JavaScripti moodulite koodi katvus: põhjalik juhend testimise mõõdikute kohta

Tarkvaraarenduse maailmas on teie koodi kvaliteedi ja usaldusväärsuse tagamine esmatähtis. JavaScripti puhul, mis on keel, mis toidab kõike alates interaktiivsetest veebisaitidest kuni keerukate veebirakenduste ja isegi serveripoolsete keskkondadeni nagu Node.js, on range testimine absoluutselt hädavajalik. Üks tõhusamaid vahendeid testimispingutuste hindamiseks on koodi katvus. See juhend annab põhjaliku ülevaate JavaScripti moodulite koodi katvusest, selgitades selle olulisust, peamisi mõõdikuid ning praktilisi strateegiaid rakendamiseks ja parendamiseks.

Mis on koodi katvus?

Koodi katvus on mõõdik, mis mõõdab, mil määral teie lähtekoodi käivitatakse, kui teie testikomplekt töötab. See ütleb teile põhimõtteliselt, millist protsenti teie koodist testid puudutavad. See on väärtuslik tööriist koodi nende osade tuvastamiseks, mis ei ole piisavalt testitud ja võivad potentsiaalselt varjata vigu ja haavatavusi. Mõelge sellest kui kaardist, mis näitab, millised teie koodibaasi osad on uuritud (testitud) ja millised jäävad kaardistamata (testimata).

Siiski on oluline meeles pidada, et koodi katvus ei ole otsene koodikvaliteedi mõõt. Kõrge koodi katvus ei taga automaatselt veavaba koodi. See näitab lihtsalt, et suurem osa teie koodist on testimise ajal käivitatud. Teie testide *kvaliteet* on sama oluline, kui mitte olulisem. Näiteks test, mis lihtsalt käivitab funktsiooni ilma selle käitumist kontrollimata, aitab kaasa katvusele, kuid ei kinnita tegelikult funktsiooni korrektsust.

Miks on koodi katvus JavaScripti moodulite jaoks oluline?

JavaScripti moodulid, kaasaegsete JavaScripti rakenduste ehituskivid, on iseseisvad koodiüksused, mis kapseldavad konkreetset funktsionaalsust. Nende moodulite põhjalik testimine on mitmel põhjusel elutähtis:

• Vigade ennetamine: Testimata moodulid on vigade kasvulava. Koodi katvus aitab teil need alad tuvastada ja kirjutada sihipäraseid teste võimalike probleemide avastamiseks ja parandamiseks.
• Koodikvaliteedi parandamine: Testide kirjutamine koodi katvuse suurendamiseks sunnib teid sageli sügavamalt mõtlema oma koodi loogika ja erijuhtude peale, mis viib parema disaini ja teostuseni.
• Refaktoriseerimise hõlbustamine: Hea koodi katvusega saate oma mooduleid enesekindlalt refaktoriseerida, teades, et teie testid püüavad kinni kõik teie muudatuste soovimatud tagajärjed.
• Pikaajalise hooldatavuse tagamine: Hästi testitud koodibaasi on lihtsam hooldada ja aja jooksul arendada. Koodi katvus pakub turvavõrku, vähendades muudatuste tegemisel regressioonide tekkimise riski.
• Koostöö ja uute töötajate sisseelamine: Koodi katvuse aruanded aitavad uutel meeskonnaliikmetel mõista olemasolevat koodibaasi ja tuvastada valdkondi, mis nõuavad rohkem tähelepanu. See seab standardi iga mooduli jaoks oodatavale testimistasemele.

Näidisstsenaarium: Kujutage ette, et ehitate finantsrakendust valuuta konverteerimise mooduliga. Ilma piisava koodi katvuseta võivad konverteerimisloogika peened vead põhjustada olulisi rahalisi lahknevusi, mõjutades kasutajaid erinevates riikides. Põhjalik testimine ja kõrge koodi katvus aitavad selliseid katastroofilisi vigu vältida.

Peamised koodi katvuse mõõdikud

Erinevate koodi katvuse mõõdikute mõistmine on oluline teie katvusaruannete tõlgendamiseks ja testimisstrateegia kohta teadlike otsuste tegemiseks. Kõige levinumad mõõdikud on:

• Lausete katvus: Mõõdab teie koodi lausete protsenti, mida teie testid on käivitanud. Lause on üks rida koodi, mis sooritab tegevuse.
• Harude katvus: Mõõdab teie koodi harude (otsustuspunktide) protsenti, mida teie testid on käivitanud. Harud esinevad tavaliselt `if`-lausetes, `switch`-lausetes ja tsüklites. Mõelge sellele koodijupile: `if (x > 5) { return true; } else { return false; }`. Harude katvus tagab, et käivitatakse *nii* `true` kui ka `false` haru.
• Funktsioonide katvus: Mõõdab teie koodi funktsioonide protsenti, mida teie testid on kutsunud.
• Ridade katvus: Sarnane lausete katvusele, kuid keskendub konkreetselt koodiridadele. Paljudel juhtudel annavad lausete ja ridade katvus sarnaseid tulemusi, kuid erinevused tekivad siis, kui üks rida sisaldab mitut lauset.
• Teekondade katvus: Mõõdab kõigi võimalike käivitamisteekondade protsenti läbi teie koodi, mida teie testid on käivitanud. See on kõige põhjalikum, kuid ka kõige raskemini saavutatav, kuna teekondade arv võib koodi keerukusega eksponentsiaalselt kasvada.
• Tingimuste katvus: Mõõdab tingimuses olevate boolean-alamavaldiste protsenti, mida on hinnatud nii tõeseks kui ka vääraks. Näiteks avaldises `(a && b)` tagab tingimuste katvus, et nii `a` kui ka `b` on testimise ajal hinnatud nii tõeseks kui ka vääraks.

Kompromissid: Kuigi kõrge katvuse poole püüdlemine kõigi mõõdikute osas on imetlusväärne, on oluline mõista kompromisse. Näiteks teekondade katvus on teoreetiliselt ideaalne, kuid keerukate moodulite puhul sageli ebapraktiline. Pragmaatiline lähenemine hõlmab keskendumist kõrge lausete, harude ja funktsioonide katvuse saavutamisele, samal ajal sihipäraselt valides keerulisemaid valdkondi põhjalikumaks testimiseks (nt omaduspõhise testimise või mutatsioonitestimisega).

Tööriistad koodi katvuse mõõtmiseks JavaScriptis

JavaScriptis on saadaval mitmeid suurepäraseid tööriistu koodi katvuse mõõtmiseks, mis integreeruvad sujuvalt populaarsete testimisraamistikega:

• Istanbul (nyc): Üks laialdasemalt kasutatavaid koodi katvuse tööriistu JavaScripti jaoks. Istanbul pakub üksikasjalikke katvusaruandeid erinevates vormingutes (HTML, tekst, LCOV) ja integreerub hõlpsasti enamiku testimisraamistikega. `nyc` on Istanbuli käsurealiides.
• Jest: Populaarne testimisraamistik, millel on sisseehitatud Istanbuli toega koodi katvuse tugi. Jest lihtsustab katvusaruannete genereerimise protsessi minimaalse seadistamisega.
• Mocha ja Chai: Paindlik testimisraamistik ja väidete teek, mida saab integreerida Istanbuli või teiste katvustööriistadega, kasutades pistikprogramme või kohandatud konfiguratsioone.
• Cypress: Võimas end-to-end testimisraamistik, mis pakub ka koodi katvuse võimalusi, andes ülevaate teie kasutajaliidese testide ajal käivitatud koodist.
• Playwright: Sarnaselt Cypressile pakub Playwright end-to-end testimist ja koodi katvuse mõõdikuid. See toetab mitmeid brausereid ja operatsioonisüsteeme.

Õige tööriista valimine: Teie jaoks parim tööriist sõltub teie olemasolevast testimise seadistusest ja projekti nõuetest. Jesti kasutajad saavad ära kasutada selle sisseehitatud katvustuge, samas kui Mocha või teiste raamistike kasutajad võivad eelistada Istanbuli otse. Cypress ja Playwright on suurepärased valikud end-to-end testimiseks ja teie kasutajaliidese katvuse analüüsiks.

Koodi katvuse rakendamine teie JavaScripti projektis

Siin on samm-sammuline juhend koodi katvuse rakendamiseks tüüpilises JavaScripti projektis, kasutades Jesti ja Istanbuli:

1. Installige Jest ja Istanbul (vajadusel):

               npm install --save-dev jest nyc
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

2. Seadistage Jest: Lisage või muutke oma `package.json` failis `test` skripti, et lisada `--coverage` lipp (või kasutage `nyc` otse):

               "scripts": {
     "test": "jest --coverage"
   }
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

   Või peenema kontrolli jaoks:

               "scripts": {
     "test": "nyc jest"
   }
               
   
                 
                   Copy
                 
               
             

3. Kirjutage oma testid: Looge oma JavaScripti moodulite jaoks ühik- või integratsioonitestid, kasutades Jesti väidete teeki (`expect`).
4. Käivitage oma testid: Käivitage käsk `npm test`, et käivitada oma testid ja genereerida koodi katvuse aruanne.
5. Analüüsige aruannet: Jest (või nyc) genereerib katvusaruande `coverage` kausta. Avage oma brauseris `index.html` fail, et vaadata üksikasjalikku ülevaadet iga faili katvuse mõõdikutest teie projektis.
6. Korrigeerige ja parandage: Tuvastage madala katvusega alad ja kirjutage täiendavaid teste nende alade katmiseks. Püüdke saavutada mõistlik katvuse siht, mis põhineb teie projekti vajadustel ja riskianalüüsil.

Näide: Oletame, et teil on lihtne moodul `math.js` järgmise koodiga:

            // math.js
function add(a, b) {
  return a + b;
}

function divide(a, b) {
  if (b === 0) {
    throw new Error("Cannot divide by zero");
  }
  return a / b;
}

module.exports = {
  add,
  divide,
};
            

              
                Copy
              
            
          

Ja vastav testifail `math.test.js`:

            // math.test.js
const { add, divide } = require('./math');

describe('math.js', () => {
  it('should add two numbers correctly', () => {
    expect(add(2, 3)).toBe(5);
  });

  it('should divide two numbers correctly', () => {
    expect(divide(10, 2)).toBe(5);
  });

  it('should throw an error when dividing by zero', () => {
    expect(() => divide(10, 0)).toThrow('Cannot divide by zero');
  });
});
            

              
                Copy
              
            
          

Käsu `npm test` käivitamine genereerib katvusaruande. Seejärel saate aruannet uurida, et näha, kas kõik read, harud ja funktsioonid failis `math.js` on teie testidega kaetud. Kui aruanne näitab, et `if`-lause `divide` funktsioonis ei ole täielikult kaetud (nt kuna juhtumit, kus `b` *ei ole* null, ei testitud algselt), kirjutaksite täiendava testjuhtumi täieliku harude katvuse saavutamiseks.

Koodi katvuse eesmärkide ja lävendite seadmine

Kuigi 100% koodi katvuse poole püüdlemine võib tunduda ideaalne, on see sageli ebarealistlik ja võib viia kahaneva tuluni. Pragmaatilisem lähenemine on seada mõistlikud katvuse eesmärgid, mis põhinevad teie moodulite keerukusel ja kriitilisusel. Kaaluge järgmisi tegureid:

• Projekti nõuded: Millist usaldusväärsuse ja robustsuse taset teie rakendus nõuab? Kõrge riskiga rakendused (nt meditsiiniseadmed, finantssüsteemid) nõuavad tavaliselt kõrgemat katvust.
• Koodi keerukus: Keerukamad moodulid võivad nõuda kõrgemat katvust, et tagada kõigi võimalike stsenaariumide põhjalik testimine.
• Meeskonna ressursid: Kui palju aega ja vaeva saab teie meeskond realistlikult pühendada testide kirjutamisele ja hooldamisele?

Soovitatavad lävendid: Üldise juhisena on 80–90% lausete, harude ja funktsioonide katvuse poole püüdlemine hea lähtepunkt. Kuid ärge ajage pimesi numbreid taga. Keskenduge sisukate testide kirjutamisele, mis valideerivad põhjalikult teie moodulite käitumist.

