⛸️ 🧚🏽 🏉 学习mutmut-Python变异测试工具 🏂🏼 😍 👤

变异测试可让您识别常规测试未涵盖的错误。

你有适合所有场合的测试吗？还是您的项目存储库甚至包含“大约100％测试覆盖率”帮助？但是，在现实生活中，一切都那么简单和可实现吗？

使用单元测试，一切都差不多了：必须编写它们。有时它们无法按预期工作：存在误报或错误测试，如果没有任何代码更改，它们将返回yes和no。您可以在单元测试中找到的小错误很有价值，但是开发人员通常会在提交之前对其进行修复。但是，我们真的很担心那些经常看不见的错误。最糟糕的是，当产品落入用户手中时，他们常常决定为自己起个名字。

是变异测试使您能够处理此类隐患。它以预定的方式修改源代码（引入特殊的错误-所谓的“突变体”），并检查这些突变体是否在其他测试中仍然存在。任何在单元测试中幸存下来的突变体都会得出这样的结论，即标准测试找不到包含错误的相应修改的代码段。

在Python中，mutmut是进行突变测试的主要工具。

想象一下，我们需要编写代码来计算模拟时钟中时针和分针之间的角度：

def hours_hand(hour, minutes):
    base = (hour % 12 ) * (360 // 12)
    correction = int((minutes / 60) * (360 // 12))
    return base + correction

def minutes_hand(hour, minutes):
    return minutes * (360 // 60)

def between(hour, minutes):
    return abs(hours_hand(hour, minutes) - minutes_hand(hour, minutes))

让我们写一个基本的单元测试：

import angle

def test_twelve():
    assert angle.between(12, 00) == 0

代码中没有ifs。让我们检查一下这种单元测试在多大程度上涵盖了所有可能的情况：

$ coverage run `which pytest`
============================= test session starts ==============================
platform linux -- Python 3.8.3, pytest-5.4.3, py-1.8.2, pluggy-0.13.1
rootdir: /home/moshez/src/mut-mut-test
collected 1 item                                                              

tests/test_angle.py .                                                    [100%]

============================== 1 passed in 0.01s ===============================

优秀的！像100％的覆盖率。但是，当我们进行突变测试时会发生什么？

不好了！在这21个中，多达16个突变体幸存下来。为何如此？

对于每个变异测试，需要修改部分源代码以模拟潜在的错误。这种修改的一个示例是将比较运算符“>”更改为“> =”。如果没有针对此边界条件的单元测试，则该突变错误将继续存在：这是潜在的错误，所有常规测试都不会检测到。

好的。全清。我们需要编写更好的单元测试。然后，使用results命令，看看进行了哪些具体更改：

$ mutmut results
<snip>
Survived :( (16)

---- angle.py (16) ----

4-7, 9-14, 16-21
$ mutmut apply 4
$ git diff
diff --git a/angle.py b/angle.py
index b5dca41..3939353 100644
--- a/angle.py
+++ b/angle.py
@@ -1,6 +1,6 @@
 def hours_hand(hour, minutes):
     hour = hour % 12
-    base = hour * (360 // 12)
+    base = hour / (360 // 12)
     correction = int((minutes / 60) * (360 // 12))
     return base + correction

这是mumut的工作方式的一个典型示例：它分析源代码并将某些运算符替换为其他运算符：例如，通过减法加法，或者在这种情况下，通过除法乘法。一般来说，单元测试应该在更改语句时捕获错误；否则，它们将无法有效测试程序的行为。这是进行某些更改时遵循的逻辑mutmut。

我们可以对尚存的突变体使用mutmut apply命令。哇，事实证明我们没有检查hour参数是否正确使用。让我们解决这个问题：

$ git diff
diff --git a/tests/test_angle.py b/tests/test_angle.py
index f51d43a..1a2e4df 100644
--- a/tests/test_angle.py
+++ b/tests/test_angle.py
@@ -2,3 +2,6 @@ import angle
 
 def test_twelve():
     assert angle.between(12, 00) == 0
+
+def test_three():
+    assert angle.between(3, 00) == 90

以前，我们只检查12。添加值为3的检查会节省一天吗？

这项新测试成功杀死了两个突变体：比以前更好，但还需要做更多的工作。我现在不打算针对其余14种情况中的每一种编写解决方案，因为无论如何，这个想法很明确（您可以自己杀死所有突变体吗？）

除了衡量覆盖率之外，突变测试还可以让您评估测试的综合程度。这样，您可以改善测试：任何尚存的突变体都是开发人员可能犯的错误，以及产品中的潜在缺陷。所以，我希望你能杀死更多的突变体！

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