当前位置: 首页 > news >正文

单元测试详解

🍅 点击文末小卡片 ,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快  

一、什么是单元测试?

单元测试是指,对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作,这里的最小可测试单元通常是指函数或者类;单元测试属于最严格的软件测试手段,是最接近代码底层实现的验证手段,可以在软件开发的早期以最小的成本保证局部代码的质量。另外,单元测试都以自动化的方式执行,所以在大量回归测试的场景下执行单元测试,更能提高测试效率,另外,也可以帮助开发工程师改善代码的设计与实现。

代码的基本特征:

单元测试的对象是代码,代码的开发语言多种多样,程序的功能也千变万化,但是其基本特征还是顺序执行、条件分支、循环处理和函数调用等最基本的逻辑控制。

代码产生错误的原因:

如果有代码分类遗漏,就会产生缺陷;如果代码分类错误,也会产生缺陷;如果代码分类正确也没有遗漏,但是代码分类时的处理逻辑错误,也同样会产生缺陷。在具体的工程实践中,开发工程师为了设计并实现逻辑功能正确的代码,通常会有如下的考虑过程。

1、如果要实现正确的逻辑功能,会有哪几种正常的输入?
2、是否有需要特殊处理的多种边界输入?
3、各种非法输入的可能性有多大?如何处理?

这里,黑盒测试的“等价类”,这些开发工程师眼中的代码“功能点”,就是单元测试(白盒测试)的“等价类”。

二、单元测试用例

单元测试的用例是一个“输入数据”和“预期输出”的集合;测试人员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。输入数据不仅仅是函数的入参,同样输出数据也不仅仅是函数的返回值那么简单。

输入数据:
        1、被测函数的输入参数;
        2、被测函数内部需要读取的全局静态变量;
        3、被测函数内部需要读取的成员变量;
        4、在函数内部调用子函数获得的数据;
        5、在函数内部调用子函数改写的数据;
        6、嵌入式系统中,在中断调用时改写的数据:
        。。。。。。

预期输出:
        1、被测函数的返回值;
        2、被测函数的输出参数;
        3、被测函数所改写的成员变量:
        4、被测函数所改写的全局变量;
        5、被测函数中进行的文件更新;
        6、被测函数中进行的数据库更新:
        7、被测函数中进行的消息队列更新:
        8、被测试函数中调用的其他函数:
        。。。。。。

三、驱动代码与桩代码

驱动代码指调用被测函数的代码;在单元测试中,驱动模块通常包括调用被测函数前的数据准备、调用被测函数以及验证结果三个步骤。
桩代码是用来代替真实代码的临时代码;如某个函数A调用一个尚未完成的函数B,为了对函数A的逻辑进行测试,模拟一个函数B,B就是桩代码。为了实现对A的全路径覆盖,需要控制不同测试用例中函数B的返回值。

桩代码的编写:
编写桩代码通常需要遵守的原则:

1、桩函数要具有与原函数完全相同的原型,仅仅内部实现不同,这样测试代码才能正确链接到桩函数。
2、用于实现隔离和补充的桩函数比较简单,只须保持原函数的声明,并加一个空的实现即可,目的是通过编译和链接。
3、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。

四、单元测试的自动化

单元测试阶段的“自动化”内涵不仅指测试用例执行的自动化,还包含以下方面:
        1、测试用例框架代码的自动生成;
        2、部分测试输入数据的自动生成;
        3、桩代码的自动生成;
        4、被测代码的自动静态分析;
        5、测试覆盖率的自动统计与分析;
        6、单元测试用例的自动执行。

最后感谢每一个认真阅读我文章的人,礼尚往来总是要有的,虽然不是什么很值钱的东西,如果你用得到的话可以直接拿走:

这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。

http://www.dtcms.com/a/264281.html

相关文章:

  • AKAZE(Accelerated-KAZE)图像特征点检测算法详解和C++代码实现示例
  • 6.2 实现文档加载和切分和简易向量数据库的功能
  • 【在 FastAdmin 中取消特定字段的搜索功能】
  • Conda 虚拟环境克隆与 PyCharm 配置教程
  • 高阶数据结构------并查集
  • uniapp+vue3 中使用echart 以及echart文件过大需要分包的记录
  • 吸烟行为检测数据集介绍-2,108张图片 公共场所禁烟监控 健康行为研究
  • SpringCloud系列(45)--SpringCloud Bus简介
  • UE5 - 制作《塞尔达传说》中林克的技能 - 18 - 磁力抓取器
  • 强化学习【chapter0】-学习路线图
  • Java Selenium反爬虫技术方案
  • 07 Springboot+netty+mqtt服务端实现【重构】
  • 数据结构之带头双向循环链表
  • 苍穹外卖系列问题之Day11_05营业额统计代码开发2 StringUtils.join(dateList,“,“)报错
  • Cross-modal Information Flow in Multimodal Large Language Models
  • 【1.6 漫画数据库设计实战 - 从零开始设计高性能数据库】
  • 2025年主流大厂Java后端面试题主题深度解析
  • 推客系统小程序终极指南:从0到1构建自动裂变增长引擎,实现业绩10倍增长!
  • 快速手搓一个MCP服务指南(九): FastMCP 服务器组合技术:构建模块化AI应用的终极方案
  • 【大模型学习 | BLIP2原理】
  • 「Java流程控制」for循环结构
  • langchain从入门到精通(三十二)——RAG优化策略(八)自查询检索器实现动态数据过滤
  • 腾讯 iOA 零信任产品:安全远程访问的革新者
  • Redis-渐进式遍历
  • Java后端调用外部接口标准流程详解
  • python+uniapp基于微信小程序的PS社区系统
  • 使用D435i运行ORB-SLAM3时,纯视觉模式与视觉-惯性模式的位姿矩阵定义问题探讨
  • 基于SpringBoot + HTML 的网上书店系统
  • 转录组分析流程(六):列线图
  • Kafka 生产者和消费者高级用法