在C#中进行单元测试

单元测试是验证各个代码单元（通常是方法或函数）的正确性的过程，与系统的其余部分隔离。这可确保每个单元按预期执行，并有助于在开发过程的早期捕获潜在的错误或问题。单元测试通常是自动化的、独立的，并且侧重于单元的特定方面。它们应该易于理解、维护和执行，为任何想要确保代码质量的开发人员提供坚实的基础。

单元测试在软件开发中的重要性

单元测试是现代软件开发中的关键实践。它的重要性怎么强调都不为过，因为它：

确保功能：它验证每个代码单元是否按预期工作，避免错误和其他问题。

增强可维护性：编写良好的测试可以让开发人员自信地重构或更改代码。

提高代码质量：它鼓励最佳实践，如 SOLID 原则，并使开发人员更好地编写更可测试的代码。

加速开发：尽早并经常进行测试，使开发人员能够更快地检测和修复问题，从而减少调试所花费的总时间。

促进协作：共享测试套件使开发人员能够共同理解代码，并实现顺畅的协作和更好的沟通。

C#单元测试：测试框架和工具

xUnit：一个现代的、可扩展的测试框架，专注于简单性和易用性。它通常被认为是 .NET Core 中单元测试的实际选择。

NUnit：一个广泛使用的、完善的测试框架，具有丰富的功能集和广泛的插件生态系统。它有着悠久的历史，许多旧版 .NET 项目都使用它。

MSTest：由Microsoft Visual Studio套件提供的默认测试框架，提供与Visual Studio的紧密集成，并由Microsoft支持提供支持。

Moq：专为 .NET 设计的强大模拟库，允许开发人员创建模拟对象，用于与外部依赖项交互的单元的独立测试。

xUnit 入门：为什么选择 xUnit 而不是其他测试框架？

xUnit 已成为 .NET 社区中的首选，原因如下：

现代性：它是专门为 .NET Core 设计的，带来了现代方法和新功能。

简单性：xUnit 强调简单性，使其易于学习和使用，即使对于刚接触单元测试的开发人员也是如此。

扩展性：xUnit 提供了许多扩展点，例如其属性、断言和约定，允许开发人员根据自己的需要对其进行定制。

强大的社区支持：随着 .NET 社区的广泛采用，xUnit 拥有丰富的资源、文档和常见问题解答。

集成：它拥有与Visual Studio，VSCode，ReSharper和.NET CLI等流行工具的集成，简化了测试体验。

在项目中安装和设置 xUnit

首先使用喜欢的方法（如 Visual Studio、JetBrains Rider 或 .NET CLI）创建一个新的 .NET Core 测试项目：

 dotnet new xunit -n MyUnitTestProject

接下来，导航到项目目录，然后运行以下命令以还原项目依赖项：

  dotnet restore

最后，使用以下命令执行第一个示例测试

 dotnet test

使用 xUnit 的第一个 C# 单元测试用例

public class Calculator
{
    public int Add(int a, int b)
    {
        return a + b;
    }
}

若要为 Add 该方法编写单元测试，请在测试项目中创建一个名为 CalculatorTests 的新测试类。在此类中，添加一个名为 Add_PositiveNumbers_ReturnsExpectedResult 的方法，使用 [Fact] 属性进行修饰，如下所示：

using Xunit;
using MyProject;

public class CalculatorTests
{
    [Fact]
    public void Add_PositiveNumbers_ReturnsExpectedResult()
    {
        // Arrange
        var calculator = new Calculator();
        int a = 3;
        int b = 5;
        int expectedResult = 8;

        // Act
        int actualResult = calculator.Add(a, b);

