Khi bạn viết phần mềm, chắc chắn sẽ có lỗi trong code của bạn. Điều này có thể ở dạng lỗi cú pháp, lỗi logic, lỗi thời gian chạy, lỗi hiệu suất, lỗi dữ liệu hoặc tệ hơn.
Bản chất gần như phổ biến của lỗi trong phát triển phần mềm khiến việc kiểm thử phần mềm trở thành một bước quan trọng trong phát triển phần mềm. Việc kiểm tra phù hợp và hiệu quả không chỉ mang lại phần mềm chất lượng cao đáp ứng nhu cầu của người dùng mà còn là phần mềm tuân thủ với ít lỗ hổng có thể bị kẻ tấn công khai thác.
Kiểm thử phần mềm có thể ở dạng kiểm thử tự động, kiểm thử đơn vị, kiểm thử tích hợp hoặc kiểm thử toàn bộ phần mềm thông qua kiểm thử hệ thống.
Tuy nhiên, một vấn đề quan trọng nảy sinh trong quá trình phát triển phần mềm là làm thế nào để xác định xem phần mềm đã được kiểm thử toàn diện hay chưa. Các bài kiểm tra bạn đã thực hiện trên phần mềm đã đủ chưa?
Bạn đã kiểm tra đầy đủ tất cả các phần của phần mềm hay còn đoạn mã nào chưa được kiểm tra chưa?
Những câu hỏi như vậy chắc chắn sẽ nảy sinh trong quá trình kiểm thử phần mềm, đó là lý do tại sao việc bao quát mã lại quan trọng đến vậy.
Phạm vi mã là một thước đo kiểm thử phần mềm cho bạn biết lượng mã đã được thực thi và do đó được kiểm thử bằng các thử nghiệm được thực hiện trên phần mềm đang được thử nghiệm. Kết quả bao phủ mã được biểu thị dưới dạng phần trăm.
Tỷ lệ phần trăm này cho thấy số lượng mã đã được kiểm tra trên mã. Ví dụ: nếu bạn chạy thử nghiệm và có phạm vi bao phủ mã là 60%, điều đó có nghĩa là 40% mã của bạn chưa được kiểm tra mà bạn đã viết và do đó có thể có lỗi và lỗ hổng trong mã chưa được kiểm tra của bạn.
Vì lý do này, phạm vi mã cho phép bạn phân tích tính hiệu quả và tính đầy đủ của các thử nghiệm được thực hiện trên phần mềm. Điều này có ưu điểm là phần mềm được kiểm tra đầy đủ và toàn diện trước khi phát hành. Điều này làm giảm số lượng lỗi phần mềm trong phần mềm sản xuất có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng phần mềm.
Mặc dù mức độ bao phủ mã 100% không nhất thiết có nghĩa là phần mềm bạn đang viết hoàn toàn không có lỗi, nhưng bạn muốn nhắm đến mức độ bao phủ mã cao để đảm bảo kiểm tra phần mềm hiệu quả.
Trong các ngành quan trọng như hàng không vũ trụ và y tế, nơi lỗi phần mềm có thể gây tử vong, các quy định yêu cầu bảo hiểm 100% phần mềm trong quá trình thử nghiệm.
Các loại chỉ báo bao phủ mã
Có một số loại số liệu về phạm vi mã có thể được đo lường trong kiểm thử phần mềm. bao gồm:
- Mức độ bao phủ của câu lệnh – đo tỷ lệ phần trăm của các câu lệnh thực thi trong mã nguồn đã được thực thi trong quá trình thử nghiệm.
- Phạm vi tính năng – đo tỷ lệ phần trăm của các hàm được xác định đã được gọi trong quá trình thử nghiệm.
