测试自动化是否有特定的编码指南？

Question

详细信息

目前，我们正在努力寻找更多的方法来编写更好的代码。当然，这并不排除我们的自动化测试用例。我们已经在开发环境中使用SonarCube和WhiteSource进行测试，以查找分支或主源中可能出现的错误。

任务：

我们还希望为测试实现代码质量指南。

问题：

• 测试的代码质量指南是什么？
• 它们与Java/Python的一般代码质量规则不同吗？

Answer 1

自动化代码

代码质量指南综述

• 优先考虑英语可读性对描述和代码的影响
• 每个测试在测试结束时都有一个断言。
• 考虑一下嘲笑和顽固依赖关系。
• 每次测试只测试一件事。
• 使用衬里并包含测试专用规则
• 避免性能优化
• 设计一种测试数据策略
• 测试不共享状态
• 测试测试

是的，应用程序和自动化代码对代码质量的要求是不同的。

虽然这两个领域都有一些共同的因素，但重点和优先次序可能有很大的不同。

我做了20年的应用程序开发人员，现在已经做了10年的自动化工程师，并了解到了以下不同之处：

应用程序代码。

一般来说，这里的关键属性是性能，比如一次对成千上万的用户进行优化，所以很多优化都是以性能的名义进行的。此外，模块化、可扩展性和干化也是关键的方法。多线程和内存的使用也是关键因素。

自动化代码。

表现往往不是一个问题。通常情况下，代码作为一个用户使用的方式运行。可读性，虽然在应用程序代码中很重要，但在自动化代码中却变得非常重要。自动化代码可以看作是您的系统的技术规范--文档。确保文档的可读性，用良好的英语编写，对技术含量较低的人来说，是更重要的。另一个不同的例子是行和文件长度，它对于测试代码和自动化代码具有不同的特性。

此外，您还应该了解您的测试数据策略。不过，不要对测试数据过头。有时硬编码静态数据是可以的，即使它重复。注意不要过度使用提取方法和数据干燥方法来牺牲可读性。注意创建的工件，并考虑将它们作为自动化代码清理的一部分移除。

测试不应该共享状态，这意味着它们不应该相互依赖，不应该影响或受其他测试或测试运行顺序的影响。

最后，考虑测试测试，例如确保页面对象没有重复或孤儿。

对于质量代码来说，这两个领域共有的一件事是使用强有力的皮毛规则、代码分级等等。

Answer 2

代码是代码，不管是用于特性代码还是测试代码。对我来说，在特性代码和测试代码之间唯一真正不同的是目的、视角和动机。

这意味着，是的，您可以而且应该在测试自动化代码中使用SonarCube和WhiteSource。您可以也应该在这里使用指针。如果有多个人编写测试代码，请确保他们都使用在linter中设置的相同的代码指南规则。

通过这样做，您可以确保测试代码保持很高的质量；也就是说，您是在“测试测试代码”。

此外，在创建测试代码/测试自动化框架时，不也包括依赖项吗？如何确保这些依赖关系保持最新状态？通过使用像SonarCube和WhiteSource这样的工具。

就我个人而言，我总是至少建立一个我创建的测试自动化框架的链接器。

Answer 3

一个典型的资源是Meszaros的“xUnit测试模式:重构测试代码”一书“。还有一个网站的大部分概念都是wiki格式的。

肯特贝克写了一个博客测试Desiterata，在那里他展示了12个伟大测试的特点。他还制作了关于每一个特征的一系列短片。

Robert在“测试设计”( 清洁工艺:纪律、标准和道德 on Test )一书中有一章，他在书中讨论了转换优先级前提。如果你喜欢视频格式，他有两集的清洁编码器系列：试验设计和清洁试验。