37-代码测试(下):Go语言其他测试类型及IAM测试介绍

2024-04-10 03:36

本文主要是介绍37-代码测试(下):Go语言其他测试类型及IAM测试介绍,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 。

Go中的两类测试:单元测试和性能测试。 

 我就来介绍下Go 语言中的其他测试类型:示例测试、TestMain函数、Mock测试、Fake测试等, 

示例测试

示例测试以Example开头,没有输入和返回参数,通常保存在example_test.go文件中。示例测试可能包含以Output:或者Unordered output:开头的注释,这些注释放在函数的结尾部分。Unordered output:开头的注释会忽略输出行的顺序。

执行go test命令时,会执行这些示例测试,并且go test会将示例测试输出到标准输出的内容,跟注释作对比(比较时将忽略行前后的空格)。如果相等,则示例测试通过测试;如果不相等,则示例测试不通过测试。下面是一个示例测试(位于example_test.go文件中):

func ExampleMax() {fmt.Println(Max(1, 2))// Output:// 2
}

执行go test命令,测试ExampleMax示例测试:

$ go test -v -run='Example.*'
=== RUN   ExampleMax
--- PASS: ExampleMax (0.00s)
PASS
ok      github.com/marmotedu/gopractise-demo/31/test    0.004s

可以看到ExampleMax测试通过。这里测试通过是因为fmt.Println(Max(1, 2))向标准输出输出了2,跟// Output:后面的2一致。

当示例测试不包含Output:或者Unordered output:注释时,执行go test只会编译这些函数,但不会执行这些函数。

示例测试命名规范

示例测试需要遵循一些命名规范 Godoc才能将示例测试和包级别的标识符进行关联。例如,有以下示例测试(位于example_test.go文件中):

package stringutil_testimport ("fmt""github.com/golang/example/stringutil"
)func ExampleReverse() {fmt.Println(stringutil.Reverse("hello"))// Output: olleh
}

Godoc将在Reverse函数的文档旁边提供此示例,如下图所示:

图片

示例测试名以Example开头,后面可以不跟任何字符串,也可以跟函数名、类型名或者类型_方法名,中间用下划线_连接,例如:

func Example() { ... } // 代表了整个包的示例
func ExampleF() { ... } // 函数F的示例
func ExampleT() { ... } // 类型T的示例
func ExampleT_M() { ... } // 方法T_M的示例

当某个函数/类型/方法有多个示例测试时,可以通过后缀来区分,后缀必须以小写字母开头,例如:

func ExampleReverse()
func ExampleReverse_second()
func ExampleReverse_third()

大型示例

 我们可以编写一个整文件的示例(whole file example),它有这几个特点:文件名以_test.go结尾;只包含一个示例测试,文件中没有单元测试函数和性能测试函数;至少包含一个包级别的声明;当展示这类示例测试时,godoc会直接展示整个文件。例如:

package sort_testimport ("fmt""sort"
)type Person struct {Name stringAge  int
}func (p Person) String() string {return fmt.Sprintf("%s: %d", p.Name, p.Age)
}// ByAge implements sort.Interface for []Person based on
// the Age field.
type ByAge []Personfunc (a ByAge) Len() int           { return len(a) }
func (a ByAge) Swap(i, j int)      { a[i], a[j] = a[j], a[i] }
func (a ByAge) Less(i, j int) bool { return a[i].Age < a[j].Age }func Example() {people := []Person{{"Bob", 31},{"John", 42},{"Michael", 17},{"Jenny", 26},}fmt.Println(people)sort.Sort(ByAge(people))fmt.Println(people)// Output:// [Bob: 31 John: 42 Michael: 17 Jenny: 26]// [Michael: 17 Jenny: 26 Bob: 31 John: 42]
}

一个包可以包含多个whole file example,一个示例一个文件,例如example_interface_test.goexample_keys_test.goexample_search_test.go等。

TestMain函数

 例如创建数据库连接等;在测试之后做些清理工作,例如关闭数据库连接、清理测试文件等。这时,我们可以在_test.go文件中添加TestMain函数,其入参为*testing.M

