- Покриття операторів – показує відсоток виконаних операторів у коді.
- Покриття функцій – показує відсоток викликаних функцій.
- Покриття розгалужень – вимірює відсоток пройдених шляхів виконання, включаючи всі можливі варіанти умовних операторів (if, switch, if-else).
- Покриття умов – вимірює відсоток логічних виразів, перевірених як на істину, так і на хибність.
- Покриття циклів – показує відсоток виконаних циклів у коді.
- Покриття шляхів – вимірює відсоток всіх можливих шляхів виконання, які були протестовані.
Ці метрики зазвичай відображаються у звіті про покриття коду.
Рекомендації щодо Покриття Коду
Для ефективного та якісного покриття коду рекомендується дотримуватись певних практик:
Майте Чіткі Цілі Покриття
Для кожного виду тестування встановлюйте цільові показники покриття коду. Це не тільки допомагає визначити конкретні цілі тестування, але й зменшує кількість дефектів, орієнтуючи зусилля команди на підвищення покриття. Також це підкреслює важливість тестування в процесі розробки.
Зосередьтеся на Якості Тестів
Пам’ятайте, що покриття коду показує лише відсоток перевіреного коду, а не те, чи були ці перевірки правильними. Тому акцент слід робити на створенні якісних та ефективних тестів, які правильно перевіряють програмне забезпечення та приносять користь.
Збільшуйте Покриття Коду у Змінюваних Областях
Досягнення високого покриття у великих проектах може бути складним, тому варто постійно працювати над його покращенням. Відмінний підхід – вимагати високого покриття (понад 90%) для кожного нового коміту. Це гарантує, що всі зміни матимуть високий рівень тестування.
Аналізуйте Дані Покриття Коду
Використовуйте результати покриття коду для визначення областей, які потребують додаткового тестування. Зосередьтеся на критичних ділянках з низьким покриттям. Аналіз даних допоможе покращити якість тестування і, як наслідок, зменшити кількість помилок.
Покриття Коду vs Покриття Тестів
Хоча обидва ці показники використовуються для оцінки ефективності тестування, вони відрізняються за своєю суттю:
Покриття тестами оцінює, наскільки написані тести відповідають вимогам програмного забезпечення. Воно фокусується на перевірці кожної вимоги та визначає, наскільки добре програмне забезпечення перевірено на відповідність цим вимогам. Результати показують відсоток вимог, які були охоплені тестами. Покриття тестами зазвичай проводять фахівці з забезпечення якості.
Покриття коду, з іншого боку, вимірює відсоток вихідного коду, який був виконаний під час тестування. Воно показує, яка частина операторів, функцій, шляхів виконання та умов була перевірена. Покриття коду використовується для оцінки того, наскільки добре тести охоплюють код, і зазвичай проводиться розробниками.
Покриття коду є важливим показником для вимірювання під час тестування програмного забезпечення. Далі представлені кілька інструментів, які допоможуть вам у цьому процесі:
Clover
Clover – це інструмент з відкритим кодом, розроблений Atlassian. Він написаний на Java і може працювати на будь-якій системі, що підтримує Java Runtime Environment.
Clover підтримує код, написаний на Java, Groovy або AspectJ, а також тестові фреймворки JUnit, TestNG та Spock. Він інтегрується з IDE IntelliJ IDEA та Eclipse.
Clover може вимірювати різноманітні показники покриття, такі як метод, оператор, гілка та глобальне покриття. Звіти, згенеровані Clover, можуть бути у форматі HTML, PDF, XML, JSON або простого тексту. Однією з ключових переваг Clover є його інтеграція з іншими інструментами та постійний розвиток.
JaCoCo
JaCoCo – це безкоштовна бібліотека для Java, розроблена командою EclEmma. Вона реалізована у EclEmma, інструменті для покриття коду Java для Eclipse IDE.
JaCoCo надає детальний аналіз покриття, результати якого відображаються безпосередньо в редакторі коду, з можливістю перегляду до рівня методу. Він використовує кольорове кодування, щоб виділити рядки коду, які були повністю, частково або зовсім не охоплені тестами. JaCoCo є легким інструментом, який не потребує складних налаштувань.
Cobertura
Cobertura – це безкоштовний інструмент для покриття коду Java з відкритим вихідним кодом. Його можна використовувати самостійно, через сценарій Ant або плагін Maven. Використання через плагін Maven є найпоширенішим способом застосування Cobertura.
Cobertura вимірює відсоток рядків або гілок, які були виконані тестами. Він надає метрики, такі як покриття рядків та покриття гілок. Результати відображаються у форматах HTML або XML, показуючи, які частини коду не були перевірені. Cobertura також можна використовувати для пошуку неперевіреного коду, виявлення помилок та недоступного коду.
Istanbul
Istanbul – це інструмент для покриття коду JavaScript з підтримкою ES6+. Його можна встановити як залежність розробки за допомогою менеджера пакетів node.
Istanbul надає метрики покриття коду, такі як оператор, розгалуження, функція та покриття рядка. Результати можна вивести в термінал або у форматі HTML. Istanbul також підтримує програми, що породжують підпроцеси, та проєкти Babel і TypeScript.
Pytest-cov
Pytest-cov – це безкоштовний плагін Python для створення звітів про покриття коду. Він встановлюється за допомогою pip і керується з командного рядка. Звіт показує, які твердження у проекті не були охоплені тестами та надає відсоток покриття тестами.
Pytest-cov підтримує підпроцеси, xdist і має послідовну поведінку pytest. Типова поведінка Pytest-cov – видалення наявних даних покриття, але також можна комбінувати результати з попередніх тестів.
Coverage.py
Coverage.py – це інструмент для покриття коду Python, що встановлюється через pip. Він вимірює покриття рядків або операторів і показує результати у вигляді кількості операторів, які пропустили тести, відсоток покриття тестами, та рядки коду, які не були охоплені. Coverage.py також можна налаштувати для вимірювання покриття гілок. Звіт про покриття можна представити у терміналі, а також у форматах HTML, XML, JSON і LCOV.
SimpleCov
SimpleCov – це інструмент для покриття коду Ruby, який використовує вбудовану бібліотеку Ruby для збору даних. Він об’єднує результати різних типів тестів і форматує код з використанням кольорового кодування, що допомагає легко визначити перевірені і неперевірені частини. За замовчуванням SimpleCov вимірює покриття рядка, але його можна налаштувати для вимірювання покриття гілок.
Deep Cover
Deep Cover – це точний інструмент для покриття коду Ruby. Він пропонує точніші звіти про покриття рядка, гарантуючи, що лінія вважається покритою, лише коли вона виконується повністю, а не частково. Deep Cover також підтримує покриття вузлів і гілок. Він інтегрується з іншими інструментами покриття коду, такими як SimpleCov, роблячи їх більш точними.
Висновок
Попри те, що більше покриття коду не обов’язково гарантує відсутність помилок, це важливий показник для врахування під час тестування програмного забезпечення. Покриття коду дозволяє оцінити, наскільки ефективно написані тести перевіряють код. Прагнення до покращення покриття коду допомагає створити більш надійне програмне забезпечення, менш схильне до помилок. Для досягнення цих цілей скористайтеся інструментами, представленими вище.
Також рекомендуємо вам ознайомитись з інструментами хмарного тестування навантаження.