TDD *

Вначале была функция и вызывали ее в одном месте. Потом мы захотели вызвать ее в другом месте с новыми возможностями и обновили ее. Нам эта ф-ия так понравилась, что мы вызвали ее в третьем месте и еще сделали функциональные правки и… в первом месте что-то пошло не так. А как узнать? Проверять во всех местах где мы использовали эту функцию, все ли правильно работает? Можно, но лучше использовать unit тесты.

Всем привет. На связи аноним из песочницы. Как правильно тестировать свой код вы можете найти в первых строчках поисковика, а вот с настройкой окружения приходится повозиться. Так вот сегодня я хочу помочь начинающим разработчикам настроить окружение для unit тестирования своего кода.

В ходе очередного ревью толстого Pull Request'а наткнулся на Unit Test'ы с некорректным именованием тест-кейсов. Обсуждение формулировок в тест-кейсах получилось похожим на разговор Янычара и Легкоступова в к/ф "72 метра" ("если б мне в школе так доходчиво..."). В разговоре прозвучала мысль, что в рускоязычных ресурсах трудно найти толковый гайд именно по текстовым формулировкам. Решил искать самолично на русском (обычно я пользуюсь только англоязычными источниками). На хабре нашел несколько мануалов про юнит-тесты, но все они обходят стороной детали формулировок в тест-кейсах. Под катом моя попытка восполнить данный пробел.

Введение

• Краткая информация об игре
• Как принималось решение на чем делать backend. Где это будет “жить” так, чтобы за это не платить на этапе разработки
• Первые шаги в разработке — аутентификация игроков и организация поиска игры (matchmaking)
• Дальнейшие планы

Данная статья будет интересна как тестировщикам, так и разработчикам, но рассчитана в большей степени на автоматизаторов, которые столкнулись с проблемой настройки GitLab CI/CD для проведения интеграционного тестирования в условиях недостаточности инфраструктурных ресурсов и/или отсутствия платформы оркестрации контейнеров. Я расскажу, как настроить развертывание тестируемых окружений при помощи docker compose на одном единственном GitLab shell раннере и так, чтобы при развертывании нескольких окружений запускаемые сервисы друг другу не мешали.

Это продолжение истории, которая началась здесь, а продолжалась здесь и здесь.

В прошлой части я написал интеграционный тест, демонстрирующий процесс инициализации и выполнения полного набора обработчиков, извлекающих данные из базы. Но поскольку от написания этого теста, до его запуска, может пройти слишком длительное время, необходимое для кодирования не только обработчика, но и правил настройки для всех необходимых запросов к базе, то сегодня я решил реализовать его модульную версию, расчитанную на конфигурирование и запуск всего одного обработчика. Выглядит это тест вот как:

Сегодня состоялись разномасштабные испытания команды запроса данных из базы, процесс разработки которой подробно и очень многословно был описан здесь и здесь.

Что показали испытания? Команда работает, но… в том сценарии использования, в котором ее приходится задействовать, ее неудобно настраивать.

В предыдущей части я остановился на том, что разрабатываемая мной команда реализует поведение, которое можно описать вот таким тестом:

it('execute should return promise', () => {

  request.configure(options);

  request.execute().then((result) => {

    expect(result.Id).toEqual(1);
    expect(result.Name).toEqual('Jack');
  });
});

В настоящий момент занимаюсь реализацией взаимодействия с поставщиком KYC услуг. Как обычно ничего космического. Нужно просто выбрать из своей базы данных некий достаточно объемный комплект экземпляров различных записей, выгрузить их поставщику услуг и попросить поставщика записи эти проверить.

Начальная стадия обработки содержит десяток идентичных операций с отправкой запросов на извлечение данных некоего конкретного пользователя из различных таблиц базы. Есть предположение что при этом достаточно большую часть кода можно будет использовать повторно в виде абстракции Request. Попробую предположить как этим можно было бы пользоваться. Напишу первый тест:

Spock предоставляет 3 мощных (но разных по сути) инструмента, упрощающих написание тестов: Mock, Stub и Spy.

Довольно часто коду, который нужно протестировать, требуется взаимодействовать с внешними модулями, называющимися зависимостями (в оригинальной статье используется термин collaborators, который не очень распространён в русскоязычной среде).

Модульные тесты чаще всего разрабатываются для тестирования одного изолированного класса при помощи различных вариантов моков: Mock, Stub и Spy. Так тесты будут надёжнее и будут реже ломаться по мере того, как код зависимостей эволюционирует.

Такие изолированные тесты менее подвержены проблемам при изменении внутренних деталей реализации зависимостей.

От переводчика: каждый раз, когда я использую Spock Framework для написания тестов, я чувствую, что могу ошибиться при выборе способа подмены зависимостей. В этой статье есть максимально краткая шпаргалка по выбору механизма для создания моков.

Вторая статья из цикла "Test-Driven Development приложений на Spring Boot" и в этот раз я буду говорить про тестирование доступа к базе данных, важного аспекта интеграционного тестирования. Я расскажу как через тесты определять интерфейс будущего сервиса для доступа к данным, как использовать встраиваемые in-memory базы для тестирования, работать с транзакциями и загружать тестовые данные в базу.