การครอบคลุมโค้ดของโมดูล JavaScript: คำอธิบายเมตริกการทดสอบ

ในโลกของการพัฒนา JavaScript ที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การทำให้โค้ดของคุณเชื่อถือได้และมีเสถียรภาพเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เมื่อแอปพลิเคชันมีความซับซ้อนมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการนำสถาปัตยกรรมแบบโมดูลมาใช้เพิ่มขึ้น กลยุทธ์การทดสอบที่ครอบคลุมจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น ส่วนประกอบที่สำคัญอย่างหนึ่งของกลยุทธ์ดังกล่าวคือ code coverage ซึ่งเป็นเมตริกที่ใช้วัดขอบเขตที่ชุดทดสอบของคุณได้ทำงานกับโค้ดเบสของคุณ

คู่มือนี้จะสำรวจเชิงลึกเกี่ยวกับการครอบคลุมโค้ดของโมดูล JavaScript โดยอธิบายถึงความสำคัญ เมตริกหลัก เครื่องมือยอดนิยม และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำไปใช้ เราจะครอบคลุมกลยุทธ์การทดสอบต่างๆ และสาธิตวิธีใช้ประโยชน์จาก code coverage เพื่อปรับปรุงคุณภาพโดยรวมของโมดูล JavaScript ของคุณ ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้กับเฟรมเวิร์กและสภาพแวดล้อมต่างๆ ทั่วโลก

Code Coverage คืออะไร?

Code coverage เป็นเมตริกการทดสอบซอฟต์แวร์ที่วัดระดับว่าซอร์สโค้ดของโปรแกรมถูกทดสอบไปมากน้อยเพียงใด โดยพื้นฐานแล้วมันจะเปิดเผยว่าส่วนใดของโค้ดของคุณที่ถูกเรียกใช้งานเมื่อทำการทดสอบ เปอร์เซ็นต์ code coverage ที่สูงโดยทั่วไปบ่งชี้ว่าการทดสอบของคุณได้ทำงานครอบคลุมโค้ดเบสอย่างทั่วถึง ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อบกพร่อง (bug) ที่น้อยลงและเพิ่มความมั่นใจในเสถียรภาพของแอปพลิเคชันของคุณ

ลองนึกภาพว่ามันคือแผนที่ที่แสดงส่วนต่างๆ ของเมืองที่มีตำรวจคอยลาดตระเวนอย่างดี หากมีพื้นที่ขนาดใหญ่ที่ไม่มีการลาดตระเวน กิจกรรมทางอาชญากรรมอาจเพิ่มขึ้น ในทำนองเดียวกัน หากไม่มีการครอบคลุมการทดสอบที่เพียงพอ ส่วนของโค้ดที่ไม่ได้ทดสอบอาจมีบักที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจปรากฏขึ้นเมื่อนำไปใช้งานจริง (production) เท่านั้น

เหตุใด Code Coverage จึงมีความสำคัญ?

• ระบุโค้ดที่ยังไม่ถูกทดสอบ: Code coverage จะชี้ให้เห็นส่วนของโค้ดที่ขาดการทดสอบ ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นความพยายามในการทดสอบไปยังส่วนที่จำเป็นที่สุดได้
• ปรับปรุงคุณภาพโค้ด: การพยายามทำให้มี code coverage ที่สูงขึ้น จะเป็นแรงจูงใจให้นักพัฒนาเขียนการทดสอบที่ครอบคลุมและมีความหมายมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่โค้ดเบสที่มีเสถียรภาพและบำรุงรักษาง่ายขึ้น
• ลดความเสี่ยงของบัก: โค้ดที่ได้รับการทดสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนมีโอกาสน้อยที่จะมีบักที่ยังไม่ถูกค้นพบซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาในการใช้งานจริง
• ช่วยให้การ Refactor ง่ายขึ้น: เมื่อมี code coverage ที่ดี คุณสามารถ Refactor โค้ดของคุณได้อย่างมั่นใจ โดยรู้ว่าการทดสอบของคุณจะตรวจจับ Regression ใดๆ ที่เกิดขึ้นระหว่างกระบวนการได้
• ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน: รายงาน Code coverage ให้การวัดคุณภาพการทดสอบที่ชัดเจนและเป็นรูปธรรม ช่วยให้การสื่อสารและการทำงานร่วมกันระหว่างนักพัฒนาง่ายขึ้น
• สนับสนุน Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD): Code coverage สามารถรวมเข้ากับ CI/CD pipeline ของคุณเพื่อเป็นประตูคัดกรอง ป้องกันไม่ให้โค้ดที่มีการทดสอบไม่เพียงพอถูกนำไปใช้งานจริง

