代码只是形式，逻辑和思考才是神韵。引言写出 BUG 不算糟糕，给人埋坑，让别人写出 BUG ，耗时耗力才更令人讨厌。要想不写出 BUG， 不埋坑，需要用心写出 “易测、清晰、健壮” 的牢固的代码。95% 的代码，能做到这一点，就可以保证几乎无问题了；3%的代码能做到“可复用、可扩展”，善莫大焉！本文结合之前的经历和案例，探讨如何写出“易测、清晰、健壮”的代码。代码三性代码的基本标准是：易测、清晰、健壮。易测易测，是说代码容易测试。写代码的第一思想是：不要对代码过于自信。有人说，一行代码能出什么问题？ 可耗资巨费的火箭因为一行代码发射失败，金融行业因为一行代码使数亿美元蒸发，都是已发生过的案例。我个人也遭受过一次小小的惩罚，可参见：“订单搜索分页失效的教训：怠惰必受惩罚”。有人说，异常有什么好测的 ？ 甚至连是否能编译通过都不检查。结果就出现了这个案例：“遗留问题，排雷会炸，不排也会炸！”。走到了异常分支，你才知道痛！因此，写代码宜慎之又慎，一行尚且会潜藏问题，何况百行？那么，如何写出容易测试的代码呢？其基本思想是：将可测逻辑与主流程、外部依赖分离。可测逻辑，主要指含有了 if, if-else, while, for 等条件、循环的逻辑。与主流程、外部依赖分离，就是集中兵力解决最核心部分。放在主流程里，就导致易测逻辑受其他部分影响，连带考虑的东西太多，耗费脑力，且测试很容易不彻底（不容易覆盖到所有情形）；与外部依赖放在一起，就要 mock 外部依赖，写一些不必要的测试代码。“改善代码可测性的若干技巧” 这篇文章讲述了一些用于编写易测代码的基本技巧：“代码语义化”、“分离独立逻辑”、“分离实例状态”、“表达与执行分离”、“分离纯函数”、“面向接口编程”； “使用Groovy+Spock轻松写出更简洁的单测” 这篇文章则将如何使用好的框架去容易地编写单测。清晰清晰，是说把代码写明白，一看就懂，无需猜测。要把代码写清晰，就要保证“语义与细节分离”，即将“做什么”(dowhat) 与 “怎么做”(howtodo)分离开。在主流程里，坚持只叙述 dowhat ，只在函数或方法里写清楚 howtodo 。 要达成良好清晰的语义，需要望文知义的命名。这又涉及到一个基本思想：单一事实职责。相信 80% 的开发者都听说过这个基本思想，但真正能始终贯彻的人不多。单一事实职责，就是每个方法，每个类只做分内的事情。你把自己当成一个将军，给每个方法、每个类去分配职责，能够把这个职责分配清楚，才有做将军的才能。从“单一事实职责”以及其他软件思想中，可进一步提炼出一个核心原则：“关注点分离”。关注点分离原则，是确保写出清晰代码的最重要的根本原则。后文再详述。把代码写清晰，也要落实到注释里。有的注释：“有个场景需要下单后马上查看订单详情”，就写的不明白：哪个场景？当人员变动时，后面的人就要花很大的沟通成本去找到这个场景。健壮健壮，主要指代码应对错误的能力。 健壮，可分为技术健壮性和业务健壮性。技术健壮，就是从技术层面来考察错误。技术健壮是健壮性的基本考量。比如一次请求调用，如果超时怎么处理，如果依赖服务报错怎么处理 ？ 如果资源不存在怎么处理 ？对象的一次方法调用，如果对象为空怎么处理？如果方法未能执行成功抛异常怎么处理？ 要保证技术健壮性，需要采用“防御式编程”。业务健壮，就是从业务层面来考察错误和变化。比如同城配送异常检测功能，是同城配送是否成功的检测。正常场景下，“同城送订单自动呼叫失败”，做个标识，是正常流程处理。可是，业务上还允许，同城配送失败后可以发货完成，这个就是业务的“异常场景”。如果不考虑这个场景，那么订单实际上配送成功了，但依然显示配送异常。再考虑一个栗子。零售网店订单派送仓库发货，正常场景下，一个订单只会有一个派送记录；但是，网店订单还可以改派，这时候，一个订单会有多个派送记录，必须过滤掉那些无效的派送记录。要保证业务健壮性，需要有“闭环与全局“思想。