Під час написання програмного забезпечення у вашому коді обов’язково виникають помилки. Це може бути у формі синтаксичних помилок, логічних помилок, помилок виконання, помилок продуктивності, помилок даних або ще гірше.
Майже повсюдна природа помилок під час написання програмного забезпечення робить тестування програмного забезпечення важливим кроком у розробці програмного забезпечення. Результатом належного та ефективного тестування є не тільки високоякісне програмне забезпечення, яке відповідає потребам користувачів, але й програмне забезпечення, яке відповідає нормам і майже не має вразливостей, якими можуть скористатися зловмисники.
Тестування програмного забезпечення може проводитися у формі автоматизованого тестування, модульного тестування, інтеграційного тестування або тестування всього програмного забезпечення через системне тестування.
Однак важливе, що виникає під час роботи з програмним забезпеченням, полягає в тому, як ви визначаєте, чи всебічно перевірено ваше програмне забезпечення. Чи достатньо тестів, які ви провели на програмному забезпеченні?
Чи повністю ви протестували всі частини свого програмного забезпечення, чи є фрагменти коду, які взагалі не тестувалися?
Такі запитання обов’язково виникнуть під час тестування програмного забезпечення, і саме це робить покриття коду таким важливим.
Покриття коду – це метрика тестування програмного забезпечення, яка повідомляє вам, скільки вашого коду було виконано та, таким чином, перевірено тестами, які ви проводили на програмному забезпеченні, яке ви тестуєте. Результати покриття коду виражаються у відсотках.
Цей відсоток показує, яку частину вашого коду було охоплено тестами, які ви провели над кодом. Наприклад, якщо ви виконуєте тест і отримуєте покриття коду на 60%, це означає, що 40% вашого коду не охоплено тестами, які ви написали, і, таким чином, у неперевіреному коді можуть бути помилки та вразливості.
З цієї причини охоплення коду дозволяє аналізувати ефективність і повноту тестів, які ви проводили на своєму програмному забезпеченні. Це забезпечує належне та всебічне тестування програмного забезпечення перед його випуском. Це зменшує кількість програмних помилок у робочому програмному забезпеченні, які можуть вплинути на роботу користувачів із програмним забезпеченням.
Попри те, що 100% покриття коду не обов’язково означає, що програмне забезпечення, яке ви пишете, абсолютно безпомилкове, вам потрібно прагнути до високого охоплення коду, щоб забезпечити ефективне тестування вашого програмного забезпечення.
У таких важливих галузях, як авіакосмічна промисловість і медицина, де помилки програмного забезпечення можуть призвести до смерті, правила вимагають 100% охоплення програмного забезпечення під час тестування.
Типи показників покриття коду
Існує кілька типів показників покриття коду, які можна виміряти під час тестування програмного забезпечення. Вони включають:
- Statement Coverage – вимірює відсоток виконуваних операторів у вихідному коді, які були виконані під час тестування.
- Покриття функцій – вимірює відсоток визначених функцій, які були викликані під час тестування.
- Покриття розгалужень – вимірює відсоток розгалужень або можливих шляхів, які були виконані з усіх точок прийняття рішень у вихідному коді. Він використовується для того, щоб переконатися, що всі розгалуження, які виникають із структур керування рішеннями, таких як if, оператори switch і if else, були повністю перевірені.
- Покриття умови – вимірює відсоток логічних виразів, які були перевірені на істинні та хибні значення.
- Покриття циклу – вимірює відсоток циклів у вихідному коді, які були виконані під час тестування.
- Покриття шляху – вимірює відсоток усіх можливих шляхів виконання у вихідному коді, які були протестовані.
Наведені вище показники зазвичай включаються у звіт про покриття коду.
Рекомендації щодо покриття коду
Існують певні найкращі практики, які рекомендуються під час виконання кодового покриття, щоб забезпечити ефективність і якість кодового покриття. Вони включають:
Майте чіткі цілі охоплення
У будь-якому проведеному тестуванні програмного забезпечення встановіть цільові відсотки охоплення для кожного відповідного показника охоплення тестуванням. Це має перевагу не тільки в тому, що забезпечує чіткі цілі тестування, але й допомагає зменшити дефекти програмного забезпечення, спрямовуючи зусилля команди на збільшення охоплення коду. Це також допомагає переконатися, що тестуванню програмного забезпечення приділяється належна увага під час розробки програмного забезпечення.
Зосередьтеся на якості тесту
Важливо зауважити, що покриття коду просто показує відсоток коду, який було перевірено, і не показує, чи вони були перевірені правильно, чи програмне забезпечення без помилок. Тому замість того, щоб просто зосереджуватися на досягненні покриття коду ближче до 100 відсотків, акцент слід робити на написанні якісних і ефективних тестів, які правильно перевіряють програмне забезпечення та додають цінності.
Збільште охоплення коду в коді, який часто змінюється
У той час як досягти високих показників охоплення коду у великих проектах може бути складно, можна докласти зусиль, щоб забезпечити покращення охоплення коду з часом.
Чудовий спосіб зробити це — вимагати високого покриття коду понад 90 відсотків у кожному новому коміті, який робиться до кодової бази проекту.
Застосування покриття коду на рівні комітів є не тільки реалістичним і здійсненним, але також гарантує, що будь-які нові зміни, внесені до програмного забезпечення, матимуть відмінне покриття коду.
Вимірюйте та аналізуйте дані про покриття коду
Використовуйте результати, отримані в результаті охоплення коду, щоб визначити області, які все ще потребують тестування, а також керувати майбутніми тестуваннями, приділяючи пріоритет областям із низьким охопленням коду.
Проаналізуйте дані про покриття коду, щоб визначити критичні області програми, які ще потрібно протестувати, і спрямуйте свої зусилля на повне тестування неперевірених критичних областей. Використання даних про покриття коду для покращення та визначення пріоритетів програмного забезпечення призводить до кращого перевіреного програмного забезпечення з меншою кількістю дефектів.
Покриття коду проти покриття тесту
У той час як обидва використовуються для перевірки ефективності тестів, покриття коду та покриття тестів принципово відрізняються за своїм використанням і тим, що вони вимірюють.
Охоплення тестуванням – це показник, який використовується для визначення того, наскільки письмові тести відповідають вимогам програмного забезпечення. Це передбачає тестування кожної вимоги до програмного забезпечення та допомагає визначити, наскільки добре програмне забезпечення було перевірено на відповідність вимогам.
Результати тестового покриття показують відсоток вимог до програмного забезпечення, яке було перевірено. Покриття випробуваннями зазвичай здійснюють спеціалісти із забезпечення якості.
Покриття коду, з іншого боку, є показником тестування програмного забезпечення, який використовується для визначення відсотка вихідного коду, який було виконано письмовими тестами.
Результати охоплення коду показують, якою мірою оператори, функції, шляхи, цикли, розгалуження та умови у вихідному коді були виконані письмовими модульними тестами. Покриття коду використовується для оцінки того, наскільки добре написані тести охоплюють вихідний код, і зазвичай виконується розробниками програмного забезпечення.
Покриття коду є важливим показником, який потрібно вимірювати під час тестування програмного забезпечення. Ось кілька інструментів, які допоможуть вам із покриттям коду:
Конюшина
Clover — це інструмент із відкритим вихідним кодом, спочатку розроблений Atlassian, австралійською програмною компанією, яка розробляє продукти для команд розробників програмного забезпечення. Інструмент написаний суто мовою Java і може працювати в будь-якій операційній системі, яка задовольняє вимоги до Java Runtime Environment.
Clover можна використовувати для виконання коду, написаного на мовах програмування Java, Groovy або AspectJ. Він підтримує тестові фреймворки, такі як JUnit, TestNG і Spock, а також його можна інтегрувати з такими IDE, як IntelliJ IDEA та Eclipse.
Clover можна використовувати для вимірювання показників покриття коду, таких як метод, оператор, гілка, глобальне покриття та охоплення кожного тесту.
На основі аналізу коду він може генерувати HTML-звіти з можливістю конфігурації, які показують результати охоплення коду на додаток до областей найбільшого ризику в програмному забезпеченні та можуть бути використані для оптимізації тестів.
Звіти також можна створювати у форматі PDF, XML, JSON або простому тексті. Ключові переваги Clover полягають у тому, що його можна інтегрувати з багатьма різними інструментами, і він активно розвивається та вдосконалюється.
JaCoCo
JaCoCo — це безкоштовна бібліотека покриття коду для мови програмування Java, розроблена командою EclEmma. Бібліотека реалізована в EclEmma, який є безкоштовним інструментом для покриття коду Java для Eclipse IDE.
JaCoCo забезпечує багатий аналіз покриття, результати якого негайно підсумовуються та висвітлюються в редакторі вихідного коду Java, і дозволяє користувачам деталізувати результати покриття до рівня методу.
Результати представлені за допомогою настроюваного кольорового коду, який виділяє рядки коду, які були повністю, частково або ще не охоплені тестами, запущеними на вихідному коді. Це дозволяє об’єднувати та розглядати різні тестові прогони, щоб отримати загальне покриття коду вихідного коду.
JaCoCo — це легкий інструмент, який не потребує модифікації ваших проектів або виконання будь-яких інших налаштувань для аналізу покриття коду.
Кобертура
Cobertura — це безкоштовний інструмент для охоплення коду Java із відкритим вихідним кодом, який базується на Jcoverage і може використовуватися самостійно, через сценарій Ant або через плагін Maven. Його використання через плагін Maven є найпоширенішим способом використання Cobertura для покриття коду.
Cobertura вимірює відсоток рядків або розгалужень, які були виконані тестами, запущеними на вихідному коді Java. Він надає такі показники, як покриття лінії, яке показує відсоток операторів, виконаних під час тестів, а також покриття гілок, яке показує відсоток гілок, охоплених під час тестів.
