איך לכתוב את הטסט המושלם לבדיקות תוכנה אוטומטיות

הקדמה

עולם הפיתוח מתקדם בקצב מסחרר, והצורך להבטיח את איכות הקוד הופך לקריטי יותר מתמיד. כל שינוי קטן בקוד יכול להוביל לתקלות בלתי צפויות שעלולות לשבש את פעילות המערכת כולה. כאן בדיוק נכנסות בדיקות התוכנה האוטומטיות לתמונה.

במאמר זה נעמיק באתגר המורכב של כתיבת טסטים שמבוססים על יצירת נתונים דינמיים. נציג את הבעיה של טסטים תלויי-סביבה, ונסביר כיצד ניתן להתגבר עליהם בעזרת פתרונות יצירתיים וטכנולוגיות מתקדמות. בסוף המאמר, תוכל להבין כיצד לכתוב טסטים חסינים לשינויים שיבטיחו את איכות הקוד שלך בצורה הטובה ביותר.

שלב ראשון: הבנת הבעיה בבדיקות תוכנה אוטומטיות

בעיית ההסתמכות על נתונים קיימים

אחת הבעיות הנפוצות ביותר בבדיקות תוכנה היא ההסתמכות על נתונים קיימים בסביבת הבדיקה. נתונים אלו יכולים להשתנות מסיבות שונות, כגון עדכון המערכת או שינוי בקונפיגורציה של סביבת הבדיקה. במקרים כאלה, הטסטים עלולים להיכשל אף על פי שהקוד עצמו תקין. בנוסף, טסטים אלו מתקשים להתמודד עם שינויי סביבה כאשר הנתונים הקיימים אינם זמינים או מתאימים יותר.

דוגמה לטסט ראשוני בבדיקות תוכנה 

נבחן דוגמה ראשונית של טסט הבודק את הפונקציה get_users המחזירה את רשימת המשתמשים במערכת.

def test_get_users():
    user_to_find = {
        'username': 'existing_user',
        'email': 'existing_user@example.com',
        'password': 'password123'
    }
    users = get_users()
    # Check if a user with the name, email, and password exists
    user_in_list = next((user for user in users if user['name'] ==    user_to_find['username']), None)
    assert user_in_list is not None, "No user with name 'existing_user' found"
    assert user_in_list['name'] == user_to_find['username']
    assert user_in_list['email'] == user_to_find['email']
    assert user_in_list['password'] == user_to_find['password']

במקרה זה, הטסט מניח שיש משתמש בשם 'existing_user' ברשימת המשתמשים, וכל עוד המשתמש הזה נמצא בסביבת הבדיקה הטסט יהיה תקין לגמרי. אך אם נתוני הבדיקה ישתנו, הטסט ייכשל, למרות שהפונקציה get_users פועלת כראוי. זה מצביע על בעיה בטסט שאינו מנותק לחלוטין מהסביבה.

שלב שני: יצירת הנתונים בצורה דינמית בבדיקות תוכנה באוטומציה

הפתרון: יצירת נתונים דינמיים

כדי להתמודד עם הבעיה הזו, הפתרון הוא ליצור את הנתונים הדרושים לטסט באופן דינמי, לבדוק את הפונקציונליות ולאחר מכן למחוק את הנתונים שיצרנו. גישה זו מבטיחה שהטסטים יהיו חסינים לשינויים בסביבת הבדיקה.

דוגמה משופרת של טסט בבדיקות תוכנה

כעת נציג דוגמה שבה אנו מייצרים נתונים דינמיים לצורך הבדיקה. נניח שיש לנו שירותים/פונקציות create_user  ו-delete_user  כדי ליצור ולמחוק משתמשים במערכת.

def test_get_users():
    # Create data before the test
    test_user = {
        'username': 'testuser',
        'email': 'testuser@example.com',
        'password': 'password123'
    }
    create_user(test_user)
    try:
        # Perform the test
        users = get_users()
        # Find the created user in the user list
        user_in_list = next((user for user in users if user['name'] == test_user['username']), None)
        # Verify that the user was found and all attributes are correct
        assert user_in_list is not None, "No user with name 'testuser' found"
        assert user_in_list['name'] == test_user['username']
        assert user_in_list['email'] == test_user['email']
        assert user_in_list['password'] == test_user['password']
    finally:
        # Delete the data after the test
        delete_user(test_user['username'])

במקרה זה, הטסט כולל יצירת משתמש חדש לפני הבדיקה באמצעות הפונקציה create_user ולאחר הבדיקה מוחק את המשתמש באמצעות הפונקציה delete_user. כך אנו מבטיחים שהטסט מתבסס על נתונים שנוצרו במיוחד לצורך הבדיקה ולא על נתונים קיימים שיכולים להשתנות.

שלב שלישי: ניהול ושמירה על טסטים

ניהול נתונים

חשוב לנהל את יצירת הנתונים בצורה יעילה ולוודא שהנתונים נמחקים בסיום הבדיקה כדי למנוע זיהום נתונים ושיבושים עתידיים. כמו כן, כדאי להשתמש בשיטות כמו פיקסצ'רים (fixtures) אם אתה משתמש ב- pytest או ב Playwright כדי להבטיח סביבה נקייה לבדיקות. לדוגמא התוסף Cleanuptotal עושה את עבודת הניקוי בצורה האופטימלית.

 

שלב רביעי: מעבר לבדיקות מודולריות ויחידתיות

בדיקות יחידתיות ומודולריות

בנוסף ליצירת נתונים דינמיים, מומלץ להקפיד על בדיקות יחידתיות ומודולריות עד כמה שניתן כדי להבטיח שכל פונקציה נבדקת בנפרד, והבדיקות אינן תלויות זו בזו. זה מבטיח גמישות וקלות תחזוקה של הבדיקות.

 

סיכום

כתיבת טסטים היא חלק קריטי בתהליך הפיתוח, וחשוב לכתוב אותם בצורה שתבטיח את יציבותם ואמינותם. על ידי יצירת נתונים דינמיים לפני הבדיקה ומחיקתם לאחר הבדיקה, ניתן להבטיח שהטסטים יהיו חסינים לשינויים בסביבת הבדיקה ויוכלו להמשיך לעבוד בצורה תקינה גם בתנאים משתנים. גישה זו לא רק משפרת את אמינות הטסטים אלא גם מאפשרת לפיתוח להתקדם במהירות ובבטחה.

ניהול נתונים, שימוש בטכניקות מתקדמות כמו פיקסצ'רים, והתמקדות בבדיקות יחידתיות, כל אלו יחדיו יוצרים מתודולוגיה חזקה לכתיבת טסטים מוצלחים ויעילים🚀.