Mock-объект
Mock-объект (от англ. mock object , буквально: объект-пародия, объект-имитация) — тип объектов, реализующих заданные аспекты моделируемого программного окружения.
Mock-объект представляет собой конкретную фиктивную реализацию интерфейса, предназначенную исключительно для тестирования.
В процедурном программировании аналогичная конструкция называется «dummy» (англ. — заглушка). Функция, выдающая константу, или случайную величину из допустимого диапазона значений.
Mock-объекты активно используются в разработке через тестирование.
Ссылки
- Портал mockobjects.com
- RSDN: Mock-объекты с использованием библиотеки cppmock
- Pascal Mock Delphi/Kylix/FreePascal
- Модульное тестирование в Eclipse (jMock, RMock для Java в Eclipse IDE)
- OpenQuality.ru: модульное тестирование в Perl и Python
- Google C++ Mocking Framework для начинающих
- Дополнить статью (статья слишком короткая либо содержит лишь словарное определение).
- Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное.
- Тестирование программного обеспечения
- Модульное тестирование
Wikimedia Foundation . 2010 .
- Александр Парижский
- Плотоядные
Полезное
Смотреть что такое «Mock-объект» в других словарях:
- Fluent interface — Текучий интерфейс (англ. fluent interface, название придумано Эриком Эвансом и Мартином Фаулером) способ реализации, в разработке программного обеспечения, объектно ориентированного API, нацеленный на повышение читабельности исходного кода… … Википедия
- Юнит-тестирование — Модульное тестирование (англ. unit testing) процесс в программировании, позволяющий проверить на корректность отдельные модули исходного кода программы. Идея состоит в том, чтобы писать тесты для каждой нетривиальной функции или метода. Это… … Википедия
- JUnit — Тип Инструмент тестирования Разработчик Кент Бек, Эрик Гамма Операционная система Cross platform Последняя версия 4.11 (14 ноября 2012) Лицензия Common Public License … Википедия
- Модульное тестирование — Модульное тестирование, или юнит тестирование (англ. unit testing) процесс в программировании, позволяющий проверить на корректность отдельные модули исходного кода программы. Идея состоит в том, чтобы писать тесты для каждой… … Википедия
- Юнит-тест — Модульное тестирование (англ. unit testing) процесс в программировании, позволяющий проверить на корректность отдельные модули исходного кода программы. Идея состоит в том, чтобы писать тесты для каждой нетривиальной функции или метода. Это… … Википедия
- Разработка через тестирование — Разработка программного обеспечения Процесс разработки ПО Шаги процесса Анализ • Проектирование • Программирование • Докумен … Википедия
- ГОСТ 16504-81: Система государственных испытаний продукции. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения — Терминология ГОСТ 16504 81: Система государственных испытаний продукции. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения оригинал документа: 96. Автоматизированная система контроля* E. Automated control system F. Système… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
- Алиса в Стране чудес — У этого термина существуют и другие значения, см. Алиса в Стране чудес (значения). Алиса в Стране чудес Alice’s Adventures in Wonderland … Википедия
- Приключения Алисы в Стране Чудес — Алиса Лиддел прототип персонажа Алисы, фото Льюиса Кэрролла «Алиса в Стране чудес» (англ. Alice s Adventures in Wonderland) детская книга английского математика и писателя Льюиса Кэрролла. Написана в 1864 году. Есть продолжение «Алиса в… … Википедия
- Приключения Алисы в стране чудес — Алиса Лиддел прототип персонажа Алисы, фото Льюиса Кэрролла «Алиса в Стране чудес» (англ. Alice s Adventures in Wonderland) детская книга английского математика и писателя Льюиса Кэрролла. Написана в 1864 году. Есть продолжение «Алиса в… … Википедия
- Обратная связь: Техподдержка, Реклама на сайте
- �� Путешествия
Экспорт словарей на сайты, сделанные на PHP,
WordPress, MODx.
- Пометить текст и поделитьсяИскать в этом же словареИскать синонимы
- Искать во всех словарях
- Искать в переводах
- Искать в ИнтернетеИскать в этой же категории
Моки — JS: Продвинутое тестирование
В тестировании очень популярен мокинг. Технически он похож на стабинг, и из-за этого их часто путают (специально или ненамеренно). Но все же они служат разным целям и используются в разных ситуациях. Разберемся, что это такое, и когда он нужен.