        // Assert
        Assert.Equal(expectedResult, actualResult);
    }
}

使用运行 dotnet test 测试时，测试现在将执行此测试，并根据方法是否按预期运行提供通过/失败结果。

xUnit Test执行流程

xUnit 在其执行流程中使用各种属性和约定：

Fact： [Fact] 属性将方法指示为测试用例。该方法不应具有任何返回类型，也不应具有任何输入参数。

Theory： [Theory] 属性表示数据驱动的测试方法，允许多个输入，每个输入都会导致单独的测试执行。

InlineData： [InlineData] 属性为测试提供 [Theory] 内联数据，简化测试数据管理。

MemberData： [MemberData] 通过指定要从中提取测试数据的成员，允许跨测试方法共享数据。

此外，xUnit 具有用于测试执行顺序控制的可选约定，可以根据特定要求对其进行自定义以控制测试执行流。

编写有效且可维护的 C# 单元测试

一个好的单元测试遵循“Arrange、Act、Assert”模式，这使得代码简单、易于理解且易于维护。为了解释这种模式，让我们分解一下：

Arrange：设置测试环境并实例化被测系统或其依赖项。实际上，这可能意味着创建模拟对象、设置异常处理程序或初始化状态。

Act：使用准备好的环境调用目标方法。

Assert：检查预期结果是否等于实际结果。否则，测试将失败。尝试将Assert数保持在每次测试一个。

在测试设计中应用 SOLID 原则

单一责任原则（SRP）：每个测试应侧重于一个特定的单位或行为。避免在单个测试中混合多个断言，使其更易于理解和故障排除。

开放/封闭原则（OCP）：确保测试是开放的扩展，这意味着添加新的测试用例不需要修改现有测试用例。

Liskov 替换原则（LSP）：使用测试继承或共享夹具时，请确保基类或夹具可由其派生类型替换，而不会影响测试完整性。

接口隔离原则（ISP）：如果测试需要特定的接口，它应该完全依赖于该接口，而不是更大、更复杂的接口。这有助于缩小测试的依赖关系和范围。

依赖反转原则（DIP）：依赖于抽象，而不是具体的实现。在测试中，这意味着使用像Moq这样的模拟框架将测试与依赖项的实际实现隔离开来。

封装测试和拆卸

在许多测试场景中，我们需要在测试执行之前或之后执行设置或清理代码。xUnit 支持通过以下方式封装测试设置和拆卸代码：

Constructor and IDisposable:：在 xUnit 中，测试类的构造函数用于设置，IDisposable 接口实现用于拆解。这是最常见和推荐的方法。

public class MyTestFixture : IDisposable
{
    public MyTestFixture()
    {
        // Test setup code here
    }

    public void Dispose()
    {
        // Test teardown code here
    }
}

IAsyncLifetime：对于异步设置和拆卸代码，xUnit 提供了 IAsyncLifetime 具有 InitializeAsync 和 DisposeAsync 方法的接口。

public class MyTestFixture : IAsyncLifetime
{
    public async Task InitializeAsync()
    {
        // Async test setup code here
    }

    public async Task DisposeAsync()
    {
        // Async test teardown code here
    }
}

单元测试最佳做法：命名、组织和粒度

为了维护干净且可维护的测试代码，必须注意组织和命名约定。一些最佳实践包括：

命名：为测试方法名称提供描述性标题，以传达其目的。使用类似 MethodName_Scenario_ExpectedBehavior 约定有助于快速理解测试的意图。

组织：将相关测试分组在同一类或命名空间中，以便更轻松地找到相关测试。

粒度：旨在测试每个测试用例的单个行为。如果测试失败，较小的测试可以减少调试工作量。

可读性：编写简洁易懂的测试，使开发人员能够直接掌握测试的意图和期望。

将测试驱动开发（TDD）纳入您的工作流程

测试驱动开发（TDD）是一种强大的开发方法，它首先围绕编写测试，然后是实现。它遵循以下循环过程：

1.编写失败的测试

2.编写失败的测试

3.重构代码，同时保持测试绿色

使用内联数据和成员数据拥抱数据驱动的测试

xUnit [Theory] 的属性允许使用 [InlineData] 或 [MemberData] 提供输入值来创建数据驱动的测试：

InlineData：直接在测试方法属性中提供内联数据值

[Theory]
[InlineData(1, 2, 3)]
[InlineData(-1, -2, -3)]
public void Add_TwoNumbers_ReturnsSum(int a, int b, int expectedResult)
{
    // Test implementation
}

MemberData：指定返回测试数据枚举的成员（属性或方法），该枚举应为每个测试用例返回一个对象数组。

public static IEnumerable<object[]> TestData
{
    get
    {
        yield return new object[] { 1, 2, 3 };
        yield return new object[] { -1, -2, -3 };
    }
}

[Theory]
[MemberData(nameof(TestData))]
public void Add_TwoNumbers_ReturnsSum(int a, int b, int expectedResult)
{
    // Test implementation
}

使用类和集合装置共享测试上下文

在 xUnit 中，测试上下文共享是通过夹具实现的，有助于避免代码重复并确保一致的设置/拆卸。

Class Fixture：在类中的所有测试之间共享上下文的单个实例。要使用类夹具，请创建一个实现接口的 IClassFixture<T> 类，其中 T 是上下文类型。

public class MyTestFixture : IClassFixture<MyContext>
{
    // Test implementation
}

Collection Fixture：在多个测试类之间共享上下文实例，对于资源密集型设置非常有用。创建实现接口的 ICollectionFixture<T> 集合定义类，然后应用该 [CollectionDefinition] 属性。

[CollectionDefinition("MyCollection")]
public class MyCollection : ICollectionFixture<MyContext>
{
}

