单元测试的基本测试方法

1、单元测试的基本方法

　　单元测试的基本方法有：人工静态分析、自动静态分析、自动动态测试，人工动态测试。

　　人工静态分析：通过人工阅读代码来查找错误，一般是程序员交叉查看对方的代码，可能发现有特征错误和无特征错误。

　　自动静态分析：使用工具扫描代码，根据某些预先设定的错误特征，发现并报告代码中的可能错误，自动静态分析只能发现语法特征错误。

　　自动动态测试：使用工具自动生成测试用例并执行被测试程序，通过捕捉某些行为特征（如产生异常/程序崩溃等）来发现并报告错误，自动动态测试只能发现行为特征错误，对无特征错误完全无能为力，例如，前面所说的加法函数，代码可以说是最简单的，错误也是最简单的，但是自动动态测试仍然无法发现，因为测试工具不可能自动了解代码的功能。

　　人工动态测试：人工设定程序的输入和预期的正确输出，执行程序，并判断实际输出是否符合预期，如果不符合预期，自动报告错误。这里所说的"人工"，仅指测试用例的输入和预期输出是人工设定的，其他工作可以由人工完成，也可以借助工具自动完成。人工动态测试可以发现有特征错误和无特征错误，例如，前面所说的加法函数，只要人工建立一个测试用例，输入两个1，并判断输出是否等于2，运行测试，就可以发现代码中含有错误。

　　以上四种方法还可以进一步细分，例如，人工动态测试又有多种设计测试用例的方法，如果根据程序的功能来设计测试用例，就是黑盒测试，如果根据代码及代码的逻辑结构来设计测试用例，就是白盒测试。

　　2、测试方法的选择

　　工作中是不是把各种测试方法不分轻重都做一遍呢？显然不行，项目工期和预算不会允许这么做，也不符合效益原则，应该选择一种方法作为主要测试方法，其他视情况取舍。

　　自动静态分析、自动动态测试只能发现有特征错误，这两种方法加起来，做到最好也仅限于发现有特征错误，而多数语法特征错误编译器就能发现，很多行为特征错误会在开发过 程中，或集成测试和系统测试中自动暴露出来，所以这两种方法不宜作为主要测试方法。

　　人工静态分析虽然可能发现有特征错误和无特征错误，但是要彻底找出所有错误来，显然太难了。

　　人工动态测试可以发现有特征错误和无特征错误，并且具有广阔的发挥空间，可以作为主要测试方法。

　　3、黑盒测试与白盒测试

　　常常见到"单元测试是白盒测试"，"单元测试也有黑盒"之类的说法，容易引起混乱。黑盒与白盒其实是测试方法，黑盒就是针对系统的外部特性进行测试，把目标系统看作一个黑盒子，不考虑内部结构；白盒就是针对系统的内部结构进行测试。各个测试阶段都可以使用黑盒方法和白盒方法，即无论是单元测试、集成测试、系统测试阶段都可以使用黑盒方法和白盒方法。

　　黑盒测试又叫功能测试，我们首先要测试程序是否实现了基本功能，因此，黑盒测试是基本测试。黑盒测试的主要缺陷是难于衡量完整性，而白盒测试正好可以弥补个缺陷。

　　白盒测试通过逻辑覆盖率来衡量完整性，具有可以精确统计的数字指标。逻辑单位主要有：语句、分支、条件、条件值、条件值组合，路径。语句覆盖就是覆盖所有的语句，其他类推。另外还有一种判定条件覆盖，其实是分支覆盖与条件覆盖的组合。跟条件有关的覆盖就有三种，解释一下：条件覆盖是指覆盖所有的条件表达式，即所有的条件表达式都至少计算一次，不考虑计算结果；条件值覆盖是指覆盖条件的所有可能取值，即每个条件的取真值和取假值都要至少计算一次；条件值组合覆盖是指覆盖所有条件取值的所有可能组合。与条件直接有关的错误主要是逻辑操作符错误，例如：||写成&&，漏了写!什么的，采用分支覆盖与条件覆盖的组合，基本上可以发现这些错误，而条件值覆盖与条件值组合覆盖往往需要大量的测试用例，因此，条件值覆盖和条件值组合覆盖的效费比偏低，比较有价值的覆盖率是语句覆盖、条件覆盖、分支覆盖、路径覆盖。

　　4、测试用例

　　人工动态测试需要人工设计测试用例。一个测试用例，就是设定输入数据，执行被测试程序，并判断输出是否符合预期。输出符合预期，则测试通过，否则测试失败。一般来说，测试工具要能自动报告失败的测试。

