现在需要你写一个程序,从 3 开始依次向下,当到 0 时打印 「GO!」 并退出,要求每次打印从新的一行开始且打印间隔一秒的停顿。
321Go!
我们将通过编写一个 Countdown
函数来处理这个问题,然后放入 main
程序,所以它看起来这样:
package mainfunc main() {Countdown()}
虽然这是一个非常简单的程序,但要完全测试它,我们需要像往常一样采用迭代的、测试驱动的方法。
所谓迭代是指:确保我们采取最小的步骤让软件可用。
我们不想花太多时间写那些在被攻击后理论上还能运行的代码,因为这经常导致开发人员陷入开发的无底深渊。尽你所能拆分需求是一项很重要的技能,这样你就能拥有可以工作的软件。
下面是我们如何划分工作和迭代的方法:
打印 3
打印 3 到 Go!
在每行中间等待一秒
我们的软件需要将结果打印到标准输出界面。在 DI(依赖注入) 的部分,我们已经看到如何使用 DI 进行方便的测试。
func TestCountdown(t *testing.T) {buffer := &bytes.Buffer{}Countdown(buffer)got := buffer.String()want := "3"if got != want {t.Errorf("got '%s' want '%s'", got, want)}}
如果你对 buffer
不熟悉,请重新阅读前面的部分。
我们清楚,我们的目的是让 Countdown
函数将数据写到某处,io.writer
就是作为 Go 的一个接口来抓取数据的一种方式。
在 main
中,我们将信息发送到 os.Stdout
,所以用户可以看到 Countdown
的结果打印到终端
在测试中,我们将发送到 bytes.Buffer
,所以我们的测试能够抓取到正在生成的数据
./countdown_test.go:11:2: undefined: Countdown
定义 Countdown
函数
func Countdown() {}
再次尝试运行
./countdown_test.go:11:11: too many arguments in call to Countdownhave (*bytes.Buffer)want ()
编译器正在告诉你函数的问题,所以更正它
func Countdown(out *bytes.Buffer) {}
countdown_test.go:17: got '' want '3'
这样结果就完美了!
func Countdown(out *bytes.Buffer) {fmt.Fprint(out, "3")}
我们正在使用 fmt.Fprint
传入一个 io.Writer
(例如 *bytes.Buffer
)并发送一个 string
。这个测试应该可以通过。
虽然我们都知道 *bytes.Buffer
可以运行,但最好使用通用接口代替。
func Countdown(out io.Writer) {fmt.Fprint(out, "3")}
重新运行测试他们应该就可以通过了。
为了完成任务,现在让我们将函数应用到 main
中。这样的话,我们就有了一些可工作的软件来确保我们的工作正在取得进展。
package mainimport ("fmt""io""os")func Countdown(out io.Writer) {fmt.Fprint(out, "3")}func main() {Countdown(os.Stdout)}
尝试运行程序,这些成果会让你感到神奇。
当然,这仍然看起来很简单,但是我建议任何项目都使用这种方法。在测试的支持下,将功能切分成小的功能点,并使其首尾相连顺利的运行。
接下来我们可以让它打印 2,1 然后输出「Go!」。
通过花费一些时间让整个流程正确执行,我们就可以安全且轻松的迭代我们的解决方案。我们将不再需要停止并重新运行程序,要对它的工作充满信心因为所有的逻辑都被测试过了。
func TestCountdown(t *testing.T) {buffer := &bytes.Buffer{}Countdown(buffer)got := buffer.String()want := `321Go!`if got != want {t.Errorf("got '%s' want '%s'", got, want)}}
反引号语法是创建 string
的另一种方式,但是允许你放置东西例如放到新的一行,对我们的测试来说是完美的。
countdown_test.go:21: got '3' want '321Go!'