เมตริกสำคัญของ Code Coverage

มีเมตริกหลายอย่างที่ใช้ในการประเมิน code coverage โดยแต่ละเมตริกจะมุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่แตกต่างกันของโค้ดที่กำลังทดสอบ การทำความเข้าใจเมตริกเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตีความรายงาน code coverage และการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับกลยุทธ์การทดสอบของคุณ

1. Line Coverage

Line coverage เป็นเมตริกที่ง่ายที่สุดและใช้กันมากที่สุด โดยจะวัดเปอร์เซ็นต์ของบรรทัดโค้ดที่สามารถทำงานได้ (executable lines) ซึ่งถูกเรียกใช้งานโดยชุดทดสอบ

สูตร: (จำนวนบรรทัดที่ถูกเรียกใช้งาน) / (จำนวนบรรทัดที่สามารถทำงานได้ทั้งหมด) * 100

ตัวอย่าง: หากโมดูลของคุณมีโค้ดที่สามารถทำงานได้ 100 บรรทัด และการทดสอบของคุณเรียกใช้งาน 80 บรรทัด line coverage ของคุณคือ 80%

ข้อควรพิจารณา: แม้จะเข้าใจง่าย แต่ line coverage อาจทำให้เข้าใจผิดได้ บรรทัดหนึ่งอาจถูกเรียกใช้งานโดยไม่ได้ทดสอบพฤติกรรมที่เป็นไปได้ทั้งหมดของมัน ตัวอย่างเช่น บรรทัดที่มีเงื่อนไขหลายอย่างอาจถูกทดสอบเพียงสถานการณ์เดียวเท่านั้น

2. Branch Coverage

Branch coverage (หรือที่เรียกว่า decision coverage) วัดเปอร์เซ็นต์ของ branch (เช่น คำสั่ง `if`, `switch`, loops) ที่ถูกเรียกใช้งานโดยชุดทดสอบ ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าทั้ง branch ที่เป็น `true` และ `false` ของคำสั่งเงื่อนไขได้รับการทดสอบ

สูตร: (จำนวน branch ที่ถูกเรียกใช้งาน) / (จำนวน branch ทั้งหมด) * 100

ตัวอย่าง: หากคุณมีคำสั่ง `if` ในโมดูลของคุณ branch coverage กำหนดให้คุณต้องเขียนการทดสอบที่เรียกใช้งานทั้งบล็อก `if` และบล็อก `else` (หรือโค้ดที่ตามหลัง `if` หากไม่มี `else`)

ข้อควรพิจารณา: โดยทั่วไปแล้ว Branch coverage ถือว่าครอบคลุมกว่า line coverage เพราะมันช่วยให้มั่นใจได้ว่าเส้นทางการทำงานที่เป็นไปได้ทั้งหมดได้รับการสำรวจ

3. Function Coverage

Function coverage วัดเปอร์เซ็นต์ของฟังก์ชันในโมดูลของคุณที่ถูกเรียกใช้อย่างน้อยหนึ่งครั้งโดยชุดทดสอบ

สูตร: (จำนวนฟังก์ชันที่ถูกเรียกใช้) / (จำนวนฟังก์ชันทั้งหมด) * 100

ตัวอย่าง: หากโมดูลของคุณมี 10 ฟังก์ชัน และการทดสอบของคุณเรียกใช้ 8 ฟังก์ชัน function coverage ของคุณคือ 80%

ข้อควรพิจารณา: แม้ว่า function coverage จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าฟังก์ชันทั้งหมดถูกเรียกใช้ แต่มันไม่ได้รับประกันว่าฟังก์ชันเหล่านั้นได้รับการทดสอบอย่างละเอียดด้วยอินพุตและกรณีพิเศษ (edge cases) ที่แตกต่างกัน

4. Statement Coverage

Statement coverage คล้ายกับ line coverage มาก โดยจะวัดเปอร์เซ็นต์ของ statement ในโค้ดที่ถูกเรียกใช้งาน

สูตร: (จำนวน statement ที่ถูกเรียกใช้งาน) / (จำนวน statement ทั้งหมด) * 100

ตัวอย่าง: คล้ายกับ line coverage มันช่วยให้มั่นใจได้ว่าแต่ละ statement ถูกเรียกใช้งานอย่างน้อยหนึ่งครั้ง

ข้อควรพิจารณา: เช่นเดียวกับ line coverage, statement coverage อาจจะเรียบง่ายเกินไปและอาจไม่สามารถตรวจจับบักที่ซับซ้อนได้

5. Path Coverage

Path coverage เป็นเมตริกที่ครอบคลุมที่สุด แต่ก็ท้าทายที่สุดในการทำให้สำเร็จ โดยจะวัดเปอร์เซ็นต์ของเส้นทางการทำงานที่เป็นไปได้ทั้งหมดในโค้ดของคุณที่ได้รับการทดสอบ

สูตร: (จำนวนเส้นทางที่ถูกเรียกใช้งาน) / (จำนวนเส้นทางที่เป็นไปได้ทั้งหมด) * 100

ตัวอย่าง: พิจารณาฟังก์ชันที่มีคำสั่ง `if` ซ้อนกันหลายชั้น Path coverage กำหนดให้คุณต้องทดสอบทุกการผสมผสานที่เป็นไปได้ของผลลัพธ์ `true` และ `false` สำหรับคำสั่งเหล่านั้น

ข้อควรพิจารณา: การทำให้ได้ path coverage 100% มักไม่สามารถทำได้จริงสำหรับโค้ดเบสที่ซับซ้อนเนื่องจากจำนวนเส้นทางที่เป็นไปได้เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ อย่างไรก็ตาม การพยายามทำให้ได้ path coverage ที่สูงสามารถปรับปรุงคุณภาพและความน่าเชื่อถือของโค้ดของคุณได้อย่างมาก

6. Function Call Coverage

Function call coverage มุ่งเน้นไปที่การเรียกใช้ฟังก์ชันเฉพาะภายในโค้ดของคุณ โดยจะติดตามว่าการเรียกใช้ฟังก์ชันบางอย่างได้เกิดขึ้นระหว่างการทดสอบหรือไม่

สูตร: (จำนวนการเรียกใช้ฟังก์ชันเฉพาะที่เกิดขึ้น) / (จำนวนการเรียกใช้ฟังก์ชันเฉพาะนั้นทั้งหมด) * 100

ตัวอย่าง: หากคุณต้องการให้แน่ใจว่าฟังก์ชัน utility เฉพาะถูกเรียกจากส่วนประกอบที่สำคัญ function call coverage สามารถยืนยันสิ่งนี้ได้

ข้อควรพิจารณา: มีประโยชน์ในการรับรองว่าการเรียกใช้ฟังก์ชันเฉพาะกำลังเกิดขึ้นตามที่คาดไว้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการโต้ตอบที่ซับซ้อนระหว่างโมดูล

เครื่องมือสำหรับ JavaScript Code Coverage

มีเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมหลายตัวสำหรับสร้างรายงาน code coverage ในโปรเจกต์ JavaScript โดยทั่วไปเครื่องมือเหล่านี้จะทำการ instrument โค้ดของคุณ (ไม่ว่าจะในขณะรันไทม์หรือระหว่างขั้นตอนการ build) เพื่อติดตามว่าบรรทัด, branch และฟังก์ชันใดบ้างที่ถูกเรียกใช้งานระหว่างการทดสอบ นี่คือตัวเลือกที่นิยมที่สุดบางส่วน:

1. Istanbul/NYC

Istanbul เป็นเครื่องมือ code coverage ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ JavaScript ส่วน NYC คือ command-line interface สำหรับ Istanbul ซึ่งเป็นวิธีที่สะดวกในการรันการทดสอบและสร้างรายงาน coverage

คุณสมบัติ:

• รองรับ line, branch, function, และ statement coverage
• สร้างรายงานได้หลากหลายรูปแบบ (HTML, text, LCOV, Cobertura)
• ทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์กการทดสอบยอดนิยมเช่น Mocha, Jest และ Jasmine
• สามารถกำหนดค่าได้อย่างละเอียด

ตัวอย่าง (ใช้ Mocha และ NYC):

            npm install --save-dev nyc mocha

            

              
                Copy
              
            
          

ในไฟล์ `package.json` ของคุณ:

            "scripts": {
  "test": "nyc mocha"
}

            

              
                Copy
              
            
          

จากนั้น รันคำสั่ง:

            npm test

            

              
                Copy
              
            
          

คำสั่งนี้จะรันการทดสอบ Mocha ของคุณและสร้างรายงาน code coverage ในไดเรกทอรี `coverage`

2. Jest

Jest เป็นเฟรมเวิร์กการทดสอบยอดนิยมที่พัฒนาโดย Facebook ซึ่งมีฟังก์ชัน code coverage ในตัว ทำให้ง่ายต่อการสร้างรายงาน coverage โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติม

คุณสมบัติ:

• ตั้งค่าแบบ Zero-configuration (ในกรณีส่วนใหญ่)
• การทดสอบแบบ Snapshot
• ความสามารถในการ Mocking
• มี code coverage ในตัว

ตัวอย่าง:

            npm install --save-dev jest

            

              
                Copy
              
            
          

ในไฟล์ `package.json` ของคุณ:

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

            

              
                Copy
              
            
          

จากนั้น รันคำสั่ง:

            npm test

            

              
                Copy
              
            
          

คำสั่งนี้จะรันการทดสอบ Jest ของคุณและสร้างรายงาน code coverage ในไดเรกทอรี `coverage`

