Пособие по практике программирования

Вывоз снега в Новосибирске|банковская гарантия в Новосибирске


Систематическое тестирование

Очень важно тестировать программу систематически — на каждом этапе надо четко представлять, что вы тестируете в данный момент и каких результатов ожидаете. Тестирование должно производиться последовательно, чтобы ничего не упустить: текущие результаты тестирования надо обязательно записывать, чтобы представлять, что уже сделано и что предстоит сделать.

Тестируйте по возрастающей. Тестирование должно идти рука об руку с созданием кода. Тестирование методом "большого скачка", когда сначала пишется вся программа, а потом тестируется целиком, гораздо сложнее и отнимает гораздо больше времени, чем постепенное. Напишите часть программы, оттестируйте ее, напишите очередной кусок кода, оттестируйте его и т. д. Если у вас есть два блока, которые писались и тестировались раздельно, оттестируйте их взаимодействие.

Например, когда мы тестировали программу CSV из главы 4, на первом шаге было достаточно написать только код, читающий ввод, и отладить его. На следующем шаге мы разделяли вводимые строки запятыми. Добившись работоспособности этих кусков, мы перешли к полям с кавычками и так мало-помалу подошли к тестированию всего вместе.

Тестируйте сначала простые блоки. Общий подход к тестированию по возрастающей применим и к отдельным деталям программы. В первую очередь тестированию подлежат самые простые и чаще всего исполняющиеся блоки; только после того, как вы удостоверитесь в их корректности, можно двигаться дальше. Таким образом, на каждом этапе вы увеличиваете объем тестируемого кода, будучи при этом уверенными в работоспособности основных его частей. Простые тесты обнаруживают простые ошибки. Каждый тест выполняет свой минимум по поиску новой потенциальной проблемы. И несмотря на то что каждую новую ошибку выловить труднее, чем предыдущую, вовсе не факт, что ее будет труднее и исправить.

В этом параграфе мы поговорим о путях выбора эффективных тестов и о порядке их применения, а в двух следующих параграфах обсудим способы механизации процесса для наиболее эффективного тестирования.

Первый шаг, по крайней мере для маленьких программ и отдельных функций, — расширение тестов на граничные условия, описанных в предыдущем разделе: систематическое тестирование отдельных случаев.

Предположим, что у нас есть функция, осуществляющая двоичный поиск в массиве целых чисел. Начнем со следующих тестов (как нетрудно заметить, расположены они в порядке увеличения сложности):

  • поиск в пустом массиве;
  • поиск в массиве с одним элементом — пробное значение:
    - меньше чем элемент массиша;
    - равно элементу массива;
    - больше чем элемент массива;
  • поиск в массиве с двумя элементами — пробные значения:
    - тестируем все пять возможных вариантов;
  • проверяем поведение при дублировании элемента — пробные значения:
    - меньше значения в массиве;
    - равно значению в массиве;
    - больше значения в массиве;
  • поиск в массиве с тремя элементами (так же, как и с двумя);
  • поиск в массиве с четырьмя элементами (так же, как с двумя и тремя).
Если функция пройдет эти тесты без ошибок, она, по всей видимости, находится в неплохой форме, однако ее можно тестировать и дальше.

Приведенный набор тестов достаточно мал, чтобы выполнять их все вручную, но лучше создать оснастку (test scaffold — подмости тестирования) для механизации процесса. С этой целью мы напишем простейшую программу (по сути, драйвер). Она будет считывать строки, содержащие ключ, по которому будет производиться поиск, и размер массива; после этого будет создан массив указанного размера, содержащий значения 1, 3, 5 и т. п.; результат поиска будет выводиться на экран.



Простейшая программка, но утилиты для тестирования и не должны быть сложными (естественно, при желании можно расширить возможности этой утилиты), их единственная задача — избавить вас от монотонных ручных проверок.

Четко определите, чего вы ожидаете на выходе теста. При проведении всех тестов вы должны четко знать правильный результат; если вы его не знаете, то напрасно теряете время. На первый взгляд мысль кажется самоочевидной, поскольку для многих программ очень просто определить, работают они или нет. Например, создается ли копия файла или нет, отсортированы ли данные на выходе или нет и т. п.

Однако для большинства программ работоспособность определить труднее, например: для компиляторов (полностью ли правильно преобразованы входные данные?), численных алгоритмов (не превышена ли допустимая погрешность вычислений?), графики (все ли пиксели находятся на своих местах?) и т. п. Для таких программ необходимо сравнивать результаты тестов с заранее известными значениями.