До этого момента мы рассматривали побочные эффекты как помеху тестирования нашей логики. Для их изоляции использовались стабы или прямое выключение логики в тестовой среде. После этого можно было спокойно проверять правильность работы функции.
В некоторых ситуациях требуется кое-что другое. Не результат работы функции, а то, что она выполняет нужное нам действие, например, шлет правильный HTTP-запрос с правильными параметрами. Для этого понадобятся моки. Моки проверяют, как выполняется код.
HTTP
import nock from 'nock'; import getPrivateForkNames > from '../src.js'; // Предотвращение случайных запросов nock.disableNetConnect(); test('getPrivateForkNames', async () => // Полное название домена const scope = nock('https://api.github.com') // Полный путь .get('/orgs/hexlet/repos/?private=true') .reply(200, [ fork: true, name: 'one' >, fork: false, name: 'two' >]); await getPrivateForkNames('hexlet'); // Метод `scope.isDone()` возвращает `true` только тогда, // когда соответствующий запрос был выполнен внутри `getPrivateForkNames` expect(scope.isDone()).toBe(true); >); Это и называется мокинг. Мок проверяет, что какой-то код выполнился определенным образом. Это может быть вызов функции, HTTP-запрос и тому подобное. Задача мока убедиться в том, что это произошло, и в том, как конкретно это произошло, например, что в функцию были переданы конкретные данные.
Что дает нам такая проверка? В данном случае — мало что. Да, мы убеждаемся, что вызов был, но само по себе это еще ни о чем не говорит. Так когда же полезны моки?
Представьте, что мы бы разрабатывали библиотеку @octokit/rest, ту самую, что выполняет запросы к GitHub API. Вся суть этой библиотеки в том, чтобы выполнить правильные запросы с правильными параметрами. Поэтому там нужно обязательно проверять выполнение запросов с указанием точных URL-адресов. Только в таком случае можно быть уверенными, что она выполняет верные запросы.
В этом ключевое отличие мока от стаба. Стаб устраняет побочный эффект, чтобы не мешать проверке результата работы кода, например, возврату данных из функции. Мок фокусируется на том, как конкретно работает код, что он делает внутри. При этом чисто технически мок и стаб создаются одинаково, за исключением того, что на мок вешают ожидания, проверяющие вызовы. Это приводит к путанице, потому что часто моками называют стабы. С этим ничего уже не поделать, но для себя всегда пытайтесь понять, о чем идет речь. Это важно, от этого зависит фокус тестов.
Функции
Моки довольно часто используют с функциями (методами). К примеру, они могут проверять:
- Что функция была вызвана
- Сколько раз она была вызвана
- Какие аргументы мы использовали
- Сколько аргументов было передано в функцию
- Что вернула функция
Предположим, что мы хотим протестировать функцию forEach . Она вызывает колбек для каждого элемента коллекции:
[1, 2, 3].forEach((v) => console.log(v)); // или проще [1, 2, 3].forEach(console.log) Эта функция ничего не возвращает, поэтому напрямую ее не протестировать. Можно попробовать сделать это с помощью моков. Проверим, что она вызывает переданный колбек и передает туда нужные значения.
Так как мы изучаем Jest, то для создания моков воспользуемся встроенным механизмом Jest. В других фреймворках могут быть свои встроенные механизмы. Кроме того, как мы убедились выше, существуют специализированные библиотеки для моков и стабов.