3. Blanket.js

Blanket.js เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือ code coverage สำหรับ JavaScript ที่รองรับทั้งสภาพแวดล้อมเบราว์เซอร์และ Node.js มีการตั้งค่าที่ค่อนข้างง่ายและให้เมตริก coverage พื้นฐาน

คุณสมบัติ:

• รองรับเบราว์เซอร์และ Node.js
• ตั้งค่าง่าย
• เมตริก coverage พื้นฐาน

ข้อควรพิจารณา: Blanket.js ไม่ได้รับการดูแลรักษาอย่างสม่ำเสมอเมื่อเทียบกับ Istanbul และ Jest

4. c8

c8 เป็นเครื่องมือ code coverage ที่ทันสมัยซึ่งให้วิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการสร้างรายงาน coverage โดยใช้ประโยชน์จาก API code coverage ที่มีในตัวของ Node.js

คุณสมบัติ:

• รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
• ใช้ API code coverage ที่มีในตัวของ Node.js
• รองรับรูปแบบรายงานที่หลากหลาย

ตัวอย่าง:

            npm install --save-dev c8

            

              
                Copy
              
            
          

ในไฟล์ `package.json` ของคุณ:

            "scripts": {
  "test": "c8 mocha"
}

            

              
                Copy
              
            
          

จากนั้น รันคำสั่ง:

            npm test

            

              
                Copy
              
            
          

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ Code Coverage ไปใช้

แม้ว่า code coverage จะเป็นเมตริกที่มีค่า แต่สิ่งสำคัญคือต้องใช้อย่างชาญฉลาดและหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป นี่คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการสำหรับการนำ code coverage ไปใช้ในโปรเจกต์ JavaScript ของคุณ:

1. ตั้งเป้าหมายที่การทดสอบที่มีความหมาย ไม่ใช่แค่ Coverage ที่สูง

Code coverage ควรเป็นแนวทาง ไม่ใช่เป้าหมาย การเขียนเทสต์เพียงเพื่อเพิ่มเปอร์เซ็นต์ coverage อาจนำไปสู่การทดสอบแบบผิวเผินที่ไม่ได้ให้คุณค่ามากนัก ควรมุ่งเน้นไปที่การเขียนการทดสอบที่มีความหมายซึ่งทดสอบฟังก์ชันการทำงานของโมดูลของคุณอย่างละเอียดและครอบคลุมกรณีพิเศษ (edge cases) ที่สำคัญ

ตัวอย่างเช่น แทนที่จะเรียกใช้ฟังก์ชันเพียงเพื่อให้ได้ function coverage ควรเขียนการทดสอบที่ยืนยันว่าฟังก์ชันส่งคืนผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับอินพุตต่างๆ และจัดการกับข้อผิดพลาดได้อย่างเหมาะสม พิจารณาเงื่อนไขขอบเขตและอินพุตที่อาจไม่ถูกต้อง

2. เริ่มให้เร็วและผนวกรวมเข้ากับขั้นตอนการทำงานของคุณ

อย่ารอจนกว่าจะสิ้นสุดโครงการแล้วค่อยเริ่มคิดถึง code coverage ควรผนวกรวม code coverage เข้ากับขั้นตอนการพัฒนาของคุณตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถระบุและแก้ไขช่องว่างของ coverage ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ทำให้การเขียนการทดสอบที่ครอบคลุมทำได้ง่ายขึ้น

ตามหลักการแล้ว คุณควรรวม code coverage เข้ากับ CI/CD pipeline ของคุณ ซึ่งจะสร้างรายงาน coverage โดยอัตโนมัติสำหรับทุกๆ การ build ทำให้คุณสามารถติดตามแนวโน้มของ coverage และป้องกัน regressions ได้

3. ตั้งเป้าหมาย Coverage ที่เป็นจริงได้

แม้ว่าการพยายามเพื่อให้ได้ code coverage ที่สูงจะเป็นสิ่งที่น่าปรารถนาโดยทั่วไป แต่การตั้งเป้าหมายที่ไม่สมจริงอาจส่งผลเสียได้ ควรตั้งเป้าหมายระดับ coverage ที่เหมาะสมกับความซับซ้อนและความสำคัญของโมดูลของคุณ coverage ที่ 80-90% มักเป็นเป้าหมายที่สมเหตุสมผล แต่ก็อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับโครงการ

นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณาถึงต้นทุนในการทำให้ได้ coverage ที่สูงขึ้น ในบางกรณี ความพยายามที่ต้องใช้ในการทดสอบโค้ดทุกบรรทัดอาจไม่คุ้มค่ากับประโยชน์ที่อาจได้รับ

