このブログは「Generate test data to enhance the quality of your tests – watch a demo」を翻訳・一部加筆したものです。
テストのカバレッジを向上させるために、膨大な量のテストデータを用意することにうんざりしていませんか？そんなあなたに朗報です。
11月のアップデートでは、コードカバレッジ分析ツールCocoに待望のテストデータ生成機能を追加しました！
Coco Test Engine の実行
こちらのビデオでは、Coco Test Engineがどのように機能し、より高いコード・カバレッジに迅速に到達できるかを包括的にご紹介します。
Coco Test Engine とは何でしょう?
Coco Test Engineは、Coco 7.0.0リリースからのテストデータ生成機能で、テストプロセスを次のレベルに導くために、次のように設計されています：
- 実現可能な最高レベルのカバレッジに迅速に到達できるようサポートする
- コード・カバレッジ分析の冗長性を整理する
- エッジケースを含むテストデータの自動収集の提供
Coco Test Engine を使用する理由
Coco Test Engineは、テストの質を向上させるためにテストデータを自動的に生成し、人間のテスト担当者が簡単に見逃してしまうような様々なエッジケースやエラーケースをカバーするのに役立ちます。
必要な作業は、アルゴリズムを動作させ、通常カバーしていないケースを見つけさせたり、既存のテスト・スイートを完成させたりするだけです。
かつては、ソフトウェア開発者は、ユニットテストやテストデータを自分で考えるという面倒な作業も担っていました。
より高いコード・カバレッジ率を達成するためには、テスト・コード・ベースが本番コードよりも大きくなる傾向があり、手作業によるテスト・データ生成では、テストすべき潜在的なエッジ・ケースをすべてカバーすることはできません。
さらに、コードが複雑になりすぎると、入力パラメータとテストケースの可能な組み合わせも指数関数的に増えていきます。そのため、コード・カバレッジの最終的な伸張に非常に時間がかかり、達成するのが難しくなります。
そこで、Coco Test Engineが最後の一歩を踏み出すために必要となります。
Coco Test Engine はどの様に動作するのか?
Cocoのテストデータ生成は、3つの方法でデータ駆動型テストを書く複雑さを軽減します：
- テストコードとテストデータを分離します。多くのテストフレームワークでは、データ駆動型テストの概念が提供されていないため、開発者は1つのテストデータごとに個別の関数を書く必要があります。もしサポートされている場合、テストデータの生成とユニットテストコードが同じファイルに配置されますが、その結果、データがC++の構文に従う必要があり、ユニットテストコードのサイズが増加します。
- データ・エディターを使用すれば、スプレッドシート形式でテストのレビューや編集を簡単に行うことができます。
- 一連のツールは、新しいテストケースの発見に役立つだけでなく、コードの変更に伴うテストデータの更新や、テスターによるデータ検証のプロセスも効率化します。
Coco Test Engine の設定方法とコードカバレッジ向上のためのチュートリアル
試してみよう！
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