func Countdown(out io.Writer) {for i := 3; i > 0; i-- {fmt.Fprintln(out, i)}fmt.Fprint(out, "Go!")}
使用 for
循环与 i--
反向计数,并且用 fmt.println
打印我们的数字到 out
,后面跟着一个换行符。最后用 fmt.Fprint
发送 「Go!」。
这里已经没有什么可以重构的了,只需要将变量重构为命名常量。
const finalWord = "Go!"const countdownStart = 3func Countdown(out io.Writer) {for i := countdownStart; i > 0; i-- {fmt.Fprintln(out, i)}fmt.Fprint(out, finalWord)}
如果你现在运行程序,你应该可以获得想要的输出,但是向下计数的输出没有 1 秒的暂停。
Go 可以通过 time.Sleep
实现这个功能。尝试将其添加到我们的代码中。
func Countdown(out io.Writer) {for i := countdownStart; i > 0; i-- {time.Sleep(1 * time.Second)fmt.Fprintln(out, i)}time.Sleep(1 * time.Second)fmt.Fprint(out, finalWord)}
如果你运行程序,它会以我们期望的方式工作。
测试可以通过,软件按预期的工作。但是我们有一些问题:
我们的测试花费了 4 秒的时间运行
每一个关于软件开发的前沿思考性文章,都强调快速反馈循环的重要性。
缓慢的测试会破坏开发人员的生产力。
想象一下,如果需求变得更复杂,将会有更多的测试。对于每一次新的 Countdown
测试,我们是否会对被添加到测试运行中 4 秒钟感到满意呢?
我们还没有测试这个函数的一个重要属性。
我们有个 Sleep
ing 的注入,需要抽离出来然后我们才可以在测试中控制它。
如果我们能够 mock time.Sleep
,我们可以用 依赖注入 的方式去来代替「真正的」time.Sleep
,然后我们可以使用断言 监视调用。
让我们将依赖关系定义为一个接口。这样我们就可以在 main
使用 真实的 Sleeper
,并且在我们的测试中使用 spy sleeper。通过使用接口,我们的 Countdown
函数忽略了这一点,并为调用者增加了一些灵活性。
type Sleeper interface {Sleep()}
我做了一个设计的决定,我们的 Countdown
函数将不会负责 sleep
的时间长度。 这至少简化了我们的代码,也就是说,我们函数的使用者可以根据喜好配置休眠的时长。
现在我们需要为我们使用的测试生成它的 mock。
type SpySleeper struct {Calls int}func (s *SpySleeper) Sleep() {s.Calls++}
监视器(spies)是一种 mock,它可以记录依赖关系是怎样被使用的。它们可以记录被传入来的参数,多少次等等。在我们的例子中,我们跟踪记录了 Sleep()
被调用了多少次,这样我们就可以在测试中检查它。
更新测试以注入对我们监视器的依赖,并断言 sleep
被调用了 4 次。
func TestCountdown(t *testing.T) {buffer := &bytes.Buffer{}spySleeper := &SpySleeper{}Countdown(buffer, spySleeper)got := buffer.String()want := `321Go!`if got != want {t.Errorf("got '%s' want '%s'", got, want)}if spySleeper.Calls != 4 {t.Errorf("not enough calls to sleeper, want 4 got %d", spySleeper.Calls)}}
too many arguments in call to Countdownhave (*bytes.Buffer, Sleeper)want (io.Writer)
我们需要更新 Countdow
来接受我们的 Sleeper
。
func Countdown(out io.Writer, sleeper Sleeper) {for i := countdownStart; i > 0; i-- {time.Sleep(1 * time.Second)fmt.Fprintln(out, i)}time.Sleep(1 * time.Second)fmt.Fprint(out, finalWord)}
如果您再次尝试,你的 main
将不会出现相同编译错误的原因
./main.go:26:11: not enough arguments in call to Countdownhave (*os.File)want (io.Writer, Sleeper)
让我们创建一个 真正的 sleeper 来实现我们需要的接口
type ConfigurableSleeper struct {duration time.Duration}func (o *ConfigurableSleeper) Sleep() {time.Sleep(o.duration)}
我决定做点额外的努力,让它成为我们真正的可配置的 sleeper。但你也可以在 1 秒内毫不费力地编写它。
我们可以在实际应用中使用它,就像这样:
func main() {sleeper := &ConfigurableSleeper{1 * time.Second}Countdown(os.Stdout, sleeper)}
现在测试正在编译但是没有通过,因为我们仍然在调用 time.Sleep
而不是依赖注入。让我们解决这个问题。
