Джеймс Уиттакер - Как тестируют в Google
Виды тестов
Вместо того чтобы разделять тестирование на модульное, интеграционное и системное, мы делим все тесты на малые, средние и большие. Пожалуйста, не путайте с методом оценки из гибких методологий. Мы ориентируемся на охват, а не на размер теста. Малые тесты покрывают малые объемы кода, средние — объемы побольше и т.д. Любой инженер, независимо от своей роли, может заниматься любыми типами тестов. Их можно проводить в ручном или запускать в автоматическом режиме. Реальный опыт говорит, что чем меньше тест, тем скорее он будет автоматизирован.
На заметкуВместо того чтобы разделять тестирование на модульное, интеграционное и системное, мы делим все тесты на малые, средние и большие, исходя из их охвата, а не размера.
Малые тесты чаще всего (хотя и не всегда) автоматизируются. Они исполняют код одной функции или модуля. Обычно они проверяют типичные функциональные проблемы, повреждение данных, неверные условия и ошибки, связанные со сдвигом значений на единицу. Малые тесты выполняются быстро, за несколько секунд и меньше. Как правило, их пишут разработчики, реже — разработчики в тестировании и почти никогда — инженеры по тестированию. Для выполнения малых тестов обычно нужна среда с подставными объектами и имитациями. Подставные объекты и имитации относятся к заглушкам (то есть заменителям реальных функций), они работают как заменители объектов в зависимостях — несуществующих, слишком ненадежных или затрудняющих эмуляцию ошибочных ситуаций. Мы расскажем об этом подробнее в следующих главах. Инженеры по тестированию редко пишут малые тесты, но могут выполнять их, диагностируя конкретные сбои. Малые тесты отвечают на вопрос «Делает ли этот код то, что он должен делать?»
Средние тесты обычно автоматизируются. Они покрывают две или больше функции. Тесты фокусируются на том, чтобы проверить взаимодействие между функциями, которые вызывают друг друга или контактируют напрямую. Такие функции мы называем ближайшими соседями. Разработчик в тестировании управляет разработкой средних тестов на ранней стадии цикла продукта. Их пишут, исправляют и сопровождают разработчики. Если тест не проходит, разработчик чинит его сам. На более поздней стадии разработки инженеры по тестированию могут выполнять средние тесты вручную (если его трудно или дорого автоматизировать) или автоматически. Средние тесты отвечают на вопрос «Взаимодействуют ли соседние функции друг с другом так, как должны?»
Большие тесты покрывают не меньше трех (а обычно больше) функций. Это реальные пользовательские сценарии, которые используют реальные источники данных, а их выполнение может занять несколько часов и даже больше. Они затрагивают и интеграцию в целом, но чаще всего большие тесты проверяют, насколько приложение соответствует потребностям пользователей. Все три роли вовлечены в создание больших тестов. Их можно проводить разными способами, от автоматизированного до исследовательского ручного тестирования. Большие тесты отвечают на вопрос «Работает ли продукт так, как нужно пользователю, и дает ли желаемый результат?» Сквозные сценарии, которые выполняются на завершенном продукте, относятся к большим тестам.
На заметкуМалые тесты проверяют один программный блок в полностью имитированной среде. Средние тесты проверяют взаимодействие модулей в имитированной или реальной среде. Большие тесты проверяют любое количество модулей в реальной среде с настоящими, не имитированными ресурсами.
Не так критично, как именно вы называете тесты, главное, чтобы все понимали эти термины одинаково.[10] Здесь важно то, что тестировщики Google говорят на одном языке, описывая, что именно тестируется и в каком объеме. Когда кто-то особо изобретательный говорит о четвертой разновидности тестов, которую они прозвали громадными тестами, любой инженер в компании сразу представит себе общесистемный тест, который выполняется очень долго и проверяет все функциональные аспекты. Ничего больше пояснять не требуется.[11]
Мы определяем, в каком объеме проводить тестирование и что именно тестировать, по-разному для каждого конкретного продукта. Google предпочитает выпускать часто и стремится как можно раньше передать продукт пользователям, чтобы быстрее получить обратную связь и внести необходимые изменения. Google тратит много сил на то, чтобы создавать продукты, которыми люди действительно пользуются. Мы выкатываем новые фичи как можно раньше, чтобы они начали приносить пользу. Плюс мы избегаем лишних затрат на фичи, которые не нужны пользователям, потому что вовремя об этом узнаем. Для этого мы подключаем пользователи и внешних разработчиков в процесс как можно раньше. Так мы понимаем, соответствует ли наш продукт их ожиданиям.
