Чем полезны моки в тестировании ПО?

Сегодня с компанией FoxmindED рассматриваем, что такое моки и в каких случаях они используются…

Моки — это тестовые объекты, которые заменяют реальные компоненты программы в процессе тестирования. Они используются для имитации поведения реальных компонентов, чтобы тестируемая система могла работать независимо от них.

Они могут использоваться в различных ситуациях, в том числе:

• Для изоляции тестируемой системы от внешних зависимостей.
• Для проверки поведения тестируемой системы в различных условиях. 
• Для создания тестовых сценариев, которые невозможно или сложно реализовать с использованием реальных компонентов. Например, моки могут использоваться для имитации поведения компонентов, которые еще не реализованы, или для имитации поведения компонентов, доступ к которым ограничен.

Как видим, это достаточно мощный инструмент, который может значительно улучшить процесс тестирования ПО. Однако важно использовать моки ответственно и вдумчиво, чтобы избежать создания нереалистичных тестовых сценариев.

Типы моков и стабов

Существует два основных типа моков:

• Моки (англ. mock object) — это полнофункциональные тестовые объекты, которые позволяют контролировать вызов методов, передачу аргументов и проверку ожидаемого поведения.
• Стабы (англ. stub object) — это упрощенные моки, которые возвращают заранее определенные значения на определенные входные данные.

Рассмотрим основные различия:

Приведем примеры и сценарии использования моков и стабов в тестировании:

• Моки

Пример 1. Тестирование взаимодействия с внешним API

Сценарий: класс, отправляющий HTTP-запросы к внешнему API. Создание мока для эмуляции ответов от API в различных сценариях, таких как успешный ответ, ошибка сервера и отсутствие соединения.

from unittest.mock import MagicMock

api_mock = MagicMock()

api_mock.send_request.return_value = {'status': 'success'}

result = my_code_that_uses_external_api(api_mock)

assert result == 'expected_result'

Пример 2. Тестирование взаимодействия с базой данных

Сценарий: функция, выполняющая SQL-запросы к базе данных. Создание мока для эмуляции ответов от базы данных и проверка корректности обработки данных.

from unittest.mock import MagicMock

database_mock = MagicMock()

database_mock.query.return_value = {'result': 'example'}

result = my_code_that_queries_database(database_mock, "select * from table")

assert result == {'result': 'example'}

• Стабы

Пример 1. Тестирование обработки ошибок при работе с файловой системой

Сценарий: модуль, читающий данные из файла. Создание стаба для эмуляции ситуации, когда файл не найден.

class FileSystemStub:

    def read_file(self, filename):

        if filename == 'nonexistent_file.txt':

            raise FileNotFoundError("File not found")

        return 'file_content'

file_system_stub = FileSystemStub()

result = my_code_that_reads_file(file_system_stub, 'existing_file.txt')

assert result == 'file_content'

Пример 2. Тестирование работы с внешним устройством (например, датчиком)

Сценарий: модуль, считывающий данные с датчика. Создание стаба для эмуляции различных значений сенсора.

class SensorStub:

    def get_reading(self):

        return 25.5

sensor_stub = SensorStub()

result = my_code_that_reads_sensor(sensor_stub)

assert result == 'Normal Reading'

Преимущества и недостатки мок-тестирования

Мок-тестирование обладает рядом преимуществ. Во-первых, оно ускоряет процесс тестирования, предоставляя возможность проверять тестируемую систему, избегая зависимостей от внешних компонентов. Это значительно сокращает время проверки, поскольку не требуется создание и настройка реальных компонентов. Во-вторых, моки изолируют тестируемую систему от внешних зависимостей, упрощая процесс тестирования и уменьшая риск возникновения ошибок. Тестировщики могут фокусироваться на внутренней логике системы, не отвлекаясь на взаимодействие с внешними компонентами. В-третьих, использование моков расширяет возможности тестирования, позволяя создавать тестовые сценарии, которые сложно или невозможно реализовать с использованием реальных компонентов. Моки могут имитировать поведение компонентов, которые еще не реализованы или ограничены в доступе.

FoxmindEd — это учебный центр с большим выбором направлений курсов для новичков и программистов с опытом!

Начинаете свой путь в IТ? Попробуйте курсы Start

Имеете базовые навыки программирования? Тогда вам на курсы Junior

Хотите углубить свои знания в IТ? У нас есть курсы Middle/Senior

Однако мок-тестирование также не лишено недостатков. В частности, существует риск создания нереалистичных тестовых сценариев, если моки используются неправильно. Мок-объекты могут имитировать поведение компонентов, не соответствующее реальному поведению системы. Это может привести к недостоверным результатам тестирования. Кроме того, использование моков может усложнить процесс тестирования, требуя от тестировщиков понимания того, как работают мок-объекты и как они влияют на поведение тестируемой системы.

Создание и использование

Создание моков и стабов может быть реализовано различными способами: вручную или с использованием специальных инструментов или библиотек.

1. Для создания моков вручную, вам нужно создать класс мок-объекта, который следует интерфейсу или классу, от которого зависит ваша тестируемая система. В этом классе вы реализуете методы таким образом, чтобы они возвращали ожидаемое поведение в контексте вашего тестирования.

class MockRepository:

    def get_user(self, username):

        return User(username="John Doe")

2. Для создания стабов вручную, вам нужно определить класс стаба-объекта, который соответствует интерфейсу или классу, от которого зависит ваша тестируемая система. Затем вы реализуете методы так, чтобы они возвращали заранее определенные значения, которые вы хотите использовать в вашем тестировании.

class StubRepository:

    user_data = {"username": "John Doe", "email": "john.doe@example.com"}

    def get_user(self, username):

        return self.user_data.get(username)

Моки и стабы также можно создавать с использованием специальных инструментов и библиотек, таких как Mockito, Moq, JMockit, NSubstitute, Sinon.

После создания мока или стаба его необходимо интегрировать в тест. Для этого необходимо создать экземпляр мок-объекта или стаба-объекта и передать его в качестве аргумента тестируемой функции или метода.

def test_get_user(mock_repository):

    user = mock_repository.get_user("John Doe")

    assert user.username == "John Doe"

После этого, вы можете использовать мок для проверки поведения тестируемой системы. Для этого вы можете использовать утверждения для проверки значений, возвращаемых или извлекаемых из методов мок-объекта или стаба-объекта.

def test_get_user(mock_repository):

    user = mock_repository.get_user("John Doe")

    assert user.username == "John Doe"

    assert mock_repository.get_user.call_count == 1

Создание и использование моков и стабов улучшают процесс тестирования. Однако важно использовать их ответственно, выбирая подходящий метод в зависимости от контекста тестирования.

Инструменты и библиотеки 

Перечислим популярные инструменты и библиотеки для создания моков:

• Mockito (Java): мощный инструмент для создания моков и стабов в языке Java. Поддерживает различные фреймворки.
• Moq (C#): библиотека для мок-тестирования в среде .NET. Обладает простым синтаксисом и богатым функционалом.
• JMockit (Java): инструмент с широкими возможностями, позволяющий создавать моки, стабы и даже модифицировать код на лету.
• NSubstitute (C#): легкая и интуитивно понятная библиотека для мок-тестирования в языке C#.
• Sinon (JavaScript): библиотека для создания моков и стабов в JavaScript. Обеспечивает богатые возможности для тестирования веб-приложений.

Выбирая инструменты для мок-тестирования, важно учесть несколько аспектов. Прежде всего, обратите внимание на интеграцию инструмента с языком программирования вашего проекта — предпочтительно выбирать тот, который хорошо взаимодействует с используемым языком. Также важно учесть совместимость с фреймворком проекта, поскольку некоторые инструменты эффективнее работают с определенными фреймворками.

Также не забывайте об уровне сложности выбранного инструмента и его соответствии опыту вашей команды разработчиков. Оцените функциональные возможности инструмента, уделяя внимание созданию моков, стабов и поддержке сложных тестовых сценариев. Проверьте активность и поддержку сообщества вокруг инструмента, чтобы обеспечить стабильность и актуальность ресурсов.

Лучшие практики 

Важно использовать моки ответственно и вдумчиво, чтобы избежать создания нереалистичных тестовых сценариев и увеличения сложности тестирования. Предлагаем несколько советов по использованию:

• Перед созданием моков четко определите цели тестирования.
• Избегайте излишней детализации в создании моков, фокусируйтесь на существенных аспектах.
• Поддерживайте актуальность моков с изменениями в коде.

Как избежать распространенных ошибок?

• Регулярно обновляйте моки в соответствии с изменениями в коде, предотвращая их устаревание.
• Проверяйте поведение моков в крайних сценариях для выявления и предотвращения потенциальных проблем.
• Добавляйте пояснения к мокам и стабам для улучшения понимания их назначения и ограничений.
• Внедряйте логирование для отслеживания взаимодействия тестируемой системы с моками.

Примеры из реальной практики

Пример 1: Тестирование компонента с базой данных

Тестирование компонента, который взаимодействует с базой данных, становится простым с использованием моков. Вместо создания реальной базы данных для тестирования, мок может имитировать её поведение, возвращая заранее определенные тестовые данные. Это сокращает время и упрощает тестирование.

Пример 2: Тестирование зависимости от нереализованного компонента

Для компонентов, зависящих от нереализованных частей, использование стабов эмулирует поведение нереализованных компонентов. Например, стаб может имитировать библиотеку, еще не разработанную. Такой подход ускоряет тестирование, обеспечивая независимость от реализации сторонних компонентов.

Пример 3: Тестирование в различных условиях

Моки и стабы полезны для тестирования компонентов в разных сценариях. Например, при тестировании компонента обработки платежей, создание моков для успешных, неуспешных и ошибочных транзакций позволяет проверить его поведение в различных условиях. Это повышает качество и надежность компонента.

Заключение

Мок-тестирование – это важный инструмент в современной разработке ПО, позволяющий улучшить качество кода, ускорить процесс тестирования и обеспечить надежность приложений.

Для более глубокого понимания мок-тестирования рекомендуется изучить конкретные библиотеки и инструменты, а также активно применять их в реальных проектах. Отслеживание новых подходов и тенденций в области тестирования также является важным аспектом для профессионального роста.