TestMain是一个特殊的函数(相当于main函数),测试用例在执行时,会先执行TestMain函数,然后可以在TestMain中调用m.Run()函数执行普通的测试函数。在m.Run()函数前面我们可以编写准备逻辑,在m.Run()后面我们可以编写清理逻辑。

func TestMain(m *testing.M) {fmt.Println("do some setup")m.Run()fmt.Println("do some cleanup")
}

执行go test,输出如下:

$ go test -v
do some setup
=== RUN   TestAbs
--- PASS: TestAbs (0.00s)
...
=== RUN   ExampleMax
--- PASS: ExampleMax (0.00s)
PASS
do some cleanup
ok  	github.com/marmotedu/gopractise-demo/31/test	0.006s

在执行测试用例之前,打印了do some setup,在测试用例运行完成之后,打印了do some cleanup

IAM项目的测试用例中,使用TestMain函数在执行测试用例前连接了一个fake数据库,代码如下(位于internal/apiserver/service/v1/user_test.go文件中):

func TestMain(m *testing.M) {fakeStore, _ := fake.NewFakeStore()store.SetClient(fakeStore)os.Exit(m.Run())
}

单元测试、性能测试、示例测试、TestMain函数是go test支持的测试类型。此外,为了测试在函数内使用了Go Interface的函数,我们还延伸出了Mock测试和Fake测试两种测试类型。

Mock测试

GoMock是由Golang官方开发维护的测试框架,实现了较为完整的基于interface的Mock功能,能够与Golang内置的testing包良好集成,也能用于其他的测试环境中。

GoMock测试框架包含了GoMock包和mockgen工具两部分,其中GoMock包用来完成对象生命周期的管理,mockgen工具用来生成interface对应的Mock类源文件。 

安装GoMock

要使用GoMock,首先需要安装GoMock包和mockgen工具,安装方法如下:

$ go get github.com/golang/mock/gomock
$ go install github.com/golang/mock/mockgen

下面,我通过一个获取当前Golang最新版本的例子,来给你演示下如何使用GoMock。示例代码目录结构如下(目录下的代码见gomock):

tree .
.
├── go_version.go
├── main.go
└── spider└── spider.go

spider.go文件中定义了一个Spider接口,spider.go代码如下:

package spidertype Spider interface {GetBody() string
}

Spider接口中的GetBody方法可以抓取https://golang.org首页的Build version字段,来获取Golang的最新版本。

我们在go_version.go文件中,调用Spider接口的GetBody方法,go_version.go代码如下:

package gomockimport ("github.com/marmotedu/gopractise-demo/gomock/spider"
)func GetGoVersion(s spider.Spider) string {body := s.GetBody()return body
}

GetGoVersion函数直接返回表示版本的字符串。 

func TestGetGoVersion(t *testing.T) {v := GetGoVersion(spider.CreateGoVersionSpider())if v != "go1.8.3" {t.Error("Get wrong version %s", v)}
}

上面的测试代码,依赖spider.CreateGoVersionSpider()返回一个实现了Spider接口的实例(爬虫)。但很多时候,spider.CreateGoVersionSpider()爬虫可能还没有实现,或者在单元测试环境下不能运行(比如,在单元测试环境中连接数据库),这时候TestGetGoVersion测试用例就无法执行。

那么,如何才能在这种情况下运行TestGetGoVersion测试用例呢?这时候,我们就可以通过Mock工具,Mock一个爬虫实例。 

首先,用 GoMock 提供的mockgen工具,生成要 Mock 的接口的实现,我们在gomock目录下执行以下命令:

$ mockgen -destination spider/mock/mock_spider.go -package spider github.com/marmotedu/gopractise-demo/gomock/spider Spider

上面的命令会在spider/mock目录下生成mock_spider.go文件:

$ tree .
.
├── go_version.go
├── go_version_test.go
├── go_version_test_traditional_method.go~
└── spider├── mock│   └── mock_spider.go└── spider.go

mock_spider.go文件中,定义了一些函数/方法,可以支持我们编写TestGetGoVersion测试函数。这时候,我们的单元测试代码如下(见go_version_test.go文件):

package gomockimport ("testing""github.com/golang/mock/gomock"spider "github.com/marmotedu/gopractise-demo/gomock/spider/mock"
)func TestGetGoVersion(t *testing.T) {ctrl := gomock.NewController(t)defer ctrl.Finish()mockSpider := spider.NewMockSpider(ctrl)mockSpider.EXPECT().GetBody().Return("go1.8.3")goVer := GetGoVersion(mockSpider)if goVer != "go1.8.3" {t.Errorf("Get wrong version %s", goVer)}
}

这一版本的TestGetGoVersion通过GoMock, Mock了一个Spider接口,而不用去实现一个Spider接口。 

通过上面的测试用例,我们可以看到,GoMock 和上一讲介绍的testing单元测试框架可以紧密地结合起来工作。

mockgen工具介绍

上面,我介绍了如何使用 GoMock 编写单元测试用例。其中,我们使用到了mockgen工具来生成 Mock代码,mockgen工具提供了很多有用的功能, 

mockgen工具是 GoMock 提供的,用来Mock一个Go接口。它可以根据给定的接口,来自动生成Mock代码。这里,有两种模式可以生成Mock代码,分别是源码模式和反射模式。

  1. 源码模式

如果有接口文件,则可以通过以下命令来生成Mock代码:

$ mockgen -destination spider/mock/mock_spider.go -package spider -source spider/spider.go

上面的命令,Mock了spider/spider.go文件中定义的Spider接口,并将Mock代码保存在spider/mock/mock_spider.go文件中,文件的包名为spider

mockgen工具的参数说明见下表:

  1. 反射模式

此外,mockgen工具还支持通过使用反射程序来生成 Mock 代码。它通过传递两个非标志参数,即导入路径和逗号分隔的接口列表来启用,其他参数和源码模式共用,例如:

$ mockgen -destination spider/mock/mock_spider.go -package spider github.com/marmotedu/gopractise-demo/gomock/spider Spider

通过注释使用mockgen

如果有多个文件,并且分散在不同的位置,那么我们要生成Mock文件的时候,需要对每个文件执行多次mockgen命令 这种操作还是比较繁琐的,mockgen还提供了一种通过注释生成Mock文件的方式,此时需要借助go generate工具。

在接口文件的代码中,添加以下注释(具体代码见spider.go文件):

//go:generate mockgen -destination mock_spider.go -package spider github.com/cz-it/blog/blog/Go/testing/gomock/example/spider Spider

这时候,我们只需要在gomock目录下,执行以下命令,就可以自动生成Mock代码:

$ go generate ./...

使用Mock代码编写单元测试用例

生成了Mock代码之后,我们就可以使用它们了。这里我们结合testing来编写一个使用了Mock代码的单元测试用例。

首先,需要在单元测试代码里创建一个Mock控制器:

ctrl := gomock.NewController(t)

*testing.T传递给GoMock ,生成一个Controller对象,该对象控制了整个Mock的过程。在操作完后,还需要进行回收,所以一般会在NewController后面defer一个Finish,代码如下:

defer ctrl.Finish()

然后,就可以调用Mock的对象了:

mockSpider := spider.NewMockSpider(ctrl)

这里的spider是mockgen命令里面传递的包名,后面是NewMockXxxx格式的对象创建函数,Xxx是接口名。这里,我们需要传递控制器对象进去,返回一个Mock实例。

接着,有了Mock实例,我们就可以调用其断言方法EXPECT()了。

gomock采用了链式调用法,通过.连接函数调用,可以像链条一样连接下去。例如:

mockSpider.EXPECT().GetBody().Return("go1.8.3")

Mock一个接口的方法,我们需要Mock该方法的入参和返回值。我们可以通过参数匹配来Mock入参,通过Mock实例的 Return 方法来Mock返回值。 

先来看如何指定入参。如果函数有参数,我们可以使用参数匹配来指代函数的参数,例如:

mockSpider.EXPECT().GetBody(gomock.Any(), gomock.Eq("admin")).Return("go1.8.3")

gomock支持以下参数匹配:

  • gomock.Any(),可以用来表示任意的入参。
  • gomock.Eq(value),用来表示与 value 等价的值。
  • gomock.Not(value),用来表示非 value 以外的值。
  • gomock.Nil(),用来表示 None 值。

接下来,我们看如何指定返回值。

EXPECT()得到Mock的实例,然后调用Mock实例的方法,该方法返回第一个Call对象,然后可以对其进行条件约束,比如使用Mock实例的 Return 方法约束其返回值。Call对象还提供了以下方法来约束Mock实例:

func (c *Call) After(preReq *Call) *Call // After声明调用在preReq完成后执行
func (c *Call) AnyTimes() *Call // 允许调用次数为 0 次或更多次
func (c *Call) Do(f interface{}) *Call // 声明在匹配时要运行的操作
func (c *Call) MaxTimes(n int) *Call // 设置最大的调用次数为 n 次
func (c *Call) MinTimes(n int) *Call // 设置最小的调用次数为 n 次
func (c *Call) Return(rets ...interface{}) *Call //  // 声明模拟函数调用返回的值
func (c *Call) SetArg(n int, value interface{}) *Call // 声明使用指针设置第 n 个参数的值
func (c *Call) Times(n int) *Call // 设置调用次数为 n 次

上面列出了多个 Call 对象提供的约束方法,接下来我会介绍3个常用的约束方法:指定返回值、指定执行次数和指定执行顺序。

  1. 指定返回值

我们可以提供调用CallReturn函数,来指定接口的返回值,例如:

mockSpider.EXPECT().GetBody().Return("go1.8.3")
  1. 指定执行次数

有时候,我们需要指定函数执行多少次,例如:对于接受网络请求的函数,计算其执行了多少次。我们可以通过CallTimes函数来指定执行次数:

mockSpider.EXPECT().Recv().Return(nil).Times(3)

上述代码,执行了三次Recv函数,这里gomock还支持其他的执行次数限制:

  • AnyTimes(),表示执行0到多次。
  • MaxTimes(n int),表示如果没有设置,最多执行n次。
  • MinTimes(n int),表示如果没有设置,最少执行n次。
  1. 指定执行顺序

initCall := mockSpider.EXPECT().Init()
mockSpider.EXPECT().Recv().After(initCall)

最后,我们可以使用go test来测试使用了Mock代码的单元测试代码:

$ go test -v
=== RUN   TestGetGoVersion
--- PASS: TestGetGoVersion (0.00s)
PASS
ok  	github.com/marmotedu/gopractise-demo/gomock	0.002s

Fake测试

在Go项目开发中,对于比较复杂的接口,我们还可以Fake一个接口实现,来进行测试。所谓Fake测试,其实就是针对接口实现一个假(fake)的实例。至于如何实现Fake实例,需要你根据业务自行实现。例如:IAM项目中iam-apiserver组件就实现了一个fake store,代码见fake目录。因为这一讲后面的IAM项目测试实战部分有介绍,所以这里不再展开讲解。

何时编写和执行单元测试用例?

上面,我介绍了Go代码测试的基础知识,这里我再来分享下在做测试时一个比较重要的知识点:何时编写和执行单元测试用例。

编码前:TDD

图片

Test-Driven Development,也就是测试驱动开发,是敏捷开发的⼀项核心实践和技术,也是⼀种设计方法论。简单来说,TDD原理就是:开发功能代码之前,先编写测试用例代码,然后针对测试用例编写功能代码,使其能够通过。这样做的好处在于,通过测试的执行代码肯定满足需求,而且有助于面向接口编程,降低代码耦合,也极大降低了bug的出现几率。

然而,TDD的坏处也显而易见:由于测试用例是在进行代码设计之前写的,很有可能限制开发者对代码的整体设计;并且,由于TDD对开发⼈员要求非常高,体现的思想跟传统开发思维也不⼀样,因此实施起来比较困难;此外,因为要先编写测试用例,TDD也可能会影响项目的研发进度。所以,在客观情况不满足的情况下,不应该盲目追求对业务代码使用TDD的开发模式。