4. ใช้ Code Coverage เพื่อระบุจุดอ่อน

รายงาน code coverage จะมีค่าที่สุดเมื่อใช้เพื่อระบุส่วนของโค้ดที่ขาดการทดสอบที่เพียงพอ ควรมุ่งเน้นความพยายามในการทดสอบของคุณไปยังพื้นที่เหล่านี้ โดยให้ความสนใจเป็นพิเศษกับตรรกะที่ซับซ้อน, edge cases และเงื่อนไขที่อาจเกิดข้อผิดพลาด

อย่าเพียงแค่เขียนการทดสอบแบบสุ่มสี่สุ่มห้าเพื่อเพิ่ม coverage ควรใช้เวลาทำความเข้าใจว่าทำไมบางส่วนของโค้ดของคุณถึงไม่ถูกครอบคลุมและแก้ไขปัญหาที่ต้นเหตุ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการ refactor โค้ดของคุณเพื่อให้สามารถทดสอบได้ง่ายขึ้น หรือเขียนการทดสอบที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น

5. อย่าละเลย Edge Cases และการจัดการข้อผิดพลาด

Edge cases และการจัดการข้อผิดพลาดมักถูกมองข้ามเมื่อเขียนการทดสอบ อย่างไรก็ตาม นี่เป็นส่วนสำคัญที่ต้องทดสอบ เนื่องจากมักจะเปิดเผยบักและช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่ได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการทดสอบของคุณครอบคลุมอินพุตที่หลากหลาย รวมถึงค่าที่ไม่ถูกต้องหรือไม่คาดคิด เพื่อให้แน่ใจว่าโมดูลของคุณจัดการกับสถานการณ์เหล่านี้ได้อย่างเหมาะสม

ตัวอย่างเช่น หากโมดูลของคุณทำการคำนวณ ให้ทดสอบด้วยตัวเลขขนาดใหญ่, ตัวเลขขนาดเล็ก, ศูนย์ และตัวเลขติดลบ หากโมดูลของคุณโต้ตอบกับ API ภายนอก ให้ทดสอบด้วยสภาพเครือข่ายที่แตกต่างกันและการตอบสนองข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

6. ใช้ Mocking และ Stubbing เพื่อแยกโมดูลออกจากกัน

เมื่อทดสอบโมดูลที่ขึ้นอยู่กับทรัพยากรภายนอกหรือโมดูลอื่น ๆ ให้ใช้เทคนิค mocking และ stubbing เพื่อแยกโมดูลเหล่านั้นออกจากกัน ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถทดสอบโมดูลแบบเดี่ยวๆ ได้ โดยไม่ได้รับผลกระทบจากพฤติกรรมของสิ่งที่มันขึ้นต่อ

Mocking เกี่ยวข้องกับการสร้างเวอร์ชันจำลองของสิ่งที่ขึ้นต่อซึ่งคุณสามารถควบคุมและจัดการได้ระหว่างการทดสอบ Stubbing เกี่ยวข้องกับการแทนที่สิ่งที่ขึ้นต่อด้วยค่าหรือพฤติกรรมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ไลบรารี mocking ของ JavaScript ที่เป็นที่นิยม ได้แก่ mocking ที่มีในตัวของ Jest และ Sinon.js

7. ทบทวนและ Refactor การทดสอบของคุณอย่างต่อเนื่อง

การทดสอบของคุณควรได้รับการปฏิบัติเหมือนเป็นส่วนสำคัญของโค้ดเบส ควรทบทวนและ refactor การทดสอบของคุณเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงมีความเกี่ยวข้อง ถูกต้อง และบำรุงรักษาได้ เมื่อโค้ดของคุณพัฒนาไป การทดสอบของคุณก็ควรพัฒนาตามไปด้วย

ลบการทดสอบที่ล้าสมัยหรือซ้ำซ้อน และอัปเดตการทดสอบเพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลงในฟังก์ชันการทำงานหรือพฤติกรรม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการทดสอบของคุณเข้าใจและบำรุงรักษาง่าย เพื่อให้นักพัฒนาคนอื่นๆ สามารถมีส่วนร่วมในความพยายามในการทดสอบได้อย่างง่ายดาย

8. พิจารณาการทดสอบประเภทต่างๆ

Code coverage มักเกี่ยวข้องกับการทดสอบหน่วย (unit testing) แต่ก็สามารถนำไปใช้กับการทดสอบประเภทอื่นๆ ได้เช่นกัน เช่น การทดสอบการรวมระบบ (integration testing) และการทดสอบตั้งแต่ต้นจนจบ (end-to-end, E2E) การทดสอบแต่ละประเภทมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันและสามารถมีส่วนช่วยในคุณภาพของโค้ดโดยรวมได้

