在應(yīng)用程序中，單元是具有一個(gè)或多個(gè)輸入和單個(gè)輸出的軟件中最小可測(cè)試部分。單元測(cè)試是一種測(cè)試軟件代碼單元的方法，通常包括一個(gè)或兩個(gè)輸入，產(chǎn)生一個(gè)輸出。單元測(cè)試主要關(guān)注獨(dú)立模塊的功能正確性，目的是確保每個(gè)單元都按照預(yù)期的方式運(yùn)行。

要進(jìn)行單元測(cè)試，開(kāi)發(fā)人員需要編寫(xiě)測(cè)試代碼。單元測(cè)試有手動(dòng)和自動(dòng)化測(cè)試兩種類(lèi)型，自動(dòng)化通常是首選的方法，可以為開(kāi)發(fā)人員節(jié)省大量的時(shí)間和精力。

單元測(cè)試是自動(dòng)化測(cè)試金字塔模型中占比最大的測(cè)試類(lèi)型，做好單元測(cè)試對(duì)于保證軟件產(chǎn)品的質(zhì)量非常重要，單元測(cè)試可以：

• 及早發(fā)現(xiàn)軟件中的缺陷并及早修復(fù)

• 修復(fù)單元測(cè)試發(fā)現(xiàn)的缺陷時(shí)，代碼更改不會(huì)影響其他模塊

• 模塊集成變得更容易

• 減少缺陷率和時(shí)間成本

現(xiàn)在讓我們來(lái)總結(jié)一下針對(duì)Java、C++和Python語(yǔ)言的單元測(cè)試中，受歡迎的測(cè)試工具，它們不僅包括單元測(cè)試框架，還包括了Mock工具、代碼覆蓋率工具，以及兩個(gè)智能化的單元測(cè)試用例自動(dòng)生成工具：

1. Junit

2. TestNG

3. GoogleTest

4. pytest

5. unittest

6. Jmockit

7. JaCoCo

8. gcov、lcov、gcovr

9. Coverage.py

10. EvoSuite

11. Diffblue Cover

單元測(cè)試框架

當(dāng)前成熟的單元測(cè)試框架包括：JUnit、TestNG、gtest、pytest、unittest。

1）JUnit

JUnit是一個(gè)為Java編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)的開(kāi)源單元測(cè)試框架，由 Kent Beck 和 Erich Gamma建立，它是單元測(cè)試框架家族中的一個(gè)，這些框架被統(tǒng)稱(chēng)為xUnit，JUnit是xUnit 家族中最為成功的一個(gè)。JUnit 有它自己的 Junit 擴(kuò)展生態(tài)圈，多數(shù) Java 的開(kāi)發(fā)環(huán)境都已經(jīng)集成了 JUnit 作為單元測(cè)試的工具。JUnit 的最新版本是JUnit 5，它不再是一個(gè)單一的JAR 包，而是由JUnit platform（平臺(tái)）、JUnit Jupiter 和JUnit Vintage 這3 部分組成。

官網(wǎng)地址：https://junit.org/junit5/

2）TestNG

TestNG 是另一個(gè)為Java編程語(yǔ)言設(shè)計(jì)的開(kāi)源單元測(cè)試框架，是一個(gè)受JUnit和NUnit啟發(fā)而來(lái)的測(cè)試框架，但它引入了一些新功能，使其更強(qiáng)大、更容易使用，例如:

• 核心特性是多線(xiàn)程測(cè)試執(zhí)行，測(cè)試代碼是否是多線(xiàn)程安全的;

• 提供注釋支持;

• 支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試(使用@DataProvider);

• 支持參數(shù)化測(cè)試;

• 強(qiáng)大的執(zhí)行模型（不再有TestSuite）;

• 支持各種工具和插件(Eclipse, IDEA, Maven等…)；

• 嵌入BeanShell以獲得更多的靈活性；

• 用于運(yùn)行時(shí)和日志記錄的默認(rèn)JDK函數(shù)(沒(méi)有依賴(lài)關(guān)系)。

官網(wǎng)地址：https://testng.org/

3）GoogleTest

GoogleTest是一個(gè)跨平臺(tái)的(Liunx、Mac OS X、Windows 、Cygwin 、Windows CE and Symbian ) C++單元測(cè)試框架，由google公司發(fā)布，為在不同平臺(tái)上為編寫(xiě)C++測(cè)試而開(kāi)發(fā)的。它提供了豐富的斷言、致命和非致命判斷、參數(shù)化、”死亡測(cè)試”等等。例如：