与编码同步进行:增量

及时为增量代码写单测是一种良好的习惯。一方面是因为,此时我们对需求有一定的理解,能够更好地写出单元测试来验证正确性。并且,在单测阶段就发现问题,而不是等到联调测试中才发现,修复的成本也是最小的。

另一方面,在写单测的过程中,我们也能够反思业务代码的正确性、合理性,推动我们在实现的过程中更好地反思代码的设计,并及时调整。

编码后:存量

在完成业务需求后,我们可能会遇到这种情况:因为上线时间比较紧张、没有单测相关规划,开发阶段只手动测试了代码是否符合功能。

如果这部分存量代码出现较大的新需求,或者维护已经成为问题,需要大规模重构,这正是推动补全单测的好时机。为存量代码补充上单测,一方面能够推进重构者进一步理解原先的逻辑,另一方面也能够增强重构者重构代码后的信心,降低风险。

但是,补充存量单测可能需要再次回忆理解需求和逻辑设计等细节,而有时写单测的人并不是原编码的设计者,所以编码后编写和执行单元测试用例也有一定的不足。

测试覆盖率

我们写单元测试的时候应该想得很全面,能够覆盖到所有的测试用例,但有时也会漏过一些 case,Go提供了cover工具来统计测试覆盖率。具体可以分为两大步骤。

第一步,生成测试覆盖率数据:

$ go test -coverprofile=coverage.out
do some setup
PASS
coverage: 40.0% of statements
do some cleanup
ok  	github.com/marmotedu/gopractise-demo/test	0.003s

上面的命令在当前目录下生成了coverage.out覆盖率数据文件。

图片

第二步,分析覆盖率文件:

$ go tool cover -func=coverage.out
do some setup
PASS
coverage: 40.0% of statements
do some cleanup
ok  	github.com/marmotedu/gopractise-demo/test	0.003s
[colin@dev test]$ go tool cover -func=coverage.out
github.com/marmotedu/gopractise-demo/test/math.go:9:	Abs		100.0%
github.com/marmotedu/gopractise-demo/test/math.go:14:	Max		100.0%
github.com/marmotedu/gopractise-demo/test/math.go:19:	Min		0.0%
github.com/marmotedu/gopractise-demo/test/math.go:24:	RandInt		0.0%
github.com/marmotedu/gopractise-demo/test/math.go:29:	Floor		0.0%
total:							(statements)	40.0%

在上述命令的输出中,我们可以查看到哪些函数没有测试,哪些函数内部的分支没有测试完全。cover工具会根据被执行代码的行数与总行数的比例计算出覆盖率。可以看到,Abs和Max函数的测试覆盖率为100%,Min和RandInt的测试覆盖率为0。

我们还可以使用go tool cover -html生成HTML格式的分析文件,可以更加清晰地展示代码的测试情况:

$ go tool cover -html=coverage.out -o coverage.html

上述命令会在当前目录下生成一个coverage.html文件,用浏览器打开coverage.html文件,可以更加清晰地看到代码的测试情况,如下图所示:

通过上图,我们可以知道红色部分的代码没有被测试到,可以让我们接下来有针对性地添加测试用例,而不是一头雾水,不知道需要为哪些代码编写测试用例。

在Go项目开发中,我们往往会把测试覆盖率作为代码合并的一个强制要求,所以需要在进行代码测试时,同时生成代码覆盖率数据文件。在进行代码测试时,可以通过分析该文件,来判断我们的代码测试覆盖率是否满足要求,如果不满足则代码测试失败。

IAM项目测试实战

接下来,我来介绍下IAM项目是如何编写和运行测试用例的,你可以通过IAM项目的测试用例,加深对上面内容的理解。

IAM项目是如何运行测试用例的?