[Collection("MyCollection")]
public class MyTest1
{
    // Test implementation
}

[Collection("MyCollection")]
public class MyTest2
{
    // Test implementation
}

在 xUnit 中跳过测试和条件测试执行

有时，我们可能希望根据具体情况跳过测试或有条件地执行它们。xUnit 提供了促进此操作的选项：

Skipping tests：使用 [Fact] or [Theory] 属性上的 Skip 参数跳过测试。

[Fact(Skip = "Skipping this test due to ...")]
public void MySkippedTest()
{
    // Test implementation
}

Conditional test execution： [ConditionalFact] and [ConditionalTheory] 属性允许您有条件地执行由布尔值控制的测试，布尔值可通过自定义方法或属性获取。

[ConditionalFact(nameof(IsFeatureEnabled))]
public void MyConditionalTest()
{
    // Test implementation
}

private static bool IsFeatureEnabled()
{
    // Return true if feature is enabled
}

自定义测试输出：xUnit 记录器和报告器

在某些情况下，您可能希望自定义测试输出以生成各种格式的报告或日志。xUnit 通过记录器和报告器系统支持此功能：

Loggers：实现接口以 ITestOutputHelper 将测试输出重定向到自定义位置或附加其他信息。

 public class MyTests
  {
      private readonly ITestOutputHelper _output;

      public MyTests(ITestOutputHelper output)
      {
          _output = output;
      }

      [Fact]
      public void TestWithCustomOutput()
      {
          _output.WriteLine("Custom log message");
          // Test implementation
      }
  }

Reporters：可以通过实现 IMessageSinkWithTypes 接口创建自定义报告器，从而可以对测试输出和格式进行更精细的控制。

public class MyCustomReporter : IMessageSinkWithTypes
  {
      public bool OnMessageWithTypes(IMessageSinkMessage message, HashSet<string> messageTypes)
      {
          // Custom test report logic here
      }
  }

处理片状和非确定性测试的提示

片状测试可能会导致头痛和浪费时间，因为它们的通过/失败结果可能会根据外部因素或时间而变化。处理非确定性测试的一些提示包括：

Mocking: 使用 Moq 等模拟框架替换可能导致不稳定的外部依赖项。
Timeouts: 使用超时来确保测试不会由于同步机制错误或长时间延迟而无限期运行。
Test stability:使测试能够灵活应对系统中的微小更改，确保一致性，同时仍检查正确性。
Retry: 为由于暂时性问题而间歇性失败的测试实现重试逻辑。

C# 单元测试的Moq

在这一部分中，我们将介绍模拟的概念、它的好处以及 .NET 生态系统中最受欢迎的模拟库之一 Moq。

Test isolation: Moq允许完全控制测试行为，并避免实际实现引起的副作用。
Greater flexibility通过Moq，通过启用边缘情况或异常场景，测试变得更加灵活，这些情况可能难以通过实际依赖项重现。
Reduced complexity: Moq让您专注于被测系统的行为，而不是处理现实世界依赖项的复杂性。
Speed: Moq可以通过减少资源密集型操作或网络交互来显著加快测试执行速度。

Moq 是一个流行且功能强大的 .NET 模拟库，它提供了一个简单直观的 API 来创建和管理模拟对象。最小起订量的主要功能包括：

Strong typing: Moq 利用 C# 的强类型，提供对模拟方法调用和行为的编译时检查。
Expressive API:Moq的API旨在表达性和易于使用，允许开发人员使用最少的代码指定期望和行为。
LINQ querying: Moq 支持 LINQ 查询，使定义复杂的模拟行为和期望变得简单。
Integration: Moq 与流行的测试框架（如 xUnit）无缝协作，从而更轻松地创建健壮且可维护的单元测试。

将Moq集成到 .NET 项目中

1.使用首选方法（如 Visual Studio、JetBrains Rider 或 .NET CLI）将 Moq NuGet 包添加到测试项目中：

   dotnet add package Moq

2.在计划使用Moq的测试类中添加语句 using Moq;

3.使用 Moq 的类在测试中创建和配置模拟对象， T 其中是被模拟的接口或 Mock<T> 类。

public interface IOrderService
{
    bool PlaceOrder(Order order);
}

var mockOrderService = new Mock<IOrderService>();

创建模拟对象后，您可以使用 Moq 的方法配置其行为和期望，例如 Setup 、 Returns 、 Throws 等。

Returns: T若要为模拟方法指定返回值，请使用 Returns 以下方法：

mockOrderService.Setup(x => x.PlaceOrder(It.IsAny<Order>())).Returns(true);

Throws: 要在调用模拟方法时引发异常，请使用该方法 Throws ：

 mockOrderService.Setup(x => x.PlaceOrder(It.IsAny<Order>())).Throws(new InvalidOperationException());

Callbacks:如果您希望在调用模拟方法时执行特定代码，请使用 Callback 该方法：

 mockOrderService.Setup(x => x.PlaceOrder(It.IsAny<Order>()))
      .Callback<Order>(order => Console.WriteLine($"Order placed: {order.Id}"))
      .Returns(true);