• Unit Testing: ทดสอบโมดูลหรือฟังก์ชันแต่ละส่วนแบบแยกกัน มุ่งเน้นการตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดในระดับต่ำสุด
• Integration Testing: ทดสอบการทำงานร่วมกันระหว่างโมดูลหรือส่วนประกอบต่างๆ มุ่งเน้นการตรวจสอบว่าโมดูลต่างๆ ทำงานร่วมกันได้อย่างถูกต้อง
• E2E Testing: ทดสอบแอปพลิเคชันทั้งหมดจากมุมมองของผู้ใช้ มุ่งเน้นการตรวจสอบว่าแอปพลิเคชันทำงานตามที่คาดไว้ในสภาพแวดล้อมจริง

พยายามสร้างกลยุทธ์การทดสอบที่สมดุลซึ่งรวมการทดสอบทั้งสามประเภทไว้ โดยแต่ละประเภทมีส่วนช่วยในการครอบคลุมโค้ดโดยรวม

9. ระมัดระวังโค้ดแบบ Asynchronous

การทดสอบโค้ดแบบ asynchronous ใน JavaScript อาจเป็นเรื่องท้าทาย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการทดสอบของคุณจัดการกับการทำงานแบบ asynchronous อย่างถูกต้อง เช่น Promises, Observables และ callbacks ใช้เทคนิคการทดสอบที่เหมาะสม เช่น `async/await` หรือ `done` callbacks เพื่อให้แน่ใจว่าการทดสอบของคุณรอให้การทำงานแบบ asynchronous เสร็จสิ้นก่อนที่จะยืนยันผลลัพธ์

นอกจากนี้ โปรดระวัง race conditions หรือปัญหาด้านเวลาที่อาจเกิดขึ้นในโค้ดแบบ asynchronous เขียนการทดสอบที่มุ่งเป้าไปที่สถานการณ์เหล่านี้โดยเฉพาะเพื่อให้แน่ใจว่าโมดูลของคุณมีความทนทานต่อปัญหาประเภทนี้

10. อย่าหมกมุ่นกับ Coverage 100%

แม้ว่าการพยายามทำให้ได้ code coverage ที่สูงจะเป็นเป้าหมายที่ดี แต่การหมกมุ่นกับการทำให้ได้ coverage 100% อาจส่งผลเสียได้ บ่อยครั้งมีกรณีที่ไม่สามารถทำได้จริงหรือคุ้มค่าที่จะทดสอบโค้ดทุกบรรทัด ตัวอย่างเช่น โค้ดบางส่วนอาจทดสอบได้ยากเนื่องจากความซับซ้อนหรือการพึ่งพาทรัพยากรภายนอก

ควรมุ่งเน้นไปที่การทดสอบส่วนที่สำคัญและซับซ้อนที่สุดของโค้ดของคุณ และอย่ากังวลมากเกินไปกับการทำให้ได้ coverage 100% สำหรับทุกโมดูล โปรดจำไว้ว่า code coverage เป็นเพียงเมตริกหนึ่งในหลายๆ เมตริก และควรใช้เป็นแนวทาง ไม่ใช่กฎตายตัว

Code Coverage ใน CI/CD Pipelines

การรวม code coverage เข้ากับ CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) pipeline ของคุณเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการรับรองว่าโค้ดของคุณเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพที่กำหนดก่อนที่จะถูกนำไปใช้งานจริง นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำได้:

1. กำหนดค่าการสร้าง Code Coverage: ตั้งค่าระบบ CI/CD ของคุณให้สร้างรายงาน code coverage โดยอัตโนมัติหลังจากการ build หรือการรันเทสต์แต่ละครั้ง ซึ่งโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการเพิ่มขั้นตอนในสคริปต์ build ของคุณที่รันการทดสอบพร้อมเปิดใช้งาน code coverage (เช่น `npm test -- --coverage` ใน Jest)
2. ตั้งค่าเกณฑ์ Coverage: กำหนดเกณฑ์ code coverage ขั้นต่ำสำหรับโครงการของคุณ เกณฑ์เหล่านี้แสดงถึงระดับ coverage ที่ยอมรับได้ขั้นต่ำสำหรับ line coverage, branch coverage, function coverage ฯลฯ โดยทั่วไปคุณสามารถกำหนดค่าเกณฑ์เหล่านี้ได้ในไฟล์กำหนดค่าของเครื่องมือ code coverage ของคุณ
3. ทำให้ Build ล้มเหลวตาม Coverage: กำหนดค่าระบบ CI/CD ของคุณให้ build ล้มเหลวหาก code coverage ต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้ ซึ่งจะช่วยป้องกันไม่ให้โค้ดที่มีการทดสอบไม่เพียงพอถูกนำไปใช้งานจริง
4. รายงานผล Coverage: ผสานรวมเครื่องมือ code coverage ของคุณกับระบบ CI/CD เพื่อแสดงผลลัพธ์ coverage ในรูปแบบที่ชัดเจนและเข้าถึงได้ง่าย ซึ่งจะช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตามแนวโน้มของ coverage และระบุส่วนที่ต้องปรับปรุงได้อย่างง่ายดาย
5. ใช้ Coverage Badges: แสดง coverage badges ในไฟล์ README ของโครงการของคุณหรือบนแดชบอร์ด CI/CD ของคุณ ป้ายเหล่านี้ให้ตัวบ่งชี้ภาพสถานะ code coverage ปัจจุบัน ทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบระดับ coverage ได้อย่างรวดเร็ว บริการอย่าง Coveralls และ Codecov สามารถสร้างป้ายเหล่านี้ได้