首先,我们来看下IAM项目是如何执行测试用例的。

在IAM项目的源码根目录下,可以通过运行make test执行测试用例,make test会执行iam/scripts/make-rules/golang.mk文件中的go.test伪目标,规则如下:

.PHONY: go.test
go.test: tools.verify.go-junit-report@echo "===========> Run unit test"@set -o pipefail;$(GO) test -race -cover -coverprofile=$(OUTPUT_DIR)/coverage.out \\-timeout=10m -short -v `go list ./...|\egrep -v $(subst $(SPACE),'|',$(sort $(EXCLUDE_TESTS)))` 2>&1 | \\tee >(go-junit-report --set-exit-code >$(OUTPUT_DIR)/report.xml)@sed -i '/mock_.*.go/d' $(OUTPUT_DIR)/coverage.out # remove mock_.*.go files from test coverage@$(GO) tool cover -html=$(OUTPUT_DIR)/coverage.out -o $(OUTPUT_DIR)/coverage.html

在上述规则中,我们执行go test时设置了超时时间、竞态检查,开启了代码覆盖率检查,覆盖率测试数据保存在了coverage.out文件中。在Go项目开发中,并不是所有的包都需要单元测试,所以上面的命令还过滤掉了一些不需要测试的包,这些包配置在EXCLUDE_TESTS变量中:

EXCLUDE_TESTS=github.com/marmotedu/iam/test github.com/marmotedu/iam/pkg/log github.com/marmotedu/iam/third_party github.com/marmotedu/iam/internal/pump/storage github.com/marmotedu/iam/internal/pump github.com/marmotedu/iam/internal/pkg/logger

同时,也调用了go-junit-report将go test的结果转化成了xml格式的报告文件,该报告文件会被一些CI系统,例如Jenkins拿来解析并展示结果。上述代码也同时生成了coverage.html文件,该文件可以存放在制品库中,供我们后期分析查看。

这里需要注意,Mock的代码是不需要编写测试用例的,为了避免影响项目的单元测试覆盖率,需要将Mock代码的单元测试覆盖率数据从coverage.out文件中删除掉,go.test规则通过以下命令删除这些无用的数据:

sed -i '/mock_.*.go/d' $(OUTPUT_DIR)/coverage.out # remove mock_.*.go files from test coverage

另外,还可以通过make cover来进行单元测试覆盖率测试,make cover会执行iam/scripts/make-rules/golang.mk文件中的go.test.cover伪目标,规则如下:

.PHONY: go.test.cover
go.test.cover: go.test@$(GO) tool cover -func=$(OUTPUT_DIR)/coverage.out | \\awk -v target=$(COVERAGE) -f $(ROOT_DIR)/scripts/coverage.awk

上述目标依赖go.test,也就是说执行单元测试覆盖率目标之前,会先进行单元测试,然后使用单元测试产生的覆盖率数据coverage.out计算出总的单元测试覆盖率,这里是通过coverage.awk脚本来计算的。

如果单元测试覆盖率不达标,Makefile会报错并退出。可以通过Makefile的COVERAGE变量来设置单元测试覆盖率阈值。

COVERAGE的默认值为60,我们也可以在命令行手动指定,例如:

$ make cover COVERAGE=80

为了确保项目的单元测试覆盖率达标,需要设置单元测试覆盖率质量红线。一般来说,这些红线很难靠开发者的自觉性去保障,所以好的方法是将质量红线加入到CICD流程中。

所以,在Makefile文件中,我将cover放在all目标的依赖中,并且位于build之前,也就是all: gen add-copyright format lint cover build。这样每次当我们执行make时,会自动进行代码测试,并计算单元测试覆盖率,如果覆盖率不达标,则停止构建;如果达标,继续进入下一步的构建流程。

IAM项目测试案例分享

接下来,我会给你展示一些IAM项目的测试案例,因为这些测试案例的实现方法,我在36讲 和这一讲的前半部分已有详细介绍,所以这里,我只列出具体的实现代码,不会再介绍这些代码的实现方法。