Він також показує коефіцієнт складності, який зростає зі збільшенням кількості гілок у вашому коді Java.
Результати охоплення коду представлені в HTML або XML, показуючи, які частини вихідного коду не були перевірені. Окрім показу результатів тестового покриття, Cobertura також можна використовувати для пошуку неперевіреного коду та помилок, а також виявлення недоступного коду.
Стамбул
Istanbul — це інструмент покриття коду для коду JavaScript із підтримкою ES6+. Цей інструмент можна встановити в будь-якому проекті Javascript як залежність від розробки за допомогою менеджера пакетів вузлів.
Istanbul надає метрики покриття коду, такі як оператор, розгалуження, функція та покриття лінії. Він також показує рядки у вихідному коді, які не були охоплені тестами. Це робиться шляхом додавання лічильників рядків до вашого коду JavaScript, щоб він міг відстежувати, якою мірою модульні тести виконують ваш вихідний код.
Результати покриття коду Стамбулом можна вивести в термінал або у вигляді HTML. Крім того, Стамбул пропонує підтримку програм, які породжують підпроцеси, охоплення проектів Babel і TypeScript із відображенням джерел.
Питест-ков
Pytest-cov — це безкоштовний плагін Python, який використовується для створення звітів про покриття коду Python. Він встановлюється за допомогою інсталятора пакетів Python Pip і керується з командного рядка.
Його звіт про покриття коду показує твердження у вашому проекті Python, ті, що не охоплені тестами, а також надає відсоток охоплення тестуванням, який показує відсоток вашого коду Python, охопленого тестами.
Pytest-cov пропонує підтримку підпроцесів, підтримку xdist і послідовну поведінку pytest. Типовою поведінкою Pytest-cov під час проведення тестів є видалення наявних файлів даних покриття, щоб забезпечити нові та чисті дані для кожного нового запуску тесту. Однак це також дозволяє користувачам комбінувати результати перевірки покриття коду з попередніх тестів.
Coverage.py
Coverage.py — це інструмент покриття коду для програм Python, який встановлюється в проектах за допомогою pip.
За замовчуванням він вимірює покриття рядків або операторів і надає результати, що показують кількість операторів у програмі, тих, які пропустили тести, і відсоток покриття з тесту, а також показує рядки у вашому вихідному коді Python, які були пропущені тести. Однак його все ще можна налаштувати для вимірювання покриття гілок у програмах Python.
Coverage.py також можна використовувати, щоб визначити, які тести запускали які рядки у вихідному коді. Його звіт про покриття коду можна представити в терміналі, а також у форматах HTML, XML, JSON і LCOV.
SimpleCov
SimpleCov — це надійний інструмент для охоплення коду для мови програмування Ruby. Він використовує вбудовану бібліотеку покриття Ruby для збору відповідних даних, які будуть використані для визначення покриття коду після виконання тестів.
Найкраще в SimpleCov — це представлення результатів покриття коду. Він також об’єднує результати різних типів проведених тестів, щоб у створеному звіті відображалися результати всіх проведених тестів, що дозволяло легко ідентифікувати неперевірені частини коду.
Він також форматує вихідний код за допомогою кольорових кодів, які можна легко використовувати для визначення перевірених і неперевірених частин коду. За замовчуванням SimpleCov вимірює та повідомляє про покриття лінії тестів. Однак його можна налаштувати для вимірювання та звітування про охоплення галузі виконаними тестами.
Глибоке покриття
Deep Cover — це точний інструмент для охоплення коду Ruby. Він пропонує точніші звіти про покриття лінії, гарантуючи, що лінія вважається покритою лише тоді, коли вона виконується повністю, а не частково.
Крім того, він пропонує підтримку для охоплення вузлів і гілок, за допомогою якої можна додатково дізнатися, чи є деякі гілки, які не пройшли тести.
Deep Cover не тільки простий у використанні без необхідності конфігурації, але його можна інтегрувати в проекти за допомогою інших інструментів покриття коду, таких як вбудована бібліотека покриття коду Ruby або SimpleCov. У таких випадках Deep Cover робить інструменти суворішими, лише позначаючи рядки як виконані, лише якщо все в рядку коду виконано повністю.
Висновок
Оскільки більше покриття коду не обов’язково призведе до безпомилкового програмного забезпечення, це важливий показник, який потрібно враховувати під час тестування програмного забезпечення. Охоплення коду є важливим для оцінки того, наскільки написані тести дійсно перевіряють вихідний код програмного забезпечення.
Крім того, робота над покращенням покриття коду під час тестування призводить до кращого перевіреного програмного забезпечення, яке менш схильне до помилок у виробництві. Щоб виконати охоплення коду під час тестування програмного забезпечення, розгляньте можливість використання інструментів, запропонованих у статті.
Ви також можете ознайомитися з інструментами хмарного тестування навантаження.