ตัวอย่าง (GitHub Actions กับ Jest และ Codecov):

สร้างไฟล์ `.github/workflows/ci.yml`:

            name: CI

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

jobs:
  build:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Use Node.js 16
      uses: actions/setup-node@v2
      with:
        node-version: '16.x'
    - name: Install dependencies
      run: npm install
    - name: Run tests with coverage
      run: npm test -- --coverage
    - name: Upload coverage to Codecov
      uses: codecov/codecov-action@v2
      with:
        token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }} # Required if the repository is private
        fail_ci_if_error: true
        verbose: true

            

              
                Copy
              
            
          

อย่าลืมตั้งค่า secret `CODECOV_TOKEN` ในการตั้งค่า repository ของ GitHub หากคุณใช้ repository ส่วนตัว

ข้อผิดพลาดทั่วไปของ Code Coverage และวิธีหลีกเลี่ยง

แม้ว่า code coverage จะเป็นเครื่องมือที่มีค่า แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อจำกัดและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น นี่คือข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง:

• การละเลยพื้นที่ที่มี Coverage ต่ำ: เป็นเรื่องง่ายที่จะมุ่งเน้นไปที่การเพิ่ม coverage โดยรวมและมองข้ามพื้นที่เฉพาะที่มี coverage ต่ำอย่างสม่ำเสมอ พื้นที่เหล่านี้มักมีตรรกะที่ซับซ้อนหรือ edge cases ที่ทดสอบได้ยาก ควรจัดลำดับความสำคัญในการปรับปรุง coverage ในพื้นที่เหล่านี้ แม้ว่าจะต้องใช้ความพยายามมากขึ้นก็ตาม
• การเขียนการทดสอบที่ไม่สำคัญ: การเขียนการทดสอบที่เพียงแค่เรียกใช้โค้ดโดยไม่มีการยืนยัน (assertion) ที่มีความหมาย สามารถเพิ่ม coverage ได้อย่างไม่เป็นธรรมชาติโดยไม่ได้ปรับปรุงคุณภาพของโค้ดจริงๆ ควรมุ่งเน้นไปที่การเขียนการทดสอบที่ตรวจสอบความถูกต้องของพฤติกรรมของโค้ดภายใต้เงื่อนไขต่างๆ
• ไม่ทดสอบการจัดการข้อผิดพลาด: โค้ดจัดการข้อผิดพลาดมักจะทดสอบได้ยาก แต่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับรองความเสถียรของแอปพลิเคชันของคุณ ควรเขียนการทดสอบที่จำลองสถานการณ์ข้อผิดพลาดและตรวจสอบว่าโค้ดของคุณจัดการกับข้อผิดพลาดเหล่านั้นได้อย่างเหมาะสม (เช่น โดยการโยน exceptions, บันทึกข้อผิดพลาด หรือแสดงข้อความที่ให้ข้อมูล)
• การพึ่งพา Unit Tests เพียงอย่างเดียว: Unit tests มีความสำคัญในการตรวจสอบความถูกต้องของโมดูลแต่ละส่วน แต่ไม่ได้รับประกันว่าโมดูลจะทำงานร่วมกันได้อย่างถูกต้องในระบบที่รวมกันแล้ว ควรเสริม unit tests ของคุณด้วย integration tests และ E2E tests เพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันของคุณทำงานได้ทั้งหมด
• การละเลยความซับซ้อนของโค้ด: Code coverage ไม่ได้คำนึงถึงความซับซ้อนของโค้ดที่กำลังทดสอบ ฟังก์ชันง่ายๆ ที่มี coverage สูงอาจมีความเสี่ยงน้อยกว่าฟังก์ชันที่ซับซ้อนที่มี coverage เท่ากัน ควรใช้เครื่องมือวิเคราะห์โค้ดแบบสถิต (static analysis) เพื่อระบุส่วนของโค้ดที่ซับซ้อนเป็นพิเศษและต้องการการทดสอบที่ละเอียดถี่ถ้วนมากขึ้น
• การปฏิบัติต่อ Coverage เหมือนเป็นเป้าหมาย ไม่ใช่เครื่องมือ: ควรใช้ Code coverage เป็นเครื่องมือเพื่อเป็นแนวทางในการทดสอบของคุณ ไม่ใช่เป็นเป้าหมายในตัวเอง อย่าพยายามอย่างไม่ลืมหูลืมตาเพื่อให้ได้ coverage 100% หากนั่นหมายถึงการเสียสละคุณภาพหรือความเกี่ยวข้องของการทดสอบของคุณ ควรมุ่งเน้นไปที่การเขียนการทดสอบที่มีความหมายซึ่งให้คุณค่าที่แท้จริง แม้ว่านั่นจะหมายถึงการยอมรับ coverage ที่ต่ำลงเล็กน้อยก็ตาม