  1. 单元测试案例

我们可以手动编写单元测试代码,也可以使用gotests工具生成单元测试代码。

先来看手动编写测试代码的案例。这里单元测试代码见Test_Option,代码如下:

func Test_Option(t *testing.T) {fs := pflag.NewFlagSet("test", pflag.ExitOnError)opt := log.NewOptions()opt.AddFlags(fs)args := []string{"--log.level=debug"}err := fs.Parse(args)assert.Nil(t, err)assert.Equal(t, "debug", opt.Level)
}

上述代码中,使用了github.com/stretchr/testify/assert包来对比结果。

再来看使用gotests工具生成单元测试代码的案例(Table-Driven 的测试模式)。出于效率上的考虑,IAM项目的单元测试用例,基本都是使用gotests工具生成测试用例模板代码,并基于这些模板代码填充测试Case的。代码见service_test.go文件。

  1. 性能测试案例

IAM项目的性能测试用例,见BenchmarkListUser测试函数。代码如下:

func BenchmarkListUser(b *testing.B) {opts := metav1.ListOptions{Offset: pointer.ToInt64(0),Limit:  pointer.ToInt64(50),}storeIns, _ := fake.GetFakeFactoryOr()u := &userService{store: storeIns,}for i := 0; i < b.N; i++ {_, _ = u.List(context.TODO(), opts)}
}
  1. 示例测试案例

IAM项目的示例测试用例见example_test.go文件。example_test.go中的一个示例测试代码如下:

func ExampleNew() {err := New("whoops")fmt.Println(err)// Output: whoops
}
  1. TestMain测试案例

IAM项目的TestMain测试案例,见user_test.go文件中的TestMain函数:

func TestMain(m *testing.M) {_, _ = fake.GetFakeFactoryOr()os.Exit(m.Run())
}

TestMain函数初始化了fake Factory,然后调用m.Run执行测试用例。

  1. Mock测试案例

Mock代码见internal/apiserver/service/v1/mock_service.go,使用Mock的测试用例见internal/apiserver/controller/v1/user/create_test.go文件。因为代码比较多,这里建议你打开链接,查看测试用例的具体实现。

我们可以在IAM项目的根目录下执行以下命令,来自动生成所有的Mock文件:

$ go generate ./...
  1. Fake测试案例

fake store代码实现位于internal/apiserver/store/fake目录下。fake store的使用方式,见user_test.go文件:

func TestMain(m *testing.M) {_, _ = fake.GetFakeFactoryOr()os.Exit(m.Run())
}func BenchmarkListUser(b *testing.B) {opts := metav1.ListOptions{Offset: pointer.ToInt64(0),Limit:  pointer.ToInt64(50),}storeIns, _ := fake.GetFakeFactoryOr()u := &userService{store: storeIns,}for i := 0; i < b.N; i++ {_, _ = u.List(context.TODO(), opts)}
}

上述代码通过TestMain初始化fake实例(store.Factory接口类型):

func GetFakeFactoryOr() (store.Factory, error) {once.Do(func() {fakeFactory = &datastore{users:    FakeUsers(ResourceCount),secrets:  FakeSecrets(ResourceCount),policies: FakePolicies(ResourceCount),}})if fakeFactory == nil {return nil, fmt.Errorf("failed to get mysql store fatory, mysqlFactory: %+v", fakeFactory)}return fakeFactory, nil
}

GetFakeFactoryOr函数,创建了一些fake users、secrets、policies,并保存在了fakeFactory变量中,供后面的测试用例使用,例如BenchmarkListUser、Test_newUsers等。

其他测试工具/包

最后,我再来分享下Go项目测试中常用的工具/包,因为内容较多,我就不详细介绍了,如果感兴趣你可以点进链接自行学习。我将这些测试工具/包分为了两类,分别是测试框架和Mock工具。

测试框架

  • Testify框架:Testify是Go test的预判工具,它能让你的测试代码变得更优雅和高效,测试结果也变得更详细。
  • GoConvey框架:GoConvey是一款针对Golang的测试框架,可以管理和运行测试用例,同时提供了丰富的断言函数,并支持很多 Web 界面特性。