- Phạm vi nhánh – đo tỷ lệ phần trăm của các nhánh hoặc đường dẫn có thể được tạo từ tất cả các điểm quyết định trong mã nguồn. Nó được sử dụng để đảm bảo rằng tất cả các nhánh phát sinh từ các cấu trúc kiểm soát quyết định như câu lệnh if, switch và if else đã được kiểm tra đầy đủ.
- Phạm vi điều kiện – Đo phần trăm biểu thức Boolean đã được kiểm tra cho cả giá trị đúng và sai.
- Phạm vi vòng lặp – đo tỷ lệ phần trăm các vòng lặp trong mã nguồn được thực thi trong quá trình thử nghiệm.
- Phạm vi đường dẫn – đo tỷ lệ phần trăm của tất cả các đường dẫn thực thi có thể có trong mã nguồn đã được kiểm tra.
Các số liệu trên thường được bao gồm trong báo cáo phạm vi mã.
Các phương pháp hay nhất về phạm vi mã
Có một số phương pháp hay nhất được khuyến nghị khi thực hiện bao phủ mã để đảm bảo tính hiệu quả và chất lượng của bao phủ mã. bao gồm:
Có mục tiêu tiếp cận rõ ràng
Đối với mỗi thử nghiệm phần mềm bạn thực hiện, hãy đặt tỷ lệ phần trăm phạm vi mục tiêu cho từng biện pháp đo lường phạm vi kiểm tra có thể áp dụng. Điều này có lợi thế là không chỉ cung cấp các mục tiêu thử nghiệm rõ ràng mà còn giúp giảm số lượng lỗi trong phần mềm bằng cách hướng nỗ lực của nhóm theo hướng tăng phạm vi bao phủ mã. Nó cũng giúp đảm bảo rằng việc kiểm thử phần mềm nhận được sự quan tâm xứng đáng trong quá trình phát triển.
Tập trung vào chất lượng kiểm tra
Điều quan trọng cần lưu ý là mức độ bao phủ mã chỉ hiển thị tỷ lệ phần trăm mã đã được kiểm tra chứ không phải liệu nó đã được kiểm tra chính xác hay phần mềm có lỗi hay không. Do đó, thay vì chỉ tập trung vào việc đạt được phạm vi bao phủ mã gần 100%, cần tập trung vào việc viết các bài kiểm tra chất lượng cao và hiệu quả để kiểm tra phần mềm đúng cách và gia tăng giá trị.
Tăng mức độ bao phủ mã khi mã thay đổi thường xuyên
Mặc dù khó có thể đạt được mức độ bao phủ mã cao trong các dự án lớn, nhưng bạn có thể cố gắng hết sức để cải thiện mức độ bao phủ mã theo thời gian.
Một cách tuyệt vời để làm điều này là yêu cầu độ bao phủ mã cao trên 90% cho mỗi cam kết mới đối với cơ sở mã dự án của bạn.
Việc thực thi phạm vi mã ở mức cam kết không chỉ thực tế và khả thi mà còn đảm bảo rằng mọi thay đổi mới được thực hiện đối với phần mềm sẽ có phạm vi mã hoàn hảo.
Đo lường và phân tích dữ liệu phạm vi mã
Sử dụng điểm số phạm vi mã để xác định các khu vực vẫn cần thử nghiệm và hướng dẫn thử nghiệm trong tương lai bằng cách tập trung vào các khu vực có phạm vi mã thấp.
Phân tích dữ liệu phạm vi mã để xác định các khu vực quan trọng trong ứng dụng của bạn chưa được kiểm tra và hướng nỗ lực của bạn để kiểm tra đầy đủ các khu vực quan trọng chưa được kiểm tra. Việc sử dụng dữ liệu về phạm vi mã để cải thiện và ưu tiên phần mềm sẽ mang lại phần mềm được kiểm tra tốt hơn với ít lỗi hơn.
Phạm vi mã so với phạm vi kiểm tra
Mặc dù cả hai đều được sử dụng để xác định tính hiệu quả của các thử nghiệm, phạm vi bao phủ mã và phạm vi kiểm tra về cơ bản là khác nhau về cách sử dụng và những gì chúng đo lường.
Phạm vi kiểm tra là thước đo được sử dụng để xác định mức độ mà các bài kiểm tra viết bao gồm các yêu cầu phần mềm. Nó bao gồm việc kiểm tra từng yêu cầu phần mềm và giúp xác định xem phần mềm đã được kiểm tra tốt như thế nào để đáp ứng các yêu cầu.
Kết quả phạm vi kiểm tra cho thấy tỷ lệ phần trăm các yêu cầu phần mềm đã được kiểm tra. Phạm vi thử nghiệm thường được thực hiện bởi các chuyên gia đảm bảo chất lượng.
Mặt khác, phạm vi mã là một thước đo kiểm thử phần mềm được sử dụng để xác định tỷ lệ phần trăm mã nguồn đã được thực thi trong các bài kiểm thử viết.
Điểm bao phủ mã cho thấy mức độ mà các câu lệnh, hàm, đường dẫn, vòng lặp, nhánh và điều kiện trong mã nguồn của bạn đã được tuân theo bởi các bài kiểm tra đơn vị bằng văn bản. Phạm vi mã được sử dụng để đánh giá mức độ kiểm tra bằng văn bản bao gồm mã nguồn và thường được thực hiện bởi các nhà phát triển.
Mức độ bao phủ mã là một số liệu quan trọng để đo lường khi kiểm thử phần mềm. Dưới đây là một số công cụ giúp bạn bao quát mã:
cỏ ba lá
Clover là một công cụ bao phủ mã nguồn mở được phát triển ban đầu bởi Atlassian, một công ty phần mềm của Úc chuyên phát triển sản phẩm cho các nhóm phát triển phần mềm. Công cụ này được viết độc quyền bằng Java và có thể chạy trên mọi hệ điều hành đáp ứng các yêu cầu của Môi trường chạy thi hành Java.
Clover có thể được sử dụng để thực hiện bao phủ mã trên mã được viết bằng ngôn ngữ lập trình Java, Groovy hoặc AspectJ. Nó hỗ trợ các khung thử nghiệm như JUnit, TestNG và Spock và cũng có thể được tích hợp với các IDE như IntelliJ IDEA và Eclipse.
Clover có thể được sử dụng để đo lường các số liệu về mức độ phù hợp của mã như mức độ phù hợp của phương thức, câu lệnh, nhánh, toàn cục và mỗi lần kiểm tra.
Dựa trên bài tập về phạm vi mã, nó có thể tạo các báo cáo HTML có khả năng tùy chỉnh cao hiển thị kết quả về mức độ bao phủ mã bên cạnh các lĩnh vực có rủi ro lớn nhất trong phần mềm và có thể được sử dụng để tối ưu hóa thử nghiệm.
Báo cáo cũng có thể được tạo ở định dạng PDF, XML, JSON hoặc văn bản thuần túy. Ưu điểm chính của cloverleaf là nó có thể được tích hợp với nhiều công cụ khác nhau và nó được phát triển và cải tiến tích cực.
JaCoCo
JaCoCo là thư viện mã miễn phí dành cho ngôn ngữ lập trình Java do nhóm EclEmma phát triển. Thư viện được triển khai trong EclEmma, là một công cụ bao quát mã Java miễn phí cho IDE Eclipse.
JaCoCo cung cấp phân tích mức độ bao phủ phong phú, kết quả của chúng được tóm tắt và đánh dấu ngay lập tức trong trình chỉnh sửa mã nguồn Java, cho phép người dùng đi sâu vào kết quả bao phủ ở cấp phương pháp.
Kết quả được trình bày bằng mã màu có thể tùy chỉnh nhằm làm nổi bật các dòng mã đã được kiểm tra đầy đủ, một phần hoặc chưa được kiểm tra trên mã nguồn. Nó cho phép bạn kết hợp và bao gồm các lần chạy thử nghiệm khác nhau để có được phạm vi bao phủ mã nguồn hoàn chỉnh.
JaCoCo là một công cụ nhẹ không yêu cầu sửa đổi dự án hoặc thực hiện bất kỳ cấu hình nào khác để phân tích phạm vi mã.
cobertura
Cobertura là một công cụ bảo vệ Java mã nguồn mở và miễn phí dựa trên Jcoverage và có thể được sử dụng độc lập, thông qua tập lệnh Ant hoặc plugin Maven. Sử dụng nó thông qua plugin Maven là cách phổ biến nhất để sử dụng Cobertura để bảo vệ mã.
Cobertura đo tỷ lệ phần trăm các dòng hoặc nhánh đã được tạo bằng cách thử nghiệm trên mã nguồn Java. Nó cung cấp các số liệu như phạm vi dòng, hiển thị tỷ lệ phần trăm câu lệnh được thực hiện trong quá trình kiểm tra và phạm vi nhánh, hiển thị tỷ lệ phần trăm các nhánh được bao phủ trong quá trình kiểm tra.
Nó cũng cho thấy hệ số phức tạp tăng lên khi số lượng nhánh trong mã Java tăng lên.
Kết quả bao phủ mã được trình bày ở định dạng HTML hoặc XML, cho biết phần nào của mã nguồn chưa được kiểm tra. Ngoài việc hiển thị kết quả kiểm tra, Cobertura còn có thể được sử dụng để xác định mã và lỗi chưa được kiểm tra, cũng như xác định mã không khả dụng.
Istanbul
Istanbul là một công cụ bao quát mã dành cho JavaScript hỗ trợ ES6+. Công cụ này có thể được cài đặt trong bất kỳ dự án Javascript nào dưới dạng phụ thuộc phát triển bằng trình quản lý gói nút.
Istanbul cung cấp các số liệu về phạm vi mã như câu lệnh, nhánh, chức năng và phạm vi dòng. Nó cũng hiển thị các dòng trong mã nguồn chưa được kiểm tra. Nó thực hiện điều này bằng cách thêm bộ đếm dòng vào mã JavaScript của bạn để nó có thể theo dõi mức độ mà các bài kiểm tra đơn vị đang thực thi mã nguồn của bạn.
Kết quả bao phủ mã Istanbul có thể được xuất ra ở thiết bị đầu cuối hoặc ở dạng HTML. Ngoài ra, Istanbul còn cung cấp hỗ trợ cho các ứng dụng tạo quy trình con, phạm vi ánh xạ của các dự án Babel và TypeScript.
Pytest-cov
Pytest-cov là một plugin python miễn phí để tạo báo cáo mức độ phù hợp mã cho mã python. Nó được cài đặt bằng trình cài đặt gói Pip python và được vận hành từ dòng lệnh.
Báo cáo phạm vi mã của nó hiển thị các câu lệnh trong dự án Python chưa được kiểm tra của bạn và cung cấp tỷ lệ phần trăm phạm vi kiểm tra hiển thị tỷ lệ phần trăm mã Python của bạn đã được kiểm tra.
Pytest-cov cung cấp hỗ trợ quy trình con, hỗ trợ xdist và hành vi pytest nhất quán. Hành vi mặc định của Pytest-cov khi chạy thử nghiệm là xóa các tệp dữ liệu phạm vi hiện có để đảm bảo dữ liệu mới và sạch cho mỗi lần chạy thử nghiệm mới. Tuy nhiên, nó cũng cho phép người dùng kết hợp các kết quả kiểm tra độ bao phủ mã từ các lần chạy thử nghiệm trước đó.
cover.py
Coverage.py là một công cụ bao phủ mã cho các chương trình Python được cài đặt trong các dự án sử dụng pip.