นอกเหนือจากตัวเลข: แง่มุมเชิงคุณภาพของการทดสอบ

แม้ว่าเมตริกเชิงปริมาณอย่าง code coverage จะมีประโยชน์อย่างไม่ต้องสงสัย แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ถึงแง่มุมเชิงคุณภาพของการทดสอบซอฟต์แวร์ Code coverage บอกคุณว่าโค้ดส่วนไหนที่ถูกเรียกใช้งาน แต่มันไม่ได้บอกคุณว่าโค้ดนั้นถูกทดสอบดีแค่ไหน

การออกแบบการทดสอบ: คุณภาพของการทดสอบของคุณสำคัญกว่าปริมาณ การทดสอบที่ออกแบบมาอย่างดีจะมุ่งเน้น, เป็นอิสระ, ทำซ้ำได้ และครอบคลุมสถานการณ์ที่หลากหลาย รวมถึง edge cases, เงื่อนไขขอบเขต และเงื่อนไขข้อผิดพลาด การทดสอบที่ออกแบบมาไม่ดีอาจเปราะบาง, ไม่น่าเชื่อถือ และให้ความรู้สึกปลอดภัยที่ผิดๆ

ความสามารถในการทดสอบ (Testability): โค้ดที่ทดสอบได้ยากมักเป็นสัญญาณของการออกแบบที่ไม่ดี ตั้งเป้าที่จะเขียนโค้ดที่เป็นโมดูล, ไม่ผูกติดกัน และง่ายต่อการแยกส่วนเพื่อทำการทดสอบ ใช้ dependency injection, mocking และเทคนิคอื่นๆ เพื่อปรับปรุงความสามารถในการทดสอบของโค้ดของคุณ

วัฒนธรรมของทีม: วัฒนธรรมการทดสอบที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างซอฟต์แวร์คุณภาพสูง ส่งเสริมให้นักพัฒนาเขียนการทดสอบตั้งแต่เนิ่นๆ และบ่อยครั้ง, ปฏิบัติต่อการทดสอบเหมือนเป็นส่วนสำคัญของโค้ดเบส และพัฒนาทักษะการทดสอบของตนอย่างต่อเนื่อง

สรุป

การครอบคลุมโค้ดของโมดูล JavaScript เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงคุณภาพและความน่าเชื่อถือของโค้ดของคุณ ด้วยการทำความเข้าใจเมตริกสำคัญ, การใช้เครื่องมือที่เหมาะสม และการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก code coverage เพื่อระบุส่วนที่ยังไม่ได้ทดสอบ, ลดความเสี่ยงของบัก และทำให้การ refactor ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่า code coverage เป็นเพียงเมตริกหนึ่งในหลายๆ เมตริก และควรใช้เป็นแนวทาง ไม่ใช่กฎตายตัว ควรมุ่งเน้นไปที่การเขียนการทดสอบที่มีความหมายซึ่งทดสอบโค้ดของคุณอย่างละเอียดและครอบคลุม edge cases ที่สำคัญ และรวม code coverage เข้ากับ CI/CD pipeline ของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าโค้ดของคุณเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพที่กำหนดก่อนที่จะถูกนำไปใช้งานจริง ด้วยการสร้างสมดุลระหว่างเมตริกเชิงปริมาณกับข้อพิจารณาเชิงคุณภาพ คุณสามารถสร้างกลยุทธ์การทดสอบที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพซึ่งส่งมอบโมดูล JavaScript คุณภาพสูงได้

ด้วยการนำแนวทางการทดสอบที่แข็งแกร่งมาใช้ รวมถึง code coverage ทีมต่างๆ ทั่วโลกสามารถปรับปรุงคุณภาพซอฟต์แวร์, ลดต้นทุนการพัฒนา และเพิ่มความพึงพอใจของผู้ใช้ได้ การเปิดรับแนวคิดระดับโลก (global mindset) เมื่อพัฒนาและทดสอบซอฟต์แวร์ จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันจะตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของกลุ่มเป้าหมายในระดับนานาชาติ