Mock工具

这一讲里,我介绍了Go官方提供的Mock框架GoMock,不过还有一些其他的优秀Mock工具可供我们使用。这些Mock工具分别用在不同的Mock场景中,我在 10讲中已经介绍过。不过,为了使我们这一讲的测试知识体系更加完整,这里我还是再提一次,你可以复习一遍。

  • sqlmock:可以用来模拟数据库连接。数据库是项目中比较常见的依赖,在遇到数据库依赖时都可以用它。
  • httpmock:可以用来Mock HTTP请求。
  • bouk/monkey:猴子补丁,能够通过替换函数指针的方式来修改任意函数的实现。如果golang/mock、sqlmock和httpmock这几种方法都不能满足我们的需求,我们可以尝试用猴子补丁的方式来Mock依赖。可以这么说,猴子补丁提供了单元测试 Mock 依赖的最终解决方案。

总结

除了示例测试和TestMain函数,我还详细介绍了Mock测试,也就是如何使用GoMock来测试一些在单元测试环境下不好实现的接口。绝大部分情况下,可以使用GoMock来Mock接口,但是对于一些业务逻辑比较复杂的接口,我们可以通过Fake一个接口实现,来对代码进行测试,这也称为Fake测试。

此外,我还介绍了何时编写和执行测试用例。我们可以根据需要,选择在编写代码前、编写代码中、编写代码后编写测试用例。

为了保证单元测试覆盖率,我们还应该为整个项目设置单元测试覆盖率质量红线,并将该质量红线加入到CICD流程中。我们可以通过 go test -coverprofile=coverage.out 命令来生成测试覆盖率数据,通过go tool cover -func=coverage.out 命令来分析覆盖率文件。

IAM项目中使用了大量的测试方法和技巧来测试代码,为了加深你对测试知识的理解,我也列举了一些测试案例,供你参考、学习和验证。具体的测试案例,你可以返回前面查看下。

除此之外,我们还可以使用其他一些测试框架,例如Testify框架和GoConvey框架。在Go代码测试中,我们最常使用的是Go官方提供的Mock框架GoMock,但仍然有其他优秀的Mock工具,可供我们在不同场景下使用,例如sqlmock、httpmock、bouk/monkey等。

课后习题

  1. 请使用 sqlmock 来Mock一个GORM数据库实例,并完成GORM的CURD单元测试用例编写。
  2. 思考下,在Go项目开发中,还有哪些优秀的测试框架、测试工具、Mock工具以及测试技巧? 

这篇关于37-代码测试(下):Go语言其他测试类型及IAM测试介绍的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/889971

相关文章

性能测试介绍

性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。 为什么要进行性能测试 通过性能测试,可以确定系统是否能够满足预期的性能要求,找出性能瓶颈和潜在的问题,并进行优化和调整。 发现性能瓶颈:性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈,即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数

字节面试 | 如何测试RocketMQ、RocketMQ?

字节面试:RocketMQ是怎么测试的呢? 答: 首先保证消息的消费正确、设计逆向用例,在验证消息内容为空等情况时的消费正确性; 推送大批量MQ,通过Admin控制台查看MQ消费的情况,是否出现消费假死、TPS是否正常等等问题。(上述都是临场发挥,但是RocketMQ真正的测试点,还真的需要探讨) 01 先了解RocketMQ 作为测试也是要简单了解RocketMQ。简单来说,就是一个分

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

poj 1258 Agri-Net(最小生成树模板代码)

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码:效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

【测试】输入正确用户名和密码,点击登录没有响应的可能性原因

目录 一、前端问题 1. 界面交互问题 2. 输入数据校验问题 二、网络问题 1. 网络连接中断 2. 代理设置问题 三、后端问题 1. 服务器故障 2. 数据库问题 3. 权限问题: 四、其他问题 1. 缓存问题 2. 第三方服务问题 3. 配置问题 一、前端问题 1. 界面交互问题 登录按钮的点击事件未正确绑定,导致点击后无法触发登录操作。 页面可能存在

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验