《有效的单元测试》一3.1　测试替身的威力

本节书摘来自华章出版社《有效的单元测试》一书中的第3章，第3.1节，作者 （芬）Lasse Koskela，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

3.1　测试替身的威力

甘地（Mahatma Gandhi）说过：“改变世界从自身做起”。（Be the change you want to see in the world.）测试替身响应了甘地的召唤，成为你在代码中希望见到的变化。牵强附会？容我慢慢道来。
代码是一个大集合。它是指代其他代码的代码网络。每一块都有预定义的行为——作为程序员的你定义了那些行为。某些行为是原子的，包含在单个类或方法中。某些行为意味着不同代码块之间的交互。
为了时不时地验证一段代码的行为符合你的期望，最好的选择是替换其周围的代码，使你获得对环境的完整控制，从而在其中测试你的代码。你有效地将被测代码与其协作者隔离开，以便进行测试，如图3.1所示。

这是引入测试替身的最根本原因——将被测代码与周围隔离开。此外，如本章开头所述，还存在许多其他原因。我们认为“仅供测试”的工具是为了：
隔离被测代码
加速执行测试
使执行变得确定
模拟特殊情况
访问隐藏信息
存在多种类型的测试替身可供实现这些效果。多数效果可以用一种测试替身实现，而有些则只匹配于某种特定类型。3.2节会再次讨论这些问题。现在，我想对列出的理由建立共识——在第一时间获得测试替身的理由，以及使用它们的目的。

3.1.1　隔离被测代码

讨论在面向对象编程语言的上下文中隔离被测代码时，我们的世界包含两种东西：
被测代码
与被测代码交互的代码
当我们说要“隔离被测代码”时，意味着将需要测试的代码与所有其他代码隔离开来。如此一来，我们不仅使测试更加有针对性和容易理解，还更容易建立测试。实际上，“所有其他代码”包括了从被测代码中调用的代码。代码清单3.1通过一个简单的例子来展示。

如你所见，这个例子包含了汽车（Car）、汽车引擎（Engine）和由一系列方向（Directions）组成的路径（Route）。假设现在你想要测试汽车。我们总共有四个类，其中一个是被测代码（Car），两个是协作者（Engine和Route）。为什么Directions不是协作者？某种意义上，Car引用和调用了Directions上的方法。但是还有另一个角度去观察这个场景。我们看看图3.2能否帮助澄清这个观点。

如果我们从Car的方法中引用的类来关注高一级的抽象层次，并站在Car的角度，我们看到的会是Car通过Route来获取和访问Directions（如图3.2）。因此，用测试替身替换Engine和Route，即可将Car与其所有的协作者都隔离开。由于我们用伪实现替换了Route，因此完全控制了向Car提供的各种Directions。
既然你明白了基本原则，即如何通过一些测试替身进行替换从而获得控制，我们再来看看用它们还能做哪些好玩儿的事情。

3.1.2　加速执行测试

替换掉真实协作者会带来一个愉悦的副作用，那就是测试替身的实现经常比真实事物执行得要快。有时，测试替身的速度不只是副作用，而是使用测试替身的主要原因。
考虑图3.2中的驾驶例子。假设初始化Route要涉及加权图搜索算法，以便找出汽车（Car）当前位置与目的地之间的最短路径。由于今日街道和高速公路网络的复杂性，计算需要花一点时间。尽管折腾一次算法可能还比较快，但即使小小的延迟也会积少成多。如果每个测试都初始化一次Route，你可能会在这个算法上消耗好几秒甚至几分钟的CPU周期——当开发者运行自动化测试来获得快速反馈时，几分钟就等于永远。
放置一个测试替身，令它总是返回预先计算好的通往终点的路径，这样就会避免不必要的等待，而且测试运行得更快了。太棒了。但有些地方还是需要那些缓慢的Route算法——在单独有针对性的测试中——但你不希望到处都运行缓慢的算法。
尽管速度总是一件好事，但它不总是最重要的事情。毕竟，如果方向开错了，再快的车也没用。