Katvuse lävendite jõustamine: Saate konfigureerida oma testimistööriistad katvuse lävendite jõustamiseks, vältides ehituste läbimist, kui katvus langeb alla teatud taseme. See aitab säilitada järjepidevat testimise ranguse taset kogu teie projektis. `nyc`-ga saate määrata lävendid oma `package.json` failis:

            "nyc": {
  "check-coverage": true,
  "branches": 80,
  "functions": 80,
  "lines": 80,
  "statements": 80
}
            

              
                Copy
              
            
          

See konfiguratsioon põhjustab `nyc` ebaõnnestumise ehitamisel, kui katvus langeb alla 80% mis tahes määratud mõõdiku puhul.

Strateegiad koodi katvuse parandamiseks

Kui teie koodi katvus on soovitust madalam, on siin mõned strateegiad selle parandamiseks:

• Tuvastage testimata alad: Kasutage oma katvusaruandeid, et täpselt kindlaks teha konkreetsed read, harud ja funktsioonid, mida teie testid ei kata.
• Kirjutage sihipäraseid teste: Keskenduge testide kirjutamisele, mis käsitlevad spetsiifiliselt teie katvuse lünki. Kaaluge erinevaid sisendväärtusi, erijuhte ja veatingimusi.
• Kasutage testipõhist arendust (TDD): TDD on arendusviis, kus kirjutate oma testid *enne* koodi kirjutamist. See viib loomulikult kõrgema koodi katvuseni, kuna te sisuliselt kujundate oma koodi testitavaks.
• Refaktoriseerige testitavuse nimel: Kui teie koodi on raske testida, kaaluge selle refaktoriseerimist, et muuta see modulaarsemaks ning lihtsamini isoleeritavaks ja testitavaks üksikuteks funktsionaalsuse ühikuteks. See hõlmab sageli sõltuvuste süstimist ja koodi lahtisidumist.
• Mokkige välised sõltuvused: Testides mooduleid, mis sõltuvad välistest teenustest või andmebaasidest, kasutage mokke või stube, et isoleerida oma testid ja vältida nende mõjutamist välistest teguritest. Jest pakub suurepäraseid mokkimisvõimalusi.
• Omaduspõhine testimine: Keerukate funktsioonide või algoritmide puhul kaaluge omaduspõhise testimise (tuntud ka kui generatiivne testimine) kasutamist, et automaatselt genereerida suur hulk testjuhtumeid ja tagada, et teie kood käitub korrektselt laia sisendite valiku korral.
• Mutatsioonitestimine: Mutatsioonitestimine hõlmab väikeste, kunstlike vigade (mutatsioonide) lisamist teie koodi ja seejärel testide käivitamist, et näha, kas need püüavad mutatsioonid kinni. See aitab hinnata teie testikomplekti tõhusust ja tuvastada alasid, kus teie teste saaks parandada. Tööriistad nagu Stryker saavad sellega aidata.

Näide: Oletame, et teil on funktsioon, mis vormindab telefoninumbreid riigikoodide alusel. Esialgsed testid võivad katta ainult USA telefoninumbreid. Katvuse parandamiseks peate lisama testid rahvusvaheliste telefoninumbrite vormingute jaoks, sealhulgas erinevad pikkusnõuded ja erimärgid.

Levinud lõksud, mida vältida

Kuigi koodi katvus on väärtuslik tööriist, on oluline olla teadlik selle piirangutest ja vältida levinud lõkse:

• Keskendumine ainult katvuse numbritele: Ärge laske katvuse numbritel saada peamiseks eesmärgiks. Keskenduge sisukate testide kirjutamisele, mis valideerivad põhjalikult teie koodi käitumist. Kõrge katvus nõrkade testidega on halvem kui madalam katvus tugevate testidega.
• Erijuhtude ja veatingimuste ignoreerimine: Veenduge, et teie testid katavad kõik võimalikud erijuhud, veatingimused ja piirväärtused. Need on sageli alad, kus vead kõige tõenäolisemalt esinevad.
• Triviaalsete testide kirjutamine: Vältige testide kirjutamist, mis lihtsalt käivitavad koodi ilma käitumist kontrollimata. Need testid aitavad kaasa katvusele, kuid ei paku tegelikku väärtust.
• Liigne mokkimine: Kuigi mokkimine on kasulik testide isoleerimiseks, võib liigne mokkimine muuta teie testid hapraks ja vähem esinduslikuks reaalsetes stsenaariumides. Püüdke leida tasakaal isolatsiooni ja realismi vahel.
• Integratsioonitestide unarusse jätmine: Koodi katvus on peamiselt keskendunud ühiktestidele, kuid oluline on omada ka integratsiooniteste, mis kontrollivad erinevate moodulite vahelist koostoimet.