  • Для теста компилятора скомпилируйте и запустите тестовые файлы. Результаты работы этих программ надо сравнить с заранее определенными значениями.
  • Для теста вычислительной программы выберите случаи, которые позволят проверить алгоритм со всех сторон, — как простые случаи, так и сложные. Где возможно, вставляйте код, удостоверяющий корректность параметров вывода. Например, вывод программы, численно считающей интегралы, может быть проверен на непрерывность и на соответствие результату, полученному по формуле.
  • Для тестирования графической программы недостаточно удостовериться, что она в состоянии нарисовать ящик; вместо этого прочтите этот ящик обратно с экрана и проверьте, что его стороны находятся там, где требуется.

Если в программе выполняются какие-то обратимые действия, убедитесь, что вы можете обратить данные в исходное состояние. Шифровка и дешифровка во многих случаях обратимы; если вы что-то зашифровали и не смогли расшифровать, значит, что-то тут не так. То же самое относится и к программам сжатия данных. Иногда существует несколько способов обратного преобразования — тогда необходимо проверить все комбинации.

Проверяйте свойства сохранности данных. Многие программы сохраняют некоторые свойства вводимых данных. Инструменты вроде we (подсчитывает строки, слова и символы) и sum (вычисляет контрольную сумму) помогут удостовериться в том, что вывод имеет тот же размер, то же количество слов или те же байты в некотором порядке и т. п. Другие программы проверяют файлы на идентичность (стр) или перечисляют их различия (cliff). Эти программы (или сходные с ними) доступны в большинстве сред программирования, и пренебрегать ими не стоит.

Программа определения частоты появления байтов может быть использована для проверки сохранности данных; кроме того, она может выявить аномалии вроде наличия нетекстовых символов в текстовых файлах. Вот версия такой программы, которую мы назвали f req:



Сохранность данных можно также проверять и внутри самой программы. Функция, подсчитывающая количество элементов в структуре, осуществляет простейший тест целостности данных. Для хэш-таблицы должно выполняться ее основное свойство: каждый записанный в нее элемент может быть считан. Проверить это свойство нетрудно - достаточно написать функцию, которая бы выводила содержимое таблицы в файл или массив. В любой момент для любой структуры данных разность числа включений и числа исключений должна равняться числу хранимых элементов. Проверить это условие совсем не сложно.

Сравните независимые реализации. Независимые реализации библиотек или программ должны выдавать одни и те же результаты. Например, два компилятора должны из одного и того же текста создавать программы, которые на одной и той же машине будут вести себя одинаково, — по крайней мере, в большинстве случаев.

Иногда искомый ответ можно получить двумя различными способами, а иногда — написать тривиальную версию программы, не заботясь о быстродействии и используемых ресурсах, для сравнения результатов. Если две программы независимо друг от друга выдают одни и те же ответы, с большой долей уверенности можно считать, что обе они работают корректно; если же ответы их разнятся, значит, по крайней мере, в одной из них есть ошибки.

Один из нас однажды работал над компилятором для новой машины в паре с другим программистом. Мы разделили работу по отладке кода, генерируемого компилятором, таким образом: один писал программу, кодирующую инструкции для машины, а другой — дизассемблер для отладчика. При таком разделении ошибки интерпретации или реализации набора инструкций, для того чтобы остаться незамеченными, должны были возникнуть синхронно в обеих программах, иначе же, как только компилятор неправильно кодировал инструкцию, это сразу замечал отладчик. На ранних стадиях весь вывод компилятора прогонялся через дизассемблер и сравнивался с распечатками собственно отладчика ком- | пилятора. Такая стратегия разделения давала хорошие результаты, и благодаря ей было найдено немало ошибок в обеих частях. Единственный сложный случай, затянувший работу, возник, когда оба программиста одинаково неверно истолковали громоздкую маловразумительную фразу из описания архитектуры машины.

Оценивайте охват тестов. Одна из главных целей тестирования — убедиться, что каждое выражение в программе было выполнено хотя бы единожды при проведении последовательности тестов; тестирование нельзя считать завершенным, пока этого не произошло. Однако надо признать, что полного охвата добиться достаточно трудно. Не принимая даже во внимание выражений, обрабатывающих ситуации "не может быть", с помощью нормального ввода вынудить программу обойти все возможные ветки не так-то просто.

Для оценки охвата существуют специальные коммерческие утилиты.' Профайлеры (программы-протоколисты), часто включаемые в комплект поставки компиляторов, предоставляют возможность осуществить подсчет частоты выполнения каждого выражения программы, — отсюда можно узнать и охват каждого теста.

Мы использовали комбинацию описанных выше методов для тестирования программы markov из главы 3, эти тесты будут подробно описаны в последнем разделе главы.

Упражнение 6-3

Опишите, как вы будете тестировать f req.

Упражнение 6-4

Спроектируйте и реализуйте версию f req, которая подсчитывала бы частоты для других типов данных — таких, как 32-битовые целые или числа с плавающей точкой. Сможете ли вы добиться того, чтобы программа элегантно обрабатывала данные различных типов?

 

Назад Начало Вперед