test('forEach', () => // Моки функций в Jest создаются с помощью функции jest.fn // Она возвращает функцию, которая запоминает все свои вызовы и переданные аргументы // Потом это используется для проверок const callback = jest.fn(); [1, 2, 3].forEach(callback); // Теперь проверяем, что она была вызвана с правильными аргументами нужное количество раз expect(callback.mock.calls).toHaveLength(3); // Первый аргумент первого вызова expect(callback.mock.calls[0][0]).toBe(1); // Первый аргумент второго вызова expect(callback.mock.calls[1][0]).toBe(2); // Первый аргумент третьего вызова expect(callback.mock.calls[2][0]).toBe(3); >); С помощью моков мы проверили, что функция была вызвана ровно три раза, и ей, последовательно для каждого вызова, передавался новый элемент коллекции. В принципе, можно сказать, что этот тест действительно проверяет работоспособность функции forEach() . Но можно ли сделать это проще, без мока и без завязки на внутреннее поведение? Оказывается, можно. Для этого достаточно использовать замыкание:
test('forEach', () => const result = []; const numbers = [1, 2, 3]; numbers.forEach((x) => result.push(x)); expect(result).toEqual(numbers); >); Объекты
Jest позволяет создавать моки и для объектов. Они создаются с помощью функции jest.spyOn() , напоминающей уже известную нам jest.fn() . Эта функция принимает на вход объект и имя метода в этом объекте, и отслеживает вызовы этого метода. Отследим, в качестве примера, вызов console.log() :
test('logging something', () => const spy = jest.spyOn(console, 'log'); console.log(12); expect(spy).toHaveBeenCalled(); // => true, т.к. метод log был вызван expect(spy).toHaveBeenCalledTimes(1); // => true, т.к. метод был вызван 1 раз expect(spy).toHaveBeenCalledWith(12); // true, т.к. log был вызван с аргументом 12 expect(spy.mock.calls[0][0]).toBe(12); // проверка, идентичная предыдущей >); Кроме того, Jest позволяет создавать свою реализацию сбора данных о вызовах отслеживаемой функции при помощи метода mockImplementation(fn) . Колбэком этого метода будет функция, которая выполняется после каждого вызова отслеживаемой функции. Возьмем предыдущий пример, но теперь соберем аргументы каждого вызова console.log() в отдельный массив:
test('logging something', () => const logCalls = []; // Здесь функция внутри mockImplementation принимает на вход аргумент(ы), // с которым был вызван console.log, и сохраняет его в заранее созданный массив const spy = jest.spyOn(console, 'log').mockImplementation((. args) => logCalls.push(args)); console.log('one'); console.log('two'); expect(logCalls.join(' ')).toBe('one two'); >); Преимущества и недостатки
Несмотря на то, что существуют ситуации, в которых моки нужны, в большинстве ситуаций их нужно избегать. Моки слишком много знают о том, как работает код. Любой тест с моками из черного ящика превращается в белый ящик. Повсеместное использование моков приводит к двум вещам:
- После рефакторинга приходится переписывать тесты (много тестов!), даже если код работает правильно. Происходит это из-за завязки на то, как конкретно работает код
Открыть доступ
Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно
- 130 курсов, 2000+ часов теории
- 1000 практических заданий в браузере
- 360 000 студентов
Наши выпускники работают в компаниях:
mock что это в программировании
Mock-объект (Мок, Объект-заглушка) — что это в программировании
Submitted by melisa on Thu, 06/21/2018 — 17:49
Forums:
Mock — (от англ.«имитация») — в ООП это объект, служащий для целей тестирования и ведущий себя так же, как реальный объект, но при этом не являющийся «настоящим».
Проще говоря, это заглушка — объект, поля и методы которого выдают константу, или случайную величину из допустимого диапазона значений (эти значения сам программист и хардкодит при создании mock-объекта).
- Read more about Mock-объект (Мок, Объект-заглушка) — что это в программировании
- 2 comments
- Log in to post comments
- 11294 reads
Мок-объект — Mock object
В объектно-ориентированном программировании, фиктивные объекты — это смоделированные объекты, имитирующие поведение реальных объектов управляемыми способами, чаще всего в рамках инициативы тестирования программного обеспечения. Программист обычно создает фиктивный объект для проверки поведения какого-либо другого объекта, почти так же, как конструктор автомобилей использует манекен для краш-тестов для имитации динамического поведения человека. при ударах автомобиля. Этот метод также применим в универсальном программировании.
- 1 Мотивация
- 2 Технические детали
- 2.1 Моки, подделки и заглушки
- 2.2 Установление ожиданий
- 2.3 Запись строк журнала
Мотивация
В модульном тесте, фиктивные объекты могут моделировать поведение сложных реальных объектов и поэтому полезны, когда реальный объект непрактичен или невозможно включить в модульный тест. Если объект имеет любую из следующих характеристик, может быть полезно использовать вместо него фиктивный объект:
- объект предоставляет недетерминированные результаты (например, текущее время или текущую температуру);
- в нем есть состояния, которые сложно создать или воспроизвести (например, ошибка сети);
- он медленный (например, полная база данных, которую необходимо инициализировать перед тестом);
- он еще не существует или может изменить поведение;
- он должен включать информацию и методы исключительно для целей тестирования (а не для его реальной задачи).
Например, программа-будильник, которая заставляет звонок звонить в определенное время, может получить текущее время от службы времени. Чтобы проверить это, тест должен дождаться времени будильника, чтобы узнать, правильно ли он прозвенел. Если служба фиктивного времени используется вместо службы реального времени, ее можно запрограммировать на обеспечение времени звонка (или любого другого времени) независимо от реального времени, так что программа будильника может быть протестирована изолированно.
Технические детали
Мок-объекты имеют тот же интерфейс, что и реальные объекты, которые они имитируют, что позволяет клиентскому объекту не знать, использует ли он реальный объект или фиктивный объект. Многие доступные фреймворки фиктивных объектов позволяют программисту указать, какие и в каком порядке методы будут вызываться для фиктивного объекта и какие параметры будут переданы им, а также какие значения будут возвращены. Таким образом, поведение сложного объекта, такого как сетевой сокет, можно имитировать с помощью фиктивного объекта, что позволяет программисту определить, реагирует ли тестируемый объект надлежащим образом на большое разнообразие состояний, в которых могут находиться такие фиктивные объекты.
Подделки, подделки и заглушки
Классификация имитаторов, фейков и заглушек в литературе очень противоречива. Тем не менее, согласно литературным источникам, все они представляют собой производственный объект в среде тестирования, открывая один и тот же интерфейс.
Что из имитаций, подделок или заглушек является самым простым, непоследовательно, но самый простой всегда возвращает заранее подготовленные ответы (как в заглушке метода ). С другой стороны, наиболее сложный объект будет полностью имитировать производственный объект с полной логикой, исключениями и т. Д. Подходит ли какое-либо трио имитация, подделка или заглушка такому определению, опять же, противоречиво во всем литература.
Например, реализация имитационного, поддельного или заглушенного метода между двумя концами спектра сложности может содержать утверждения для проверки контекста каждого вызова. Например, фиктивный объект может утверждать порядок, в котором вызываются его методы, или утверждать согласованность данных между вызовами методов.
В книге Искусство модульного тестирования моки описываются как фальшивый объект, который помогает решить, не прошел ли тест, путем проверки того, произошло ли взаимодействие с объектом. Все остальное определяется как заглушка. В этой книге под фейками понимается все, что не является настоящим, что в зависимости от их использования может быть либо заглушкой, либо имитацией.
Установление ожиданий
Рассмотрим пример, в котором подсистема авторизации была имитирована. Мок-объект реализует метод isUserAllowed (task: Task): boolean , чтобы соответствовать таковому в реальном классе авторизации. Если он также предоставляет свойство isAllowed: boolean , которого нет в реальном классе, это дает множество преимуществ. Это позволяет тестирующему коду легко установить ожидание того, что пользователю будет или не будет предоставлено разрешение при следующем вызове, и, следовательно, легко протестировать поведение остальной системы в любом случае.
Аналогичным образом, настройки «только имитация» могут гарантировать, что последующие вызовы подсистемы вызовут выдачу исключения, зависание без ответа или возврат ноль и т. Д. Таким образом, можно разработать и протестировать поведение клиента для реальных условий сбоя в внутренних подсистемах, а также для их ожидаемых ответов. Без такой простой и гибкой имитирующей системы тестирование каждой из этих ситуаций может оказаться слишком трудоемким для их рассмотрения.
Запись строк журнала
Метод save (person: Person) фиктивного объекта базы данных может не содержать большого количества (если есть) кода реализации. Он может проверить наличие и, возможно, действительность объекта Person, переданного для сохранения (см. Обсуждение фальшивого и фиктивного выше), но кроме этого может не быть другой реализации.