Moq 的另一个强大功能是能够验证被测系统和模拟依赖项之间的交互。为此，请使用以下 Verify 方法：

mockOrderService.Verify(x => x.PlaceOrder(It.IsAny<Order>()), Times.Once);

在此示例中，我们将验证该方法是否 PlaceOrder 只对任何 Order 对象调用过一次。

基础知识：Moq Callbacks, Sequences, and Event Raising

Callbacks: 如前所述，您可以使用 Callback 在调用模拟方法时执行特定代码。您甚至可以捕获方法参数以进行进一步验证：

mockOrderService.Setup(x => x.PlaceOrder(It.IsAny<Order>()))
      .Callback<Order>(order => Assert.NotNull(order))
      .Returns(true);

Sequences: 如果模拟方法被多次调用，您可以使用扩展 Sequence 设置一系列响应或操作：

 mockOrderService.SetupSequence(x => x.PlaceOrder(It.IsAny<Order>()))
      .Returns(true)
      .Throws(new InvalidOperationException())
      .Returns(false);

Event Raising: Moq 允许您模拟事件并从模拟对象引发它们：

 public interface IOrderNotifier
  {
      event EventHandler<OrderEventArgs> OrderPlaced;
  }

  var mockOrderNotifier = new Mock<IOrderNotifier>();
  // Raise the event
  mockOrderNotifier.Raise(x => x.OrderPlaced += null, new OrderEventArgs { Order = myOrder });

Moq和Xunit集成用例和陷阱

Test Fixture Lifetimes:一起使用时，请注意生存期会影响模拟对象的状态。可能需要重置或重新配置它们。
Async/Await:如果您的测试涉及异步方法，请务必相应地设置和验证模拟对象的行为。

采用依赖注入以获得更大的测试灵活性

依赖关系注入（DI）是一种可提高测试灵活性的设计模式。通过将依赖项作为构造函数或方法参数注入而不是直接实例化它们，我们实现了：

Easier mocking: ：可以更轻松地注入模拟对象，从而实现更好的测试隔离。
Reduced coupling: 显式表示依赖项，使代码更易于理解和维护。

在测试中处理依赖项时，必须了解何时使用每种类型：

Mocks: 当您需要验证受测系统与其依赖项之间的交互或行为时，请使用模拟。用于断言使用特定参数或特定次数调用了特定方法。
Stubs: 当您需要提供来自依赖项的固定响应或数据而不断言行为时，请使用存根。它们非常适合提供输入和模拟状态转换。
Fakes: 假货是依赖项的轻量级内存中实现，可复制其基本行为。当您需要更好地控制依赖项的行为或状态时，以及当模拟或存根不够时，请使用它们。

过度使用模拟会导致脆弱的测试，这些测试很容易中断并且难以维护。在嘲笑和其他技术（如存根或假货）之间取得平衡至关重要。关键提示包括：

Don’t over-mock: 只Mock必要的依赖项，避免Mock一切。
Mock only parts of a dependency: ：有时，您可以Mock依赖项的一部分，而不是整个对象。
Simplicity is key: 评估模拟是否真的必要。使用更简单的替代品（如存根或假货）可以简化您的测试。

为了进一步增强测试的可维护性，请雇用工厂和构建器来生成模拟对象、测试数据或被测系统的实例：

Factories: 创建工厂方法或类，用于实例化或配置整个测试套件中使用的常见对象。这封装了对象创建并减少了代码重复。
Builders: 使用构建器模式通过允许属性或配置的增量设置来构造复杂对象。这导致测试代码更具可读性和灵活性。

使用指标衡量和提高测试质量

代码覆盖率是一个有价值的指标，可帮助您了解测试对生产代码的执行情况。虽然它不能提供测试质量的完整图片，但它确实提供了对测试套件中潜在差距的见解。

.NET CLI：您可以使用该 dotnet test 命令生成各种格式（Cobertura，OpenCover等）的代码覆盖率报告，方法是安装覆盖率工具， coverlet 并使用外部工具（如ReportGenerator）分析结果。

处理边缘情况和极端情况：综合测试策略

边界值分析：在可接受范围的边缘测试输入或条件。这些情况通常揭示边缘条件或极限检查的问题。

等价类分区：将输入数据划分为预期行为相似的组或类，并使用代表性值测试每个组。这可以帮助您发现特定输入组的问题。

错误条件：测试代码失败或遇到错误的各种方式，尤其是在处理异常和错误报告时。确保代码正常处理这些方案。

性能限制：确定性能或资源约束并相应地进行测试。了解您的系统在高负载、有限内存或其他受限条件下的行为。

用户行为：最后，考虑用户如何与应用程序交互，并测试任何异常的使用模式或输入。这样做可以帮助您发现由意外的用户输入或操作引起的问题。

你我山巅自相逢