Theories в JUnit | OTUS
⚡ Подписка на курсы OTUS!
Интенсивная прокачка навыков для IT-специалистов!
Подробнее

Курсы

Программирование
C++ Developer. Professional JavaScript Developer. Professional Android Developer. Professional Microservice Architecture React.js Developer JavaScript Developer. Basic PostgreSQL Программист С C++ Developer. Basic Team Lead PHP Developer. Professional Подготовка к сертификации Oracle Java Programmer (OCAJP) Алгоритмы и структуры данных Разработчик IoT C# Developer. Basic Unreal Engine Technical Game Design C# ASP.NET Core разработчик Python Developer. Professional Python Developer. Basic Node.js Developer iOS Developer. Professional Cloud Solution Architecture Kotlin Backend Developer Agile Project Manager Scala-разработчик Symfony Framework iOS Developer. Basic Супер-интенсив Azure Специализация Python Developer
Инфраструктура
Экспресс-курс по управлению миграциями (DBVC) Экспресс-курс «IaC Ansible» Microservice Architecture Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Внедрение и работа в DevSecOps NoSQL Специализация Administrator Linux
-24%
Разработчик IoT Мониторинг и логирование: Zabbix, Prometheus, ELK MongoDB
-30%
DevOps практики и инструменты MS SQL Server Developer SRE практики и инструменты Administrator Linux. Advanced Infrastructure as a code Супер-интенсив "Tarantool" Специализация Network engineer
Корпоративные курсы
Экспресс-курс по управлению миграциями (DBVC) Экспресс-курс «IaC Ansible» Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX Внедрение и работа в DevSecOps NoSQL Spark Developer Экспресс-курс «CI/CD или Непрерывная поставка с Docker и Kubernetes» Game QA Engineer IT-Recruiter Enterprise Architect Node.js Developer Cloud Solution Architecture Agile Project Manager Супер-практикум по работе с протоколом BGP Infrastructure as a code Промышленный ML на больших данных Супер-интенсив Azure Руководитель поддержки пользователей в IT
Специализации Курсы в разработке Подготовительные курсы Подписка
+7 499 938-92-02

Theories в JUnit

JavaDeep_07.06_Site.png

Часто случается, что в unit-тестировании выполняется серия тестов, которые отличаются только входными значениями и ожидаемыми результатами. Обычный @Test метод позволяет проверить поведение в одном конкретном сценарии. Что делать, если хочется протестировать некоторую функциональность на некотором множестве входных данных?

Предположим, что у нас есть метод, который валидирует ip-адреса, и мы должны проверить корректность валидации. Если тестировать возможные случаи, то так или иначе будет создан некоторый шаблонный код. В данном случае было бы удобно предоставить тестирующему методу набор входных значений и ожидаемых результатов.

JUnit Theories позволяет проверить предполагаемое поведение на потенциально бесконечном множестве потенциальных сценариев.

public class IPUtils {
    private static final Pattern IP_ADDRESS_PATTERN = Pattern.compile(
        "^([01]?\\d\\d?|2[0-4]\\d|25[0-5])\\." +
        "([01]?\\d\\d?|2[0-4]\\d|25[0-5])\\." +
        "([01]?\\d\\d?|2[0-4]\\d|25[0-5])\\." +
        "([01]?\\d\\d?|2[0-4]\\d|25[0-5])$");

    public static boolean isValidIP(String ip) {
        return IP_ADDRESS_PATTERN.matcher(ip).matches();
    }

    private IPUtils() {
    }
}

@RunWith(Theories.class)
public class IPUtilsTest {

    @DataPoints("TEST_SET")
    public static Pair[] testSet() {
        return new Pair[] {
            new Pair<>("192.168.1.1", true),
            new Pair<>("123", false),
            new Pair<>("0.0.0.0", true),
            new Pair<>("127.0.0.1", true),
            new Pair<>("1234.233.22.12", false),
            new Pair<>("172.16.256.39", false),
            new Pair<>("123.23,23.1", false),
            new Pair<>("asd.asd.ddd.d", false)
        };
    }

    @Theory
    public void testIsValidIP(@FromDataPoints("TEST_SET") Pair<String, Boolean> pair) {
        assertThat(IPUtils.isValidIP(pair.getKey()), is(pair.getValue()));
    }
}

Использование предположений и утверждений вместе с покрытием множеством сценариев с различными точками данных помогает сделать тесты более гибкими и выразительными, а также теории очень удобно использовать для поиска ошибок в граничных случаях.

Интересно попробовать? Загляните на GitHub!

Не пропустите новые полезные статьи!

Спасибо за подписку!

Мы отправили вам письмо для подтверждения вашего email.
С уважением, OTUS!

Автор
0 комментариев
Для комментирования необходимо авторизоваться