Это упущенная возможность. Макетный метод может добавить запись в строку общедоступного журнала. Запись должна быть не более чем «Человек сохранен», или она может включать некоторые детали из экземпляра объекта человека, такие как имя или идентификатор. Если тестовый код также проверяет окончательное содержимое строки журнала после различных серий операций с фиктивной базой данных, то можно проверить, что в каждом случае было выполнено точно ожидаемое количество сохранений базы данных. Это может найти в противном случае невидимые ошибки, снижающие производительность, например, когда разработчик, опасаясь потери данных, закодировал повторные вызовы save () , где было бы достаточно всего одного.
Использование в разработке через тестирование
Программисты, работающие с методом разработки через тестирование (TDD), используют фиктивные объекты при написании программного обеспечения. Мок-объекты отвечают требованиям interface более сложных реальных объектов и заменяют их; таким образом, они позволяют программистам писать и функциональные возможности модульного тестирования в одной области, не вызывая сложных базовых или взаимодействующих классов . Использование фиктивных объектов позволяет разработчикам сосредоточить свои тесты на поведении тестируемой системы, не беспокоясь о ее зависимостях. Например, тестирование сложного алгоритма, основанного на нескольких объектах, находящихся в определенных состояниях, может быть четко выражено с помощью фиктивных объектов вместо реальных.
Помимо проблем со сложностью и преимуществ, получаемых от разделения ответственности, существуют практические проблемы скорости. Разработка реалистичного программного обеспечения с использованием TDD может легко потребовать нескольких сотен модульных тестов. Если многие из них вызывают обмен данными с базами данных, веб-службами и другими внепроцессными или сетевыми системами, тогда набор модульных тестов быстро станет слишком медленным для регулярного выполнения. Это, в свою очередь, приводит к вредным привычкам и нежеланию разработчика поддерживать основные принципы TDD.
Когда фиктивные объекты заменяются реальными, сквозная функциональность потребует дальнейшего тестирования. Это будут интеграционные тесты, а не модульные тесты.
Ограничения
Использование фиктивных объектов может тесно связывать модульные тесты с реализацией тестируемого кода. Например, многие фреймворки имитирующих объектов позволяют разработчику проверять порядок и количество вызовов методов имитационных объектов реальным тестируемым объектом; последующий рефакторинг тестируемого кода может привести к сбою теста, даже если все методы имитируемых объектов по-прежнему подчиняются контракту предыдущей реализации. Это показывает, что модульные тесты должны тестировать внешнее поведение метода, а не его внутреннюю реализацию. Чрезмерное использование имитирующих объектов в составе набора модульных тестов может привести к резкому увеличению объема обслуживания, которое необходимо выполнять над самими тестами во время эволюции системы по мере проведения рефакторинга. Неправильное обслуживание таких тестов во время эволюции может позволить пропустить ошибки, которые в противном случае были бы обнаружены модульными тестами, использующими экземпляры реальных классов. И наоборот, простая имитация одного метода может потребовать гораздо меньше настроек, чем настройка всего реального класса, и, следовательно, снизить потребности в обслуживании.
Мок-объекты должны точно моделировать поведение имитируемого объекта, чего может быть трудно достичь, если фиктивный объект исходит от другого разработчика или проекта или если он еще даже не был написан. Если поведение не смоделировано правильно, то модульные тесты могут зарегистрировать прохождение, даже если сбой произойдет во время выполнения в тех же условиях, что и модульный тест, что делает модульный тест неточным.
См. Также
Ссылки
Внешние ссылки
- Тим Маккиннон (8 сентября 2009 г.). «Краткая история фиктивных объектов». Mockobjects.com/.
- Test Doubles : раздел книги о шаблонах модульного тестирования.
- Все о фиктивных объектах! Портал о фиктивных объектах
- «Использование макетов для сложных модульных тестов». IBM developerWorks. 16 октября 2006 г. Архивировано из исходного 4 мая 2007 г.
- Модульное тестирование с использованием имитирующих объектов IBM developerWorks
- Моки — это не заглушки (Мартин Фаулер ) Статья о разработке тестов с Mock-объектами. Определяет и сравнивает «классическую» и «насмешливую» школы тестирования. Касается вопросов о влиянии на дизайн и обслуживание.