Koodi katvus pidevas integratsioonis (CI)

Koodi katvuse integreerimine teie CI torujuhtmesse on oluline samm järjepideva koodikvaliteedi tagamisel ja regressioonide vältimisel. Konfigureerige oma CI süsteem (nt Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI), et käivitada teie testid ja genereerida koodi katvuse aruanded automaatselt iga commiti või pull-requestiga. Seejärel saate kasutada CI süsteemi katvuse lävendite jõustamiseks, vältides ehituste läbimist, kui katvus langeb alla määratud taseme. See tagab, et koodi katvus jääb prioriteediks kogu arendustsükli vältel.

Näide, kasutades GitHub Actionsit:

            # .github/workflows/ci.yml
name: CI

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v3
    - name: Use Node.js
      uses: actions/setup-node@v3
      with:
        node-version: '16.x'
    - run: npm install
    - run: npm test -- --coverage
    - name: Upload coverage reports to Codecov
      uses: codecov/codecov-action@v3
      with:
        token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }} # Replace with your Codecov token
            

              
                Copy
              
            
          

See näide kasutab `codecov/codecov-action`it genereeritud katvusaruande üleslaadimiseks Codecovi, populaarsesse koodi katvuse visualiseerimise ja haldamise platvormi. Codecov pakub armatuurlauda, kus saate jälgida katvuse suundumusi aja jooksul, tuvastada murekohti ja seada katvuse eesmärke.

Põhitõdedest edasi: täiustatud tehnikad

Kui olete koodi katvuse põhitõed omandanud, saate uurida täiustatud tehnikaid, et oma testimispingutusi veelgi täiustada:

• Mutatsioonitestimine: Nagu varem mainitud, aitab mutatsioonitestimine hinnata teie testikomplekti tõhusust, lisades kunstlikke vigu ja kontrollides, kas teie testid need kinni püüavad.
• Omaduspõhine testimine: Omaduspõhine testimine võib automaatselt genereerida suure hulga testjuhtumeid, võimaldades teil testida oma koodi laia sisendite valiku vastu ja avastada ootamatuid erijuhte.
• Lepingutestimine: Mikroteenuste või API-de puhul tagab lepingutestimine, et erinevate teenuste vaheline suhtlus toimib ootuspäraselt, kontrollides, et teenused järgivad eelnevalt määratletud lepingut.
• Jõudlustestimine: Kuigi see ei ole otseselt seotud koodi katvusega, on jõudlustestimine veel üks oluline tarkvara kvaliteedi aspekt, mis aitab tagada, et teie kood toimib tõhusalt erinevates koormustingimustes.

Kokkuvõte

JavaScripti moodulite koodi katvus on hindamatu tööriist teie koodi kvaliteedi, usaldusväärsuse ja hooldatavuse tagamiseks. Mõistes peamisi mõõdikuid, kasutades õigeid tööriistu ja rakendades pragmaatilist lähenemist testimisele, saate oluliselt vähendada vigade riski, parandada koodikvaliteeti ning ehitada robustsemaid ja usaldusväärsemaid JavaScripti rakendusi. Pidage meeles, et koodi katvus on vaid üks osa puslest. Keskenduge sisukate testide kirjutamisele, mis valideerivad põhjalikult teie moodulite käitumist, ja püüdke pidevalt oma testimispraktikaid parandada. Integreerides koodi katvuse oma arendustöövoogu ja CI torujuhtmesse, saate luua kvaliteedikultuuri ja kasvatada usaldust oma koodi vastu.

Lõppkokkuvõttes on tõhus JavaScripti moodulite koodi katvus teekond, mitte sihtkoht. Võtke omaks pidev täiustamine, kohandage oma testimisstrateegiaid vastavalt muutuvatele projektinõuetele ja andke oma meeskonnale volitused pakkuda kvaliteetset tarkvara, mis vastab kasutajate vajadustele kogu maailmas.