Конкретное применение автоматизированного тестирования в процессах гибкой разработки.
Конкретное применение автоматизированного тестирования в процессах гибкой разработки.

краткое содержание

Гибкая разработка предполагает быструю итерацию и частую доставку, требуя, чтобы процесс тестирования адаптировался к быстрому ритму разработки. Автоматизированное тестирование играет важную роль в гибкой разработке, особенно встраивание автоматического тестирования в конвейер непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD) для обеспечения контроля качества после каждого изменения кода. В этой статье будет представлено конкретное применение автоматического тестирования в гибкой разработке, объяснено, как интегрировать автоматическое тестирование в конвейер CI/CD, а также предоставлен работоспособный пример кода.

введение

Гибкая разработка — один из основных методов в современной области разработки программного обеспечения, который характеризуется короткими циклами и высокой частотой итеративных выпусков. Однако это также сопряжено с некоторыми проблемами, особенно с тем, как найти баланс между скоростью разработки и качеством кода. Автоматизированное тестирование стало ключевым средством решения этой проблемы. Быстрое выполнение регрессионного тестирования позволяет гарантировать качество каждого отправленного кода. В этой статье мы обсудим, как эффективно применять автоматическое тестирование в процессе гибкой разработки, и покажем, как встроить автоматическое тестирование в конвейер CI/CD.

Роль автоматического тестирования

Гибкая разработка требует постоянной обратной связи и быстрой доставки, но ручное тестирование часто не успевает за темпами разработки. Таким образом, автоматизированное тестирование может повысить эффективность гибкой разработки в следующих аспектах:

  • быстрая обратная связь:каждый разкод После изменения,Автоматизированное тестирование позволяет быстро убедиться в том, что система по-прежнему работает должным образом.
  • Повышение эффективности:Сокращение дублированияиз Процесс ручного тестирования,Позволяет команде сосредоточиться на разработке функций.
  • Снизить риск:каждый раз Автоматизированная регрессия перед выпускомтест,Это может эффективно предотвратить накопление дефектов.

Применить в конвейере CI/CD

Принцип: автоматизированные точки внедрения тестов для непрерывной интеграции и непрерывного развертывания.

В конвейере CI/CD точки внедрения автоматизированного тестирования в основном включают в себя следующие этапы:

  • этап сборки:существоватьэтап сборкиосуществлять Модульное тестирование,Проверьте базовую логику кодирования.
  • Этап интеграции:существовать Этап интеграцииосуществлять Интеграционное тестирование,Убедитесь, что различные модули могут правильно взаимодействовать.
  • Этап развертывания:существоватьразвернуть втестсредаосуществлятьсквозной(E2E)тест,Имитируйте реальные действия пользователя,Обеспечить работоспособность системы.

Пример проектирования трубопровода

Ниже приведен пример конвейера CI/CD на основе действий GitHub, показывающий, как встроить автоматическое тестирование в конвейер.

Язык кода:yaml
копировать
# .github/workflows/ci_cd_pipeline.yml

name: CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches:
      - main
  pull_request:
    branches:
      - main

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Check out the code
        uses: actions/checkout@v2
      
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v2
        with:
          python-version: 3.9

      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install -r requirements.txt
          
      - name: Run Unit Tests
        run: |
          pytest tests/unit --junitxml=unit_test_report.xml

  integration:
    runs-on: ubuntu-latest
    needs: build
    steps:
      - name: Check out the code
        uses: actions/checkout@v2
      
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v2
        with:
          python-version: 3.9

      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install -r requirements.txt

      - name: Run Integration Tests
        run: |
          pytest tests/integration --junitxml=integration_test_report.xml

  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    needs: integration
    steps:
      - name: Deploy to Test Environment
        run: |
          echo "Deploying application to test environment..."
      
      - name: Run End-to-End Tests
        run: |
          pytest tests/e2e --junitxml=e2e_test_report.xml

Интерпретация

В этом примере мы встраиваем автоматическое тестирование в конвейер CI/CD GitHub Actions. Весь процесс разделен на три этапа:

  1. Build Стадия: существованиекод После подачи,Сначала продолжите Модульное тестирование,Проверьте базовую логику кодирования.
  2. Integration Этап: посредством интеграционного тестирования убедиться в правильности взаимодействия между модулями.
  3. Deploy Этап: развертывание в тестовой среде и выполнение сквозного тестирования для моделирования реальных сценариев использования пользователем.

Автоматизированное проектирование тестовых примеров

дизайн модульного теста

Модульное тестирование используется для проверки правильности работы отдельного модуля или функции. В следующем примере показано, как написать простой модульный тест.

Язык кода:python
кодКоличество запусков:0
копировать
# calculator.py - Протестированный кодовый модуль
def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b
Язык кода:python
кодКоличество запусков:0
копировать
# test_calculator.py - Модульное тестирование
import pytest
from calculator import add, subtract

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0

def test_subtract():
    assert subtract(5, 3) == 2
    assert subtract(0, 0) == 0

Интегрированный тестовый дизайн

Интеграционные тесты используются для проверки взаимодействия между несколькими модулями. В следующем примере показано, как разработать простой интеграционный тест.

Язык кода:python
кодКоличество запусков:0
копировать
# order_processing.py - Имитировать обработку заказов и бизнес-логику
def create_order(item, quantity):
    return {"item": item, "quantity": quantity, "status": "created"}

def process_order(order):
    order["status"] = "processed"
    return order
Язык кода:python
кодКоличество запусков:0
копировать
# test_order_processing.py - Интеграционное тестирование
from order_processing import create_order, process_order

def test_order_workflow():
    order = create_order("apple", 10)
    assert order["status"] == "created"
    
    processed_order = process_order(order)
    assert processed_order["status"] == "processed"

Ссылка на контроль качества

Вопрос 1. Как автоматическое тестирование помогает справиться с быстрыми изменениями в гибкой разработке?

Автоматизированные тесты могут запускаться автоматически после каждого изменения кода, предоставляя разработчикам быструю обратную связь и помогая обнаруживать и устранять дефекты на ранней стадии, чтобы избежать накопления проблем.

Вопрос 2. Как гарантировать, что автоматизированные тесты смогут адаптироваться к будущим изменениям кода?

Стабильность и гибкость тестирования можно обеспечить за счет хорошей разработки тестовых примеров (например, тестирование на основе данных, внедрение зависимостей и т. д.) и рефакторинга тестового кода.

Подвести итог

Автоматизированное тестирование является неотъемлемой частью процесса гибкой разработки. В этой статье рассматривается использование автоматического тестирования в конвейерах CI/CD и приводятся примеры проектирования модульных и интеграционных тестов. Внедрение автоматического тестирования в среду гибкой разработки позволяет быстро получить обратную связь о качестве кода и гарантировать надежность каждой поставки.

По мере развития технологий DevOps и CI/CD автоматизированное тестирование будет играть все большую роль в процессе доставки программного обеспечения. В будущем могут появиться более интеллектуальные инструменты тестирования, которые смогут автоматически генерировать и оптимизировать тестовые сценарии, что еще больше снизит нагрузку на команду разработчиков по тестированию.

Ссылки

  1. Pytest Documentation
  2. Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) in Agile
  3. GitHub Actions Documentation
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose