Теперь, вместо того чтобы напрямую обращаться к нашему тестовому методу, мы должны использовать наш реальный интерфейс – метод run(). Изменим тест следующим образом:
test= WasRun(«testMethod»)
print(test.wasRun)
test.run()
print(test.wasRun)
Чтобы заставить тест работать, достаточно воспользоваться следующей несложной реализацией:
WasRun
def run(self):
self.testMethod()
Наша тестовая программа снова печатает на экране то, что нам нужно. Зачастую во время рефакторинга возникает ощущение, что необходимо разделить код, с которым вы работаете, на две части, чтобы работать с ними по отдельности. Если в конце работы они снова сольются воедино, – замечательно. Если нет, значит, вы можете оставить их отдельно друг от друга. В данном случае со временем мы планируем создать класс TestCase, однако вначале мы должны обособить части нашего примера.
Следующий этап – динамический вызов метода testMethod. Одной из приятных отличительных характеристик языка Python является возможность использования имен классов и методов в качестве функций (см. создание экземпляра класса WasRun). Получив атрибут, соответствующий имени теста, мы можем обратиться к нему, как к функции. В результате будет выполнено обращение к методу с соответствующим именем[12].
WasRun
class WasRun:
def __init__(self, name):
self.wasRun = None
self.name = name
def run(self):
method = getattr(self, self.name)
method()
Это еще один шаблон рефакторинга: разработать код, который работает с некоторым конкретным экземпляром, и обобщить его, чтобы он мог работать со всеми остальными экземплярами, для этого константы заменяются переменными. В данном случае роль константы играет не некоторое значение, а фиксированный код (имя конкретного метода). Однако принцип остается тем же. В рамках TDD эта проблема решается очень легко: методика TDD снабжает вас конкретными работающими примерами, исходя из которых можно выполнить обобщение. Это значительно проще, чем выполнять обобщение исходя только из собственных умозаключений.
Теперь наш маленький класс WasRun занят решением двух разных задач: во-первых, он следит за тем, был ли выполнен метод; во-вторых, он динамически вызывает метод. Пришло время разделить полномочия (разделить нашу работу на две разные части). Прежде всего, создадим пустой суперкласс TestCase и сделаем класс WasRun производным классом:
TestCase
class TestCase:
pass
WasRun
class WasRun(TestCase):.
Теперь переместим атрибут name из подкласса в суперкласс:
TestCase
def __init__(self, name):
self.name = name
WasRun
def __init__(self, name):
self.wasRun = None
TestCase.__init__(self, name)
Наконец, замечаем, что метод run() использует только атрибуты суперкласса, значит, скорее всего, он должен располагаться в суперклассе. (Я всегда стараюсь размещать операции рядом с данными.)
TestCase
def __init__(self, name):
self.name= name
def run(self):
method = getattr(self, self.name)
method()
Естественно, между выполнениями этих модификаций я каждый раз запускаю тесты, чтобы убедиться, что все работает как надо.
Нам надоело смотреть на то, как наша программа каждый раз печатает одно и то же: None и 1. Использовав разработанный механизм, мы можем теперь написать:
TestCaseTest
class TestCaseTest(TestCase):
def testRunning(self):
test = WasRun("testMethod")
assert(not test.wasRun)
test.run()
assert(test.wasRun)
TestCaseTest("testRunning"). run()
Вызов тестового метода
Вызов метода setUp перед обращением к методу
Вызов метода tearDown после обращения к методу
Метод tearDown должен вызываться даже в случае неудачи теста
Выполнение нескольких тестов
Отчет о результатах
Сердцем этого теста являются операторы print, превращенные в выражения assert, таким образом, вы можете видеть, что выполненная нами процедура – это усложненный шаблон рефакторинга «Выделение метода» (Extract Method).
Я открою вам маленький секрет. Шажки, которыми мы двигались от теста к тесту в данной главе, выглядят смехотворно маленькими. Однако до того, как получить представленный результат, я пытался выполнить разработку более крупными шагами и потратил на это около шести часов (конечно, мне пришлось тратить дополнительное время на изучение тонкостей языка Python). Я два раза начинал с нуля и каждый раз думал, что мой код сработает, однако этого не происходило. Я понял, что попытка пропустить самый начальный, самый примитивный этап разработки, – это грубейшее нарушение принципов TDD.
Конечно же, вы не обязаны постоянно перемещаться такими лилипутскими шажками. После того как вы освоите TDD, вы сможете двигаться вперед более уверенно, реализуя между тестами значительно больший объем функциональности. Однако чтобы в совершенстве освоить TDD, вы должны научиться перемещаться маленькими шажками тогда, когда это необходимо.
Далее мы планируем перейти к решению задачи обращения к методу setUp(). Однако вначале подведем итог.
В данной главе мы
• поняли, как начать работу со смехотворно малюсенького шага;
• реализовали функциональность путем создания фиксированного кода, а затем обобщения этого кода путем замены констант на переменные;
• использовали шаблон «Встраиваемый переключатель» (Pluggable Selector) и дали себе обещание не использовать его вновь в течение как минимум четырех месяцев, так как он существенно усложняет анализ кода;
• начали работу над инфраструктурой тестирования маленькими шажками.
19. Сервируем стол (метод setUp)
Начав писать тесты, вы обнаружите, что действуете в рамках некоторой общей последовательности (Билл Уэйк (Bill Wake) придумал сокращение 3A – Arrange, Act, Assert):
• вначале вы создаете некоторые тестовые объекты – Arrange;
• затем заставляете эти объекты действовать – Act;
• потом проверяете результаты их работы – Assert.
Вызов тестового метода
Вызов метода setUp перед обращением к методу
Вызов метода tearDown после обращения к методу
Метод tearDown должен вызываться даже в случае неудачи теста
Выполнение нескольких тестов
Отчет о результатах
Первый этап – Arrange – зачастую совпадает для нескольких разных тестов, в то время как второй и третий этапы для разных тестов различаются. У меня есть два числа: 7 и 9. Если я сложу их, я должен получить 16;