func Countdown(out io.Writer, sleeper Sleeper) {for i := countdownStart; i > 0; i-- {sleeper.sleep()fmt.Fprintln(out, i)}sleeper.sleep()fmt.Fprint(out, finalWord)}
测试应该可以该通过,并且不再需要 4 秒。
还有一个重要的特性,我们还没有测试过。
Countdown
应该在第一个打印之前 sleep,然后是直到最后一个前的每一个,例如:
Sleep
Print N
Sleep
Print N-1
Sleep
etc
我们最新的修改只断言它已经 sleep
了 4 次,但是那些 sleeps
可能没按顺序发生。
当你在写测试的时候,如果你没有信心,你的测试将给你足够的信心,尽管推翻它!(不过首先要确定你已经将你的更改提交给了源代码控制)。将代码更改为以下内容。
func Countdown(out io.Writer, sleeper Sleeper) {for i := countdownStart; i > 0; i-- {sleeper.Sleep()}for i := countdownStart; i > 0; i-- {fmt.Fprintln(out, i)}sleeper.Sleep()fmt.Fprint(out, finalWord)}
如果你运行测试,它们仍然应该通过,即使实现是错误的。
让我们再用一种新的测试来检查操作的顺序是否正确。
我们有两个不同的依赖项,我们希望将它们的所有操作记录到一个列表中。所以我们会为它们俩创建 同一个监视器。
type CountdownOperationsSpy struct {Calls []string}func (s *CountdownOperationsSpy) Sleep() {s.Calls = append(s.Calls, sleep)}func (s *CountdownOperationsSpy) Write(p []byte) (n int, err error) {s.Calls = append(s.Calls, write)return}const write = "write"const sleep = "sleep"
我们的 CountdownOperationsSpy
同时实现了 io.writer
和 Sleeper
,把每一次调用记录到 slice
。在这个测试中,我们只关心操作的顺序,所以只需要记录操作的代名词组成的列表就足够了。
现在我们可以在测试套件中添加一个子测试。
t.Run("sleep after every print", func(t *testing.T) {spySleepPrinter := &CountdownOperationsSpy{}Countdown(spySleepPrinter, spySleepPrinter)want := []string{sleep,write,sleep,write,sleep,write,sleep,write,}if !reflect.DeepEqual(want, spySleepPrinter.Calls) {t.Errorf("wanted calls %v got %v", want, spySleepPrinter.Calls)}})
现在这个测试应该会失败。恢复原状新测试应该又可以通过。
我们现在在 Sleeper
上有两个测试监视器,所以我们现在可以重构我们的测试,一个测试被打印的内容,另一个是确保我们在打印时间 sleep
。最后我们可以删除第一个监视器,因为它已经不需要了。
func TestCountdown(t *testing.T) {t.Run("prints 3 to Go!", func(t *testing.T) {buffer := &bytes.Buffer{}Countdown(buffer, &CountdownOperationsSpy{})got := buffer.String()want := `321Go!`if got != want {t.Errorf("got '%s' want '%s'", got, want)}})t.Run("sleep after every print", func(t *testing.T) {spySleepPrinter := &CountdownOperationsSpy{}Countdown(spySleepPrinter, spySleepPrinter)want := []string{sleep,write,sleep,write,sleep,write,sleep,write,}if !reflect.DeepEqual(want, spySleepPrinter.Calls) {t.Errorf("wanted calls %v got %v", want, spySleepPrinter.Calls)}})}
我们现在有了自己的函数,并且它的两个重要的属性已经通过合理的测试。
你可能听过 mocking 是在作恶。就像软件开发中的任何东西一样,它可以被用来作恶,就像 DRY(Don't repeat yourself) 一样。
当人们 不听从他们的测试 并且 不尊重重构阶段时,他们通常会陷入糟糕的境地。
如果你的模拟代码变得很复杂,或者你需要模拟很多东西来测试一些东西,那么你应该 倾听 那种糟糕的感觉,并考虑你的代码。通常这是一个征兆:
你正在进行的测试需要做太多的事情
把模块分开就会减少测试内容
它的依赖关系太细致
考虑如何将这些依赖项合并到一个有意义的模块中
你的测试过于关注实现细节
最好测试预期的行为,而不是功能的实现
通常,在你的代码中有大量的 mocking 指向 错误的抽象。
人们在这里看到的是测试驱动开发的弱点,但它实际上是一种力量,通常情况下,糟糕的测试代码是糟糕设计的结果,而设计良好的代码很容易测试。
曾经遇到过这种情况吗?