• 測(cè)試用例本身就是一個(gè)exe工程，編譯之后可以直接運(yùn)行，非常的方便。

• 編寫(xiě)測(cè)試案例變的非常簡(jiǎn)單（使用一些簡(jiǎn)單的宏如TEST），讓我們將更多精力花在測(cè)試用例設(shè)計(jì)上。

• ?提供了強(qiáng)大豐富的斷言的宏，用于對(duì)各種不同檢查點(diǎn)的檢查。

• ?提高了豐富的命令行參數(shù)對(duì)腳本運(yùn)行進(jìn)行一系列的設(shè)置。

代碼開(kāi)源地址：https://github.com/google/googletest

4）pytest

pytest是一個(gè)非常成熟的全功能的支持Python語(yǔ)言的單元自動(dòng)化測(cè)試框架。簡(jiǎn)單靈活，容易上手，支持參數(shù)化；能夠支持簡(jiǎn)單的單元測(cè)試和復(fù)雜的功能測(cè)試，還可以用來(lái)做selenium/appnium等自動(dòng)化測(cè)試，以及接口自動(dòng)化測(cè)試（pytest集成requests）。

官網(wǎng)地址：http://pytest.org/

5）unittest

unittest 是 Python 自帶的一個(gè)單元測(cè)試框架，無(wú)需安裝，使用簡(jiǎn)便，引入包 import unittest 即可使用。unittest單元測(cè)試框架作為python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，是其他單元測(cè)試框架的基礎(chǔ)。

官網(wǎng)地址：http://docs.python.org/zh-cn/3/library/unittest.html

單元測(cè)試Mock工具

在進(jìn)行單元測(cè)試時(shí)，需要測(cè)試的類(lèi)有很多依賴(lài)，這些依賴(lài)的類(lèi)或者資源又會(huì)有依賴(lài)，導(dǎo)致在單元測(cè)試代碼里無(wú)法完成構(gòu)建。因此，我們需要采用Mock 技術(shù)隔離依賴(lài)對(duì)象，即模擬這些需要構(gòu)建的類(lèi)或者資源，提供給需要測(cè)試的對(duì)象使用。

6）JMockit

JMockit是一個(gè)用于Java語(yǔ)言單元測(cè)試的開(kāi)源Mock工具，包含了工具和API集合。Jmockit可以和junit和TestNG配合使用編寫(xiě)單元測(cè)試。

JMockit支持類(lèi)級(jí)別整體mock和部分方法重寫(xiě)，以及實(shí)例級(jí)別整體mock和部分mock，可以mock靜態(tài)方法、私有變量及局部方法。

這個(gè)工具還具有統(tǒng)計(jì)單元測(cè)試代碼覆蓋率的功能，提供了三種類(lèi)型的代碼覆蓋率，如行覆蓋率、路徑覆蓋率和數(shù)據(jù)覆蓋率。

官網(wǎng)地址：http://jmockit.org/

單元測(cè)試覆蓋率工具

單元測(cè)試中還需要用到代碼覆蓋率工具。代碼覆蓋率是用來(lái)度量在單元測(cè)試過(guò)程中被覆蓋代碼的指標(biāo)。代碼覆蓋率統(tǒng)計(jì)工具用來(lái)發(fā)現(xiàn)沒(méi)有被測(cè)試覆蓋的代碼，完善單元測(cè)試的覆蓋率。另外，這類(lèi)工具還可以用來(lái)構(gòu)建代碼調(diào)用關(guān)系，精準(zhǔn)的確定回歸測(cè)試范圍，避免全量回歸造成測(cè)試資源的浪費(fèi)。

7）JCoCo

Jacoco是一個(gè)開(kāi)源的免費(fèi)Java代碼覆蓋工具，由EclEmma創(chuàng)建，其使用方法很靈活，可以嵌入到Ant、Maven中；可以作為Eclipse插件，可以使用其Java Agent技術(shù)監(jiān)控Java程序等等。很多第三方的工具提供了對(duì)JaCoCo的集成，如sonar、Jenkins等。

JaCoCo包含了多種尺度的覆蓋率計(jì)數(shù)器：

• 指令級(jí)覆蓋(Instructions,C0coverage)

