前端单元测试实践

一个不太会写代码的前端，正在努力学习中

一说到单元测试，可能对于业务一线同学来说，心理立马就会无形中有一种压迫感，心想 “业务都做不完了，写个球的单元测试，先保证功能完备，赶紧上线才是王道”，这句话的核心是以业务为重，没任何问题，但是，业务在任何时候都是重要的，除了业务，其实还有效率。

没有效率，就没有生产力，没有生产力就没法给业务铺垫更广阔的道路，效率如此重要，那我们该从哪些维度来提升效率呢？从笔者的个人经验来看，不管是在什么领域，我们在提效道路上一定会经历以下几个阶段：

规范标准化
机器自动化
系统平台化
人工智能化

要经历以上过程，必须要有代码质量的保证，如果我们不关注代码质量，我们的研发效率是没法做到质的飞越的，原因很简单，就是人类在解决各种问题的过程中，总会不由自主的引入其他问题，从而导致系统稳定性降低，如何在漫长的系统维护过程中，保证每次发布的代码质量则是我们一直在持续探索的方向。所以现在软件测试在高校里都有专门的学科，同时软件测试岗位在互联网公司里也是非常常见的，可见，企业对系统稳定性的要求是非常非常高的。说了那么多，下面直接进入正题。

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进行检查和验证，也就是说一个测试单元往往是一个原子型函数，同时，单元测试的编写者必须是作者本人，拥有单元测试的程序有以下几个好处：

1、它是一种验证行为

程序中的每一项功能都是测试来验证它的正确性。它为以后的开发提供支援。就算是开发后期，我们也可以轻松的增加功能或更改程序结构，而不用担心这个过程中会破坏重要的东西。而且它为代码的重构提供了保障。这样，我们就可以更自由的对程序进行改进。

2、它是一种设计行为

编写单元测试将使我们从调用者观察、思考。特别是先写测试（Test First），迫使我们把程序设计成易于调用和可测试的，即迫使我们解除软件中的耦合。

3、它是一种编写文档的行为

单元测试是一种无价的文档，它是展示函数或类如何使用的最佳文档。这份文档是可编译、可运行的，并且它保持最新，永远与代码同步。

4、它具有回归性

自动化的单元测试避免了代码出现回归，编写完成之后，可以随时随地的快速运行测试。

单元测试用例设计

任何一个单元测试都应该包含：

正常输入

离散覆盖参数值域

边界输入

空值验证
零值验证
最大值验证

非法输入

入参数据类型非法
内存溢出验证

幂等

对于单元测试来说，保证其幂等性非常重要，幂等就是在相同输入的前提下，其输出结果不随时间而改变。

所以，我们可以看到，对于函数式编程语言来说，写单元测试则是非常容易的事情，因为在函数式范式中，我们的函数都是纯函数，在范式层面上就已经约束了开发者写出幂等的程序，那么，在javascript领域，我们想要写出质量更高，对测试友好的代码的话，则需要尽可能的写出各种纯函数，从而保证幂等性。

对于前端而言，其实还包含UI界面的幂等，如何更加高效的保证界面幂等，我们是可以借助jest的快照能力实现html结构级别的幂等验证或者通过gemini的离线截图能力来实现像素级的幂等验证。

Mock

Mock数据，在编写单元测试用例的过程中，构造Mock数据是非常重要的实现手段，因为构造数据就是我们在构造输入的过程，比如正常输入/边界输入/非法输入
Mock环境，对于前端自动化测试而言，我们的环境Mock，往往是通过jsdom之类的库实现环境mock，保证离线场景下可以验证依赖浏览器API的程序逻辑
Mock事件，对于离线场景来说人机交互事件是不会有真实人类参与的，所以，我们需要Mock人机交互事件，帮助程序逻辑实现UI界面的交互功能性测试，在React中，是可以通过enzyme来实现Mock事件
Mock模块/第三方包，有些场景我们的程序依赖了某些第三方包，但是第三方包会引入副作用，比如axios，如果被测试的程序使用了该模块，它会走真实的发请求逻辑，这样还需要开一个mock请求服务，如果有一个模块拦截Mock能力，我们就不需要再开一个mock请求服务了，恰好jest提供了模块mock的能力，对于这类问题便可以轻松解决。
Mock函数/类，在Javascript语言中，函数的入参同样也可以是函数(匿名函数)，这恰好是Js最灵活的地方，但是如果参数是函数，则会使得测试用例的编写难度大大提升，我们很难知道入参函数的调用情况，所以，如果我们可以跟踪入参函数调用情况，就能很轻松的验证函数式编程范式下的程序逻辑，恰好jest提供了一个函数Mock能力，可以帮助用户快速Mock一个可以跟踪其调用情况的匿名函数。同样，对于类也是，jest提供了mock类的能力，帮助用户跟踪一个类实例的使用过程。

白盒覆盖

白盒覆盖就是测试用例要尽可能的覆盖程序内部的所有分支语句，从而整体性的保证代码质量。

我们都知道，覆盖率是衡量单元测试质量的核心指标，但是，对于TDD而言，我们肯定不可能做到一开始就达到100%的覆盖率，所以，正常的单元测试用例，往往是先从黑盒用例来写，也就是程序对外暴露的API层面的测试，前期先将这部分的单测覆盖全，后期，我们在bugfix或者feature addtion的过程中可以逐步增加测试用例，最终逐步达到80%以上的覆盖率即可满足白盒覆盖的效果。

单测定级

根据我们前面所述的白盒覆盖，覆盖率是一个非常客观的指标，但是覆盖率对于开发者的认知模型而言是不够清晰结构化的，所以，我们还需要对覆盖率再做一次结构化定级，方便开发者一步步完善单元测试，下面让我们来枚举一下所有的单测级别：

Level1：正常流程可用，即一个函数在输入正确的参数时，会有正确的输出
Level2：异常流程可抛出逻辑异常，即输入参数有误时，不能抛出系统异常，而是用自己定义的逻辑异常通知上层调用代码其错误之处
Level3：极端情况和边界数据可用，对输入参数的边界情况也要单独测试，确保输出是正确有效的
Level4：所有分支、循环的逻辑走通，不能有任何流程是测试不到的
Level5：输出数据的所有字段验证，对有复杂数据结构的输出，确保每个字段都是正确的

自动化单元测试

其实前面已经提到过了，Jest，就是一款自动化单元测试解决方案，它基本上满足了前端单元测试的所有测试需求，而且它还是一款零配置解决方案，顾名思义，就是最简单场景下是无需任何配置即可快速编写测试用例。所以使用Jest，前端写测试用例就变得十分容易了。本文不会介绍具体jest该如何使用，它有哪些API，因为此类文章到处都能找到，本文更多的是从测试方法论出发探讨单元测试的实施方案。