2021年软件测试工具综述——单元测试工具

摘要:作为的标准库，单元测试框架是其他单元测试框架的基础。您可以使用和编写单元测试。官网地址单元测试覆盖工具代码覆盖工具在单元测试中也是需要的。代码覆盖率统计工具用于查找测试未覆盖的代码，提高单元测试的覆盖率。

在应用程序中，单元是软件的最小可测试部分，有一个或多个输入和一个输出。单元测试是一种测试软件代码单元的方法，通常包括一个或两个输入来产生一个输出。单元测试主要关注独立模块的功能正确性，目的是保证每个单元按照预期的方式运行。

为了进行单元测试，开发人员需要编写测试代码。单元测试有两种类型:手动测试和自动化测试。自动化通常是首选方法，可以为开发人员节省大量时间和精力。

单元测试是自动化测试金字塔模型中最大的测试类型。做好单元测试对保证软件产品的质量非常重要。单元测试可以:

软件缺陷的早期检测和早期修复。

在修复单元测试中发现的缺陷时，代码更改不会影响其他模块。

模块集成变得更加容易。

降低缺陷率和时间成本。

现在我们来总结一下Java、C++和Python语言单元测试中流行的测试工具。它们不仅包括单元测试框架，还包括模拟工具、代码覆盖工具和两个用于单元测试用例的智能自动生成工具:

朱尼特

测试

GoogleTest

pytest

单元测试

Jmockit

雅各布

gcov、lcov、gcovr

Coverage.py

EvoSuite

不同蓝色封面

单元测试框架

目前比较成熟的单元测试框架有JUnit、TestNG、gtest、pytest和unittest。

1)JUnit

JUnit是为Java编程语言设计的开源单元测试框架，由Kent Beck和Erich Gamma建立。它是单元测试框架家族中的一员，统称为xUnit，JUnit是xUnit家族中最成功的一个。Junit有自己的JUnit扩展生态系统，大多数Java开发环境都集成了JUnit作为单元测试的工具。JUnit的最新版本是JUnit 5，不再是单一的JAR包，而是由JUnit平台、JUnit Jupiter和JUnit Vintage组成。

官方网站地址:https://junit.org/junit5/

2)测试

TestNG是另一个为Java编程语言设计的开源单元测试框架。它是一个受JUnit和NUnit启发的测试框架，但它引入了一些新特性，使它更加强大和易于使用，例如:

核心特性是多线程测试执行，测试代码是否多线程安全；

提供注释支持；

支持黑盒测试(使用@ data provider)；

支持参数测试；

强大的执行模型(不再有test suite)；

支持各种工具和插件(Eclipse、IDEA、Maven等……)；

嵌入BeanShell以获得更大的灵活性；

运行时和日志记录的默认JDK函数(无依赖性)。

官方网站地址:https://testng.org/

3)谷歌测试

GoogleTest是一个跨平台(Liunx、Mac OS X、Windows、Cygwin、Windows CE和Symbian)的C++单元测试框架，由Google公司发布，为在不同平台上编写C++测试而开发。它提供了丰富的断言、致命与非致命判断、参数化、“死亡测试”等等。例如:

测试用例本身就是一个exe项目，编译后可以直接运行，非常方便。

写测试用例变得很简单(用一些简单的宏比如TEST)，那我们就多花点精力在测试用例设计上吧。

为检查各种检查点提供了强大而丰富的断言宏。

改进了丰富的命令行参数，并对脚本运行进行了一系列设置。

开源地址:https://github.com/google/googletest

4)pytest

Py是一个非常成熟、功能齐全的单元自动化测试框架，支持Python语言。简单易用，支持参数化；它可以支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试，以及接口自动化测试(pytest集成请求)。

官方网站地址:http://pytest.org/

5)单元测试

Unittest是Python自带的单元测试框架。它不需要安装，易于使用。您可以通过引入包导入单元测试来使用它。作为python的标准库，unittest单元测试框架是其他单元测试框架的基础。

官方网站地址:http://docs.python.org/zh-cn/3/library/unittest.html

测试单元模拟工具

在单元测试时，要测试的类有很多依赖，这些依赖的类或者资源会有依赖，导致单元测试代码中无法完成构造。因此，我们需要使用Mock技术来隔离依赖对象，即模拟这些需要构建的类或资源，并提供给需要测试的对象。

