👨🏽‍🔬 🐗 🏐 学习Scala：第3部分-单元测试 🚸 👨🏼‍⚕️ 🚌

哈Ha！编写好的代码是不够的。我们仍然需要通过良好的单元测试来涵盖它。在上一篇文章中，我做了一个简单的Web服务器。现在，我将尝试编写多少个测试。常规，基于属性和嘲笑。欲了解更多信息，欢迎来到猫下。

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因此，对于单元测试，您需要3个库。

用于创建测试的库
将生成测试数据的库
一个模拟对象的库

我使用ScalaTest库创建测试

"org.scalatest" %% "scalatest" % "3.2.0" % Test

我使用ScalaCheck为基于属性的测试生成测试数据。

"org.scalacheck" %% "scalacheck" % "1.14.3" % Test

以及结合了ScalaTest + ScalaCheck ScalaTestPlusScalaCheck的扩展

"org.scalatestplus" %% "scalacheck-1-14" % "3.2.0.0" % Test

我用ScalaMock模拟对象

"org.scalamock" %% "scalamock" % "4.4.0" % Test

一个简单的类，代表填充（非空）字符串的类型。我们现在将对其进行测试。

package domain.common

sealed abstract case class FilledStr private(value: String) {
  def copy(): FilledStr = new FilledStr(this.value) {}
}

object FilledStr {
  def apply(value: String): Option[FilledStr] = {
    val trimmed = value.trim
    if (trimmed.nonEmpty) {
      Some(new FilledStr(trimmed) {})
    } else {
      None
    }
  }
}

为我们的测试创建一个类

class FilledStrTests extends AnyFlatSpec with should.Matchers with ScalaCheckPropertyChecks {

}

我们创建一个方法，该方法将检查从相同的行创建类时是否将接收相同的数据。

 "equals" should "return true fro equal value" in {
    val str = "1234AB"
    val a = FilledStr(str).get
    val b = FilledStr(str).get
    b.equals(a) should be(true)
  }

在上一个测试中，我们已编码为手工制作的字符串。现在，让我们使用生成的数据进行测试。我们将使用基于属性的方法来测试函数的属性，以便使用此类输入数据，我们将接收此类输出数据。

  "constructor" should "save expected value" in {
    forAll { s: String =>
//   .          .
      whenever(s.trim.nonEmpty) {
        val a = FilledStr(s).get
        a.value should be(s)
      }
    }
  }

您可以显式配置测试数据生成器以仅使用我们需要的数据。例如这样：

//   
val evenInts = for (n <- Gen.choose(-1000, 1000)) yield 2 * n
//    
forAll (evenInts) { (n) => n % 2 should equal (0) }

您也不能显式传递我们的生成器，而是通过任意定义它的隐式，以便它自动作为生成器传递给测试。例如这样：

implicit lazy val myCharArbitrary = Arbitrary(Gen.oneOf('A', 'E', 'I', 'O', 'U'))
val validChars: Seq[Char] = List('X')
//     Arbitrary[Char]       .
forAll { c: Char => validChars.contains(c) }

复杂对象也可以使用任意生成。

case class Foo(intValue: Int, charValue: Char)

val fooGen = for {
  intValue <- Gen.posNum[Int]
  charValue <- Gen.alphaChar
} yield Foo(intValue, charValue)

implicit lazy val myFooArbitrary = Arbitrary(fooGen)

forAll { foo: Foo => (foo.intValue < 0) ==  && !foo.charValue.isDigit }

现在，让我们尝试更认真地编写测试。我们将模拟TodosService的依赖项。它使用2个存储库，而该存储库又对UnitOfWork事务使用抽象。让我们测试一下最简单的方法。

  def getAll(): F[List[Todo]] =
    repo.getAll().commit()

它将仅调用存储库，在其中启动事务以读取Todo列表，结束并返回结果。同样在测试中，放置Id monad而不是F [_]，它仅返回存储在其中的值。

class TodoServiceTests extends AnyFlatSpec with MockFactory with should.Matchers {
  "geAll" should "  " in {
//  .
    implicit val tr = mock[TodosRepositoryContract[Id, Id]]
    implicit val ir = mock[InstantsRepositoryContract[Id]]
    implicit val uow = mock[UnitOfWorkContract[Id, List[Todo], Id]]
// .          implicit
    val service= new TodosService[Id, Id]()
// Id    Todo 
    val list: Id[List[Todo]] = List(Todo(1, "2", 3, Instant.now()))
//   getAll    uow    1 
    (tr.getAll _).expects().returning(uow).once()
//   commit        1 
    (uow.commit _).expects().returning(list).once()
//     getAll      
//   
    service.getAll() should be(list)
  }
}

事实证明，使用Scala编写测试非常令人愉快，而ScalaCheck，ScalaTest和ScalaMock却是非常好的库。以及用于创建API tapir的库，用于http4s服务器的库和用于fs2流的库。到目前为止，Scala的环境和库仅在我内部引起积极的情绪。我希望这一趋势将继续下去。

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