如何做好单元测试？
1）代码的基本特征与产生错误的原因
无论是开发语言还是脚本语言，都会有条件分支、循环处理和函数调用等最基本的逻辑控制，如果抛开代码需要实现的具体业务逻辑，仅看代码结构的话，所有的代码都是在对数据进行分类处理，每一次条件判定都是一次分类处理，嵌套的条件判定或者循环执行，也是在做分类处理。
如果有任何一个分类遗漏，都会产生缺陷；如果有任何一个分类错误，也会产生缺陷；如果分类正确也没有遗漏，但是分类时的处理逻辑错误，也会产生缺陷。
2）单元测试用例详解
单元测试的用例是一个“输入数据”和“预计输出”的集合。需要针对确定的输入，根据逻辑功能推算出预期正确的输出，并且以执行被测试代码的方式进行验证。即“在明确了代码需要实现的逻辑功能的基础上，什么输入，应该产生什么输出”。
单元测试用例“输入数据”种类
· 被测试函数的输入参数；
· 被测试函数内部需要读取的全局静态变量；
· 被测试函数内部需要读取的成员变量；
· 函数内部调用子函数获得的数据；
· 函数内部调用子函数改写的数据；
· 嵌入式系统中，在中断调用时改写的数据；
“预计输出”：
· 被测试函数的返回值；
· 被测试函数的输出参数；
· 被测试函数所改写的成员变量；
· 被测试函数所改写的全局变量；
· 被测试函数中进行的文件更新；
· 被测试函数中进行的数据库更新；
· 被测试函数中进行的消息队列更新；
3）驱动代码，桩代码和Mock代码
驱动代码是用来调用被测函数的，而桩代码和Mock代码是用来代替被测函数调用的真实代码的。
软件测试基础知识必备之浅谈单元测试
驱动、桩和Mock代码的关系。
驱动代码（Driver）指调用被测函数的代码，在单元测试过程中，驱动模块通常包括调用被测函数钱的数据准备、调用被测函数以及验证相关结果三个步骤。
代码桩（Stub）是用来代替真是代码的临时代码。比如，某个函数A的内部实现中调用了一个尚未实现的函数B，为了对函数A的逻辑进行测试，那么就需要模拟一个函数B，这个模拟的函数B的实现就是所谓的桩代码。
伪代码：
为了实现函数A的全路径覆盖，你需要控制不同的测试用例中函数B的返回值，那么桩函数B的伪代码就应该是：
当执行第一个测试用例的时候，桩函数B应该返回true，而执行第二个测试用例的时候，桩函数B应该返回false。这样就覆盖了被测试函数A的if-else的两个分支。
桩代码的应用首先起到了隔离和补齐的作用，使被测代码能够独立编译、链接，并独立运行。同时，桩代码还具有控制被测函数执行路径的作用。
编写桩代码通常需要遵守以下三个原则：
· 桩函数要具有与原函数完全相同的原形，仅仅是内部实现不同，这样测试代码才能正确链接到桩函数；
· 用于实现隔离和补齐的桩函数比较简单，只需保持原函数的声明，加一个空的实现，目的是通过编译链接；
· 实现控制功能的桩函数是应用最广泛的，要根据测试用例的需要，输出合适的数据作为被测函数的内部输入。
Mock代码和桩代码的本质区别是：测试期待结果的验证（Assert and Expectiation）。
· 对于Mock代码来说，我们的关注点是Mock方法有没有被调用，以书面样的参数被调用，被调用的次数，以及多个Mock函数的先后调用顺序。所以，在使用Mock代码的测试中，对于结果的验证（也就是assert），通常出现在Mock函数中。
· 对于桩代码来说，我们的关注点是利用Stub来控制被测函数的执行路径，不会去关注Stub是否被调用以及怎么样被调用。所以，你在使用Stub的测试中，对于结果的验证，通常出现在驱动代码中。
实际项目中如何开展单元测试？
1）并不是所有的代码都要进行单元测试。通常只有底层模块或者核心模块的测试中才会采用单元测试。
2）你需要确定单元测试框架的选型，这和开发语言直接相关。比如，Java最常用的单元测试框架是Junit和TestNG；C/C++最常用的单元测试框架是CppTest和Parasoft C/C++test；框架选型完成后，你还需要对桩代码框架和Mock代码框架选型，选型的主要依据是开发所采用的具体技术栈；通常，单元测试框架、桩代码/Mock代码的选型工作由开发架构师和测试架构师共同决定。
3）为了能够衡量单元测试的代码覆盖率，通常你还需要引入计算代码覆盖率的工具。不同的语言会有不同的代码覆盖率统计工具，比如Java的JaCoCo，JavaScript的Istanbul。
4）最后你需要把单元测试执行、代码覆盖率统计和持续集成流水线做集成。以确保每次代码递交，都会自动触发单元测试，并在单元测试执行过程中自动统计代码覆盖率，最后以“单元测试通过率”和“代码覆盖率”为标准来决定背刺代码递交是否能够被接受。
常见问题
在项目中全民推行单元测试时，你会发现还有一些困难需要克服：
1）紧密耦合的代码难以隔离；
2）隔离后编译链接运行困难；
3）代码本身的可测性较差，通常代码的可测试性和代码规模成正比；
4）无法通过桩代码直接模拟系统底层函数的调用；
5）代码覆盖率越往后越难提高。
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