• 分支（Branches,C1coverage）

• 圈復(fù)雜度(CyclomaticComplexity)

• 行覆蓋(Lines)

• 方法覆蓋(non-abstract methods)

• 類(lèi)覆蓋(classes)

官網(wǎng)地址：https://www.jacoco.org/jacoco/

8）gcov、lcov、gcovr

gcov、lcov、gcovr都是支持C/C++語(yǔ)言代碼覆蓋率的工具。

gcov是由gcc內(nèi)建的代碼覆蓋率生成工具，可以很方便的和GCC編譯器配合使用，通常情況下，直接安裝gcc工具鏈，也就同時(shí)包含了gcov命令行工具。gcov得到的結(jié)果是文本形式的，而且不同的源碼文件需要一一執(zhí)行g(shù)cov命令，對(duì)于大工程是不方便的，這時(shí)就需要lcov。

lcov是gcov工具的圖形前端，收集多個(gè)源文件的gcov數(shù)據(jù)，生成描述覆蓋率的HTML頁(yè)面。生成的結(jié)果中會(huì)包含概述頁(yè)面，方便瀏覽。

一般場(chǎng)景下使用gcov和lcov能滿(mǎn)足代碼覆蓋率的獲取和展示工作，lcov和genhtml配合生成的HTML報(bào)告內(nèi)容詳盡，簡(jiǎn)潔直觀(guān)，行覆蓋率、分支覆蓋率都有，但是HTML文件在常用的持續(xù)集成工具（比如Jenkins、gitlab-ci）中均無(wú)法集成，因此我們需要其他的工具用于覆蓋率結(jié)果的持續(xù)集成展示。gcovr是一款針對(duì)C/C++代碼覆蓋率并支持以多種方式（包括列表方式、XML文件方式、HTML網(wǎng)頁(yè)方式等）展示出來(lái)的工具，而XML文件剛好是可以被持續(xù)集成工具解析的。

lcov下載地址：https://github.com/linux-test-project/lcov

gcovr下載地址：https://github.com/gcovr/gcovr

9）Coverage.py

Coverage.py是一個(gè)度量Python語(yǔ)言代碼覆蓋率的工具。Coverage.py可以指定要通過(guò)配置文件分析哪些源文件，通過(guò)分析源代碼，發(fā)現(xiàn)沒(méi)有被測(cè)試覆蓋的代碼。

官網(wǎng)地址：https://coverage.readthedocs.io

智能化的單元測(cè)試用例自動(dòng)生成工具

單元測(cè)試的重要性毋庸置疑，但是在很多企業(yè)推行的并不好，一個(gè)非常重要的原因是開(kāi)發(fā)人員不愿意把時(shí)間花費(fèi)在編寫(xiě)單元測(cè)試代碼上。如今，有兩個(gè)值得推薦的智能化工具可以自動(dòng)生成單元測(cè)試用例，幫助提高單元測(cè)試的覆蓋率，提高企業(yè)的研發(fā)效能。

10）EvoSuite

EvoSuite是由英國(guó)Sheffield（謝菲爾德）等大學(xué)聯(lián)合開(kāi)發(fā)的一種開(kāi)源工具，用于自動(dòng)生成測(cè)試用例集，生成的測(cè)試用例均符合Junit的標(biāo)準(zhǔn)，可直接在Junit中運(yùn)行，并得到了Google和Yourkit的支持。通過(guò)使用此自動(dòng)測(cè)試工具能夠在保證代碼覆蓋率的前提下極大地提高測(cè)試人員的開(kāi)發(fā)效率。但是只能輔助測(cè)試，并不能完全取代人工，測(cè)試用例的正確與否還需人工判斷。

官網(wǎng)地址：https://www.evosuite.org/

開(kāi)源代碼地址：https://github.com/EvoSuite/evosuite

11）DiffBlue?Cover

Diffblue Cover是一個(gè)自動(dòng)化的單元測(cè)試編寫(xiě)工具，通過(guò)分析Java應(yīng)用程序編寫(xiě)反映當(dāng)前行為的單元測(cè)試，提高測(cè)試覆蓋率，并幫助開(kāi)發(fā)人員在將來(lái)的代碼更改中發(fā)現(xiàn)回歸缺陷。

插件開(kāi)源社區(qū)版地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/14946-diffblue-cover--community-edition/versions