6)JMockit

JMockit是一个用于Java语言单元测试的开源模拟工具，它包括一组工具和API。Jmockit可以与junit和TestNG一起使用来编写单元测试。

JMockit支持类级整体模拟和部分方法重写，以及实例级整体模拟和部分模拟，可以模拟静态方法、私有变量和局部方法。

该工具还具有统计单元测试代码覆盖率的功能，提供了线覆盖率、路径覆盖率、数据覆盖率三种类型的代码覆盖率。

官方网站地址:http://jmockit.org/

单元覆盖工具

单元测试中也需要代码覆盖工具。代码覆盖率是一个用来衡量单元测试中代码覆盖率的指标。代码覆盖率统计工具用于查找测试未覆盖的代码，提高单元测试的覆盖率。此外，这类工具还可以用来建立代码调用关系，准确确定回归测试的范围，避免完全回归造成的测试资源浪费。

7)JCoCo

Jacoco是开源的免费Java代码覆盖工具，由EclEmma创建，用法灵活，可以嵌入Ant和Maven中。作为一个Eclipse插件，你可以使用它的Java代理技术来监控Java程序等等。许多第三方工具提供了与JaCoCo的集成，如sonar、Jenkins等。

JaCoCo包括各种规模的覆盖率计数器:

C 0覆盖率说明(c0覆盖率)

分支机构(C1覆盖范围)

圈复杂度(圈复杂度)

行覆盖(行)

方法覆盖(非-抽象方法)

类别(类)

官方网站地址:https://www.jacoco.org/jacoco/

8)gcov、lcov、gcovr

Gcov、lcov和gcovr都是支持C/C++语言代码覆盖的工具。

Gcov是gcc内置的代码覆盖率生成工具，可以很容易地与gcc编译器一起使用。通常直接安装GCC工具链，其中也包括gcov命令行工具。gcov得到的结果是文本形式的，不同的源文件需要逐个执行gcov命令，对于大型项目不方便，这时就需要lcov了。

Lcov是gcov工具的图形前端，收集多个源文件的gcov数据，生成描述覆盖率的HTML页面。生成的结果将包括一个概览页面，以便于浏览。

一般情况下，使用gcov和lcov可以满足代码覆盖率的获取和显示。lcov和genhtml生成的HTML报表详细、简洁、直观，既有行覆盖，又有分支覆盖。而HTML文件在常见的持续集成工具(如Jenkins和gitlab-ci)中是无法集成的，所以我们需要其他工具来进行持续集成和覆盖结果的展示。Gcovr是一个针对C/C++代码覆盖，支持多种方式展示(包括列表、XML文件、HTML网页等)的工具。)，而XML文件只能由持续集成工具解析。

Lcov下载地址:https://github.com/linux-test-project/lcov

Gcovr下载地址:https://github.com/gcovr/gcovr

9)Coverage.py

Coverage.py是一个衡量Python语言代码覆盖率的工具。Coverage.py可以指定通过配置文件来分析哪些源文件。通过分析源代码，可以找到测试没有覆盖到的代码。

官网地址:https://coverage . readthedocs . io

基于的智能单元测试用例自动生成工具

单元测试的重要性毋庸置疑，但是很多企业并没有很好的执行。其中一个最重要的原因是开发人员不愿意花时间写单元测试代码。现在有两个可以自动生成单元测试用例的智能工具推荐，可以帮助提高单元测试的覆盖率，提高企业的R&D效率。

10)EvoSuite

EvoSuite是由英国谢菲尔德等大学联合开发的开源工具，用于自动生成测试用例集。生成的测试用例都符合Junit标准，可以直接在Junit中运行，并得到Google和Yourkit的支持。使用这种自动化测试工具，可以在保证代码覆盖率的前提下，大大提高测试人员的开发效率。但只能辅助测试，不能完全代替人工。测试用例是否正确仍然需要人工判断。

官方网站地址:https://www.evosuite.org/

开源代码地址:https://github.com/EvoSuite/evosuite

11)不同的蓝色封面

Diffblue Cover是一个自动化的单元测试编写工具。通过分析Java应用程序来编写反映当前行为的单元测试，可以提高测试覆盖率，帮助开发人员在未来的代码更改中发现回归缺陷。

开源插件社区版地址:https://plugins . jets . com/plugin/14946-diff blue -cover --community -edition/versions