　　测试用例的主要内容是输入数据和预期输出，简称输入输出，其中输入是核心，输入确定了，再根据程序的功能设定预期的正确输出。

　　如果我们把函数看作测试单元，那么，输入数据就是被测试函数所读取的外部数据及这些数据的初始值。"外部数据"是对于被测试函数来说的，就是除了局部变量以外的其他数据，分为几类：参数、成员变量、全局变量、IO媒体。IO媒体是指文件、数据库或其他储存或传输数据的媒体，例如，被测试函数要从文件或数据库读取数据，那么，文件或数据库中的原始数据也属于输入数据。

预期输出是指：返回值及被测试函数所写入的外部数据的结果值。返回值就不用说了，被测试函数进行了写操作的参数(输出参数)、成员变量、全局变量、IO媒体，它们的预期的结果值都是预期输出。

　　一个函数无论多复杂，都无非是对这几类数据的读取、计算和写入，我们的测试目的，就是要检验程序的这些行为是否符合要求。

　　总而言之，输入就是被测试程序要读取的数据，我们要设定它们的初始值，输出就是被测试程序要改写的数据，我们要判断它们的结果值是否符合预期。

　　我们只需要关注外部数据中真正需读取或写入的部分，不必理会其他部分，例如，一个参数，它是一个结构，有十个域，但是被测试函数只需要读取其中的一个域，那么测试用例只需要为这个域设定初始值；再如，被测试类中有十个成员变量，但是被测试函数只需要读取其中的一个，那么测试只需要为这个成员变量设定初始值。对预期输出的判断也一样。

　　5、测试代码

　　为了简单和实用，建议这样组织测试代码：一个产品类对应一个测试类，一个产品函数对应一个测试函数，一个测试函数内包括若干个测试用例。

　　下面是函数CMyClass::Add(int a, int b){return a+b;};的测试函数：

void CMyClassTester::Add_int_int()
{
//第一个测试用例
{ CMyClass* pObj = new CMyClass(); //1
int i = 0; //2
int j = 0; //3
int ret = pObj->Add(i, j); //4
ASSERT(ret == 0); //5
delete pObj; } //6
}

　　把参数表作为测试函数的函数名的一部分，这样当出现重载的被测试函数时，测试函数不会产生命名冲突。第1和第6行建立和销毁被测试对象，所加的{}是为了让每个测试用例的代码有一个独立的域，以便多个测试用例使用相同的变量名。第2和第3行是定义输入数据，第4行是调用被测试函数，第5行是预期输出，它的特点是当实际输出与预期输出不同时自动报错，ASSERT是VC的断言宏，也可以使用其他类似功能的宏，使用测试工具进行单元测试时，可以使用该工具定义的断言宏。更多的测试用例可以通过拷贝现有用例并修改输入输出的方法建立。

　　前面的例子是使用产品代码所用的语言来编写测试代码，还有一种方式是使用脚本语言来编写测试代码，后者的优点是无需编译即可执行测试，但缺点也非常明显：需要另外掌握一种脚本语言；复杂数据类型处理起来比较麻烦；前置操作和后置操作很难处理（要使用一种语言去调用另一种语言的代码）；在两种语言间来回切换会严重干扰人的思维，边开发边测试调试时，这种干扰思维所损失的时间可能比免编译所节约的时间多得多。

　　至于测试数据的组织，前面的例子是直接保存于代码中，另一种方式是保存于电子表格中（包括保存于数据库中），后一种方式对于测试工具开发商来说无疑是一种好选择，因为数据是独立的，测试工具容易保证新旧版本的兼容性，降低了工具开发难度，但却难于适应复杂的应用。测试这样的代码：int Add(int a, int b){return a+b;}；数据怎么组织都行，但实际应用却是很复杂的，例如，输入数据是复杂类型，可能只需要为其中的一个域设定初始值，设定初始值的途径又可能是调用对象的接口；输入数据可能需要经过中间处理；需要执行前置操作；输出要判断多个数据的结果值，这些数据又可能是高级类型，需要调用其接口来判断状态；需要执行后置操作等等，这些输入输出实际上就是代码，写在表格中显然极不方便，勉强写在表格中，使用时不可避免会产生大量的编译或解析错误，要反复地修改，反复导入，反复编译或解析，效率低下，难于适应实际的应用。

　　6、代码的可测性

　　具有良好整体结构的代码，应该符合"低耦合"的特性，形象地说，就是"各家自扫门前雪、不管他人瓦上霜"，每一个函数、每一个类、每一个模块，都应该只做自己该做的事，不要把应该由"其他人"做的事扯进来。 通常，"低耦合"的代码具有可测性，具有不当高耦合特性的代码通常不具可测性，一般来说，如果代码不具可测性，那么加入测试工程后，会产生编译错误，导致测试无法进行。

　　高质量代码应该具有正确性、可测性、可复用性、可扩展性。可测性是最基本特性，能测试才能检验和提高正确性，具备了可测性，也就具备了最基本的可复用性和可扩展性。解决不当耦合的 较好手段是重构，即改良代码结构，这样不但能顺利完成测试，更重要的保证了代码具有良好的整体结构，使代码易于维护和复用。