Наконец, выбирая между автоматизированным и ручным тестированием, мы отдаем предпочтение первому. Если это можно автоматизировать и проблема не требует человеческого внимания и интуиции, то это нужно автоматизировать. Только проблемы, которые явно требуют оценки человеком (например, красив ли пользовательский интерфейс или не нарушает ли раскрытие данных конфиденциальность), должны доставаться ручному тестированию.
На заметкуВыбирая между автоматизированным и ручным тестированием, мы отдаем предпочтение первому. Если это можно автоматизировать и проблема не требует человеческого внимания и интуиции, то это нужно автоматизировать.
Замечу, что в Google выполняется очень много ручного тестирования, как сценарного, так и исследовательского, но даже оно проходит под зорким присмотром автоматизации. Технологии записи преобразуют ручные тесты в автоматизированные, которые снова прогоняются на последующих сборках, чтобы отловить регрессионные баги и дать тестировщикам возможность переключиться на новые проблемы. Мы автоматизируем отправку баг-репортов и распределение задач ручного тестирования.[12] Например, если автоматизированный тест не проходит, система определяет последнее изменение кода, которое считает наиболее вероятной причиной, отправляет сообщение его авторам и автоматически заводит баг. Максимально приблизить автоматизацию к человеческим возможностям — это техническое задание для следующего поколения инструментов тестирования, создаваемых в Google.
Глава 2. Разработчик в тестировании
Давайте представим идеальный процесс разработки. Все начинается с теста. Вот код, который построил разработчик Джек. А вот — тест, который разработчик Джек придумал еще до того, как написал код. Другими словами, до того, как написать первую строчку кода, разработчик прикидывает, что ему понадобится для тестирования. Затем он напишет тесты для граничных значений, для слишком больших и слишком малых входных данных, для значений, нарушающих граничные условия, и для множества других предположений. Какие-то из этих тестов станут частью функций, превратятся в самотестируемый код или юнит-тесты. На этом уровне лучше всех тестирует код тот, кто его написал. Иначе говоря, в коде, который построил Джек, хорошо разбирается сам разработчик Джек, и он же протестирует его лучше всех.
Другие тесты требуют знаний, выходящих за рамки кода, и зависят от внешней инфраструктуры. Например, у нас есть тест, который возвращает данные из удаленного хранилища (с сервера баз данных или из облака). Для тестирования нам нужна либо сама база данных, либо ее имитация. В индустрии уже выработались инструменты для этого: тестовая оснастка (harness), тестовая инфраструктура, подставные объекты (mocks) и имитации (fakes). В мире идеального процесса разработки эти макеты сразу существуют для любого интерфейса, с которым имеет дело разработчик, и каждый аспект любой функции можно протестировать в любое время. Но не увлекайтесь, мы находимся в воображаемом мире.
Мы подошли к первой развилке, где нашему сказочному миру разработки потребовался еще один герой, то есть тестировщик. При написании кода функциональности и кода тестов важны разные образы мышления. Это разные типы разработки. При разработке функционального кода на первом плане стоит создание. Нужно принимать во внимание пользователей, их сценарии использования продукта, последовательности действий и т.д. А при написании тестового кода есть ориентир на разрушение, то есть разработку такого кода, который выявит случаи, мешающие эффективной работе пользователя и его действиям. Так как мы находимся в сказочной стране идеальной разработки, мы можем нанять двух Джеков, один из которых построит дом, а другой покажет, как его можно сломать.