Theo mặc định, nó đo mức độ bao phủ của dòng hoặc câu lệnh và cung cấp kết quả hiển thị số lượng câu lệnh trong chương trình, những câu lệnh bị bỏ sót trong các thử nghiệm và tỷ lệ phần trăm phạm vi thử nghiệm, cũng như hiển thị các dòng trong mã nguồn Python đã bị thử nghiệm bỏ qua. Tuy nhiên, nó vẫn có thể được cấu hình để đo mức độ bao phủ của nhánh trong các chương trình Python.
Coverage.py cũng có thể được sử dụng để xác định thử nghiệm nào đã chạy dòng nào trong mã nguồn của bạn. Báo cáo phạm vi mã của nó có thể được trình bày trong thiết bị đầu cuối cũng như ở các định dạng HTML, XML, JSON và LCOV.
SimpleCov
SimpleCov là một công cụ bao quát mã mạnh mẽ dành cho ngôn ngữ lập trình Ruby. Nó sử dụng thư viện bảo hiểm tích hợp sẵn của Ruby để thu thập dữ liệu liên quan có thể được sử dụng để xác định phạm vi bảo hiểm mã khi chạy thử nghiệm.
Điều tuyệt vời nhất về SimpleCov là việc trình bày kết quả về phạm vi mã. Nó cũng kết hợp các kết quả từ các loại thử nghiệm khác nhau đã thực hiện để báo cáo được tạo hiển thị kết quả của tất cả các thử nghiệm đã thực hiện, cho phép dễ dàng xác định các phần mã chưa được kiểm tra.
Nó cũng định dạng mã nguồn bằng mã màu có thể dễ dàng sử dụng để xác định các phần mã đã được kiểm tra và chưa được kiểm tra. Theo mặc định, SimpleCov đo lường và báo cáo mức độ bao phủ của dòng thử nghiệm. Tuy nhiên, nó có thể được cấu hình để đo lường và báo cáo mức độ bao phủ của các thử nghiệm được thực hiện.
Che phủ sâu
Deep Cover là một công cụ bao quát mã toàn diện cho mã Ruby. Cung cấp các báo cáo phạm vi phủ sóng đường dây chính xác hơn, đảm bảo rằng một đường dây chỉ được coi là được che phủ khi nó được che phủ hoàn toàn và không được che phủ một phần.
Ngoài ra, nó còn cung cấp hỗ trợ cho phạm vi phủ sóng của nút và nhánh, tùy ý có thể được sử dụng để kiểm tra xem có bất kỳ nhánh nào không được đưa vào thử nghiệm hay không.
Deep Cover không chỉ dễ sử dụng mà không cần cấu hình mà còn có thể được tích hợp vào các dự án bằng cách sử dụng các công cụ bao phủ mã khác như thư viện bao phủ mã tích hợp của Ruby hoặc SimpleCov. Trong những trường hợp này, Deep Cover thắt chặt các công cụ bằng cách đánh dấu các dòng chỉ được thực thi khi mọi thứ trong một dòng mã được thực thi đầy đủ.
Ứng dụng
Mặc dù phạm vi bao phủ mã lớn hơn không nhất thiết dẫn đến phần mềm không có lỗi, nhưng đây là thước đo quan trọng cần xem xét khi kiểm tra phần mềm. Phạm vi mã rất quan trọng trong việc đánh giá các bài kiểm tra bằng văn bản thực sự kiểm tra mã nguồn của phần mềm tốt như thế nào.
Ngoài ra, nỗ lực cải thiện phạm vi bao phủ của mã trong quá trình thử nghiệm sẽ mang lại phần mềm được thử nghiệm tốt hơn và ít xảy ra lỗi sản xuất hơn. Để thực hiện kiểm tra mã trong quá trình kiểm thử phần mềm, hãy cân nhắc sử dụng các công cụ được đề xuất trong bài viết.
Bạn cũng có thể khám phá các công cụ kiểm tra tải dựa trên đám mây.