3.1.3　使执行变得确定

我曾听过著名励志演讲家Tony Robbins讲到过惊喜，尽管我们都说自己喜欢惊喜，但我们只喜欢那些自己想要的惊喜。没错，对于软件也一样，特别是当谈到测试代码时。
测试就是指定行为，并验证行为符合规范。只要代码具有完全确定性，并且其逻辑不包含一丝随机性，这就是简单而直接的。其实，为了使代码（和测试）具有确定性，你就需要能够针对同样的代码重复地运行测试，并总是得到相同的结果。
很多时候，你的生产代码需要包含随机性因素，或者其他因素造成重复执行的结果不唯一。例如，如果你开发一个掷骰子的Craps游戏，你最好让骰子的结果不能预测——这就是随机。
或许不确定行为的最典型情形就是依赖于时间的行为。回到Car的例子，它向Route请求Directions，想象一下用来计算路径的算法会涉及时间，以及流量、限速等，如代码清单3.2所示。

这样的话，如果在不同时间执行测试，你如何确保路径算法的正确性？毕竟，算法肯定是从某个时钟获取了时间，尽管在下午3∶40或3∶50时算法可能建议走高速公路，但如果现在是下午3∶50，那么最佳结果可能突然就变成了走洲际公路，因为高速公路的晚高峰开始了。
测试替身也可以对这类不确定行为伸出援手。例如，当你的骰子变成可以作弊的测试替身，并能产出一串已知的点数序列时，Craps游戏的特定实例突然就变得容易模拟了。相类似，如果你用一个固定时刻的测试替身来替换掉系统时钟，你就更容易去描述某个日志文件的预期输出。
控制你的协作者，并在精确设置被测场景时能够消除所有变量，这是使执行变得确定的关键。说到场景，测试替身也能模拟正常情况下不会发生的情况。

3.1.4　模拟特殊情况

我们编写的大多数软件往往是简单粗暴的——至少在某种意义上，大多数代码都是确定的。因此，通过实例化合适的对象图（object graph），并将其作为参数传入被测代码，我们可以重建几乎任何的情况。当我们从“1 Infinite Loop，Cupertino，CA”出发，设置“1600 Amphitheatre Parkway，Mountain View，CA”为终点，然后说drive()（开车），那么我们可以测试代码清单3.1中Car最终应该停在正确的地方。
我们无法仅用API和产品代码的特性来创建某些情况。假设我们的Route通过互联网从Google地图来获取路线方向。若是请求方向时互联网连接不幸中断，这种情况下该如何测试Route的表现依然正常？
通过禁用计算机的网络接口进行测试，其缺点在于你无法伪造这类网络连接错误，但是若将某处替换为测试替身的话，则可以在请求连接时抛出一个异常。

3.1.5　暴露隐藏的信息

采用测试替身的最后一个（也很重要的）理由，是令我们的测试访问到无法访问的信息。特别是在Java上下文中，“暴露信息”首先想到的是允许测试能够读写其他对象的私有成员。尽管有时你决定去那样做，但这里的信息指的却是被测代码与其协作者之间的交互。
我们再用可靠的Car例子来帮助你掌握这种动态。这是从代码清单3.1中复制的Car类中的代码片段：

如你所见，当某人启动汽车Car的时候，汽车Car启动它的引擎Engine。你如何测试它真的发生了？你可以向测试代码暴露私有成员，并为Engine增加一个新方法用于判定引擎是否启动了。但是如果你不想那么做的话呢？要是你不想仅仅为了测试而弄乱生产代码呢？
现在你大概猜到了，答案就是测试替身。通过将Car的Engine替换为测试替身，可以向测试代码中添加仅供测试的方法，避免增加一个永远不会在生产环境中使用的isRunning()方法而弄乱你的生产代码。测试代码如代码清单3.3所示。

如你所见，我们的示例测试用测试替身来配置Car，启动汽车，使用测试替身来验证引擎如愿启动。强调一下，isRunning()不是Engine的方法——它是我们添加到TestEngine上的，用于揭示正常Engine所不能暴露的信息。
现在你理解了使用测试替身的最常见原因。现在该看看不同类型的测试替身了，以及它们各自所具有的优势。