你想做一些重构
为了做到这一点,你最终会改变很多测试
你对测试驱动开发提出质疑,并在媒体上发表一篇文章,标题为「Mocking 是有害的」
这通常是您测试太多 实现细节 的标志。尽力克服这个问题,所以你的测试将测试 有用的行为,除非这个实现对于系统运行非常重要。
有时候很难知道到底要测试到 什么级别,但是这里有一些我试图遵循的思维过程和规则。
重构的定义是代码更改,但行为保持不变。 如果您已经决定在理论上进行一些重构,那么你应该能够在没有任何测试更改的情况下进行提交。所以,在写测试的时候问问自己。
我是在测试我想要的行为还是实现细节?
如果我要重构这段代码,我需要对测试做很多修改吗?
虽然 Go 允许你测试私有函数,但我将避免它作为私有函数与实现有关。
我觉得如果一个测试 超过 3 个模拟,那么它就是警告 —— 是时候重新考虑设计。
小心使用监视器。监视器让你看到你正在编写的算法的内部细节,这是非常有用的,但是这意味着你的测试代码和实现之间的耦合更紧密。如果你要监视这些细节,请确保你真的在乎这些细节。
和往常一样,软件开发中的规则并不是真正的规则,也有例外。Uncle Bob 的文章 「When to mock」 有一些很好的指南。
当面对不太简单的例子,把问题分解成「简单的模块」。试着让你的工作软件尽快得到测试的支持,以避免掉进兔子洞(rabbit holes,意指未知的领域)和采取「最终测试(Big bang)」的方法。
一旦你有一些正在工作的软件,小步迭代 应该是很容易的,直到你实现你所需要的软件。
没有对代码中重要的区域进行 mock 将会导致难以测试。在我们的例子中,我们不能测试我们的代码在每个打印之间暂停,但是还有无数其他的例子。调用一个 可能 失败的服务?想要在一个特定的状态测试您的系统?在不使用 mocking 的情况下测试这些场景是非常困难的。
如果没有 mock,你可能需要设置数据库和其他第三方的东西来测试简单的业务规则。你可能会进行缓慢的测试,从而导致 缓慢的反馈循环。
当不得不启用一个数据库或者 webservice 去测试某个功能时,由于这种服务的不可靠性,你将会得到的是一个 脆弱的测试。
一旦开发人员学会了 mocking,就很容易对系统的每一个方面进行过度测试,按照 它工作的方式 而不是 它做了什么。始终要注意 测试的价值,以及它们在将来的重构中会产生什么样的影响。
在这篇关于 mocking 的文章中,我们只提到了 监视器(Spies),他们是一种 mock。也有不同类型的 mocks。Uncle Bob 的一篇极易阅读的文章中解释了这些类型。在后面的章节中,我们将需要编写依赖于其他数据的代码,届时我们将展示 Stubs 行为。
作者:Chris James 译者:Donng 校对:rxcai