不仅仅只想到眼前这个业务，还要考虑这个业务与其他业务联合的情形，以及该业务 5%-10% 的非常规路径。很多线上问题 和 BUG，都是健壮性不佳所导致； 如果在关键路径上健壮性不佳，还可能导致重大故障。不报问题，勿以为安全无忧；不是没有，只是没发现，或没报上来，或没计较。等要计较时，麻烦就来了。因为这麻烦有可能正好插在你非常忙的时候，更容易令人心烦意乱。 要避免日后的麻烦，就要彻底干净地做好健壮性。有时会看到一段代码，捕获了异常，却什么都没做，或者简单打了个日志 log.error("failed") 。等于什么都没做。可见这做事态度毛毛糙糙。 三年写这样的代码，三年没长进。 学了技术，做事态度依然毛糙，是没法令其担当大任的。错误日志，要做规范细致，需要尽量能够一眼就能断定问题所在。可参见： “如何使错误日志更加方便排查问题”指导思想凡事都可以分为基本原理和实战经验两部分。 基本原理，是帮助人认识一些基本情况，给予一些基本指导和方法；实战经验，则是遇到具体情况时，应用和扩展基本原理来解决问题。要写出“易测、清晰、健壮”的代码，是有一些基本指导思想的；在基本指导思想之下，有一些法则及技巧辅助。关注点分离这是我认为的最核心的指导思想，可以推演出很多其他的软件设计和开发思想。我深认为，软件中蕴藏着不计其数的大大小小的关注点。软件开发和设计的本质，就是将关注点分离、组织、连接。 能够将不同的关注点分离开，再合理有序地组织起来，呈现在代码里，就离写出清晰代码不远了。关注点，可以分为技术关注点和业务关注点。通俗地理解，一个“关注点”，可视之为一个“事实”；但关注点的含义，比事实要广泛得多。技术关注点，侧重于解决某一类技术问题。比如线程池、连接池、事务、幂等、切面、异步、MVC等。 “代码抽象与分层” 列举了代码里很多细小的抽象和关注点。业务关注点，侧重于描述某个业务点。比如订单已发货、订单全额退款、获取订单已退金额，等都是业务关注点。业务关注点可大可小，小至一个业务常量，大至一个下单的基本流程。能够将技术关注点和业务关注点抽离出来，对实现可复用、可扩展、可定制大有裨益。从“关注点分离”思想，可以推导出很多重要的软件开发和设计思想。从关注点分离思想，可以推导出“语义与细节”分离思想。因为语义与细节分别是一类关注点：语义是宏观性的，细节是微观性的；从关注点分离思想，可以推导出“单一事实”（SRP）和“开闭原则”（OCP）。因为关注点分离出来，就更容易地维护、复用和扩展；从关注点分离思想，可以推导出 “基于接口设计与编程”思想，因为接口是关注点的抽象，而实现是关注点的具体实施；基于接口设计与编程的示例可见：“基于接口编程：使用收集器模式使数据获取流程更加清晰可配置” ， “基于接口设计与编程” 。从关注点分离思想，可以推导出“封装和多态”思想，因为封装本质上就是关注点的重组，而多态则是“将相异关注点进行分离，然后将相同关注点和相异关注点进行组合”；从关注点分离思想，可以推导出“组件化”思想，因为组件实质是多层次关注点的组合。关注点分离，是近乎于“道”的统摄全局的根本思想。make-it-right-then-good好代码并非一蹴而就的。如果有人能一次性写出易测、清晰、健壮的代码，那这人很了不得。和大多数开发者一样，我也急于完成业务逻辑。但是，实现业务逻辑只是起点，并不是结束。从起点到结束，还需要持续的修改和完善。当发现方法变长时，或者发现这个逻辑越写越长时，就要考虑抽离成一个函数来解决了；当发现代码里有魔数时，想办法定义清晰的业务变量或业务枚举；当发现有重复逻辑时，将重复的部分抽离成工具类或基类；“一个图片文件批量重命名工具的质量改善过程” 展示了如何去改进一个粗糙的图片文件重命名程序；“一个略复杂的数据映射聚合例子及代码重构” 和 “做一次面向对象的体操：将JSON字符串转换为嵌套对象的一种方法” 展示了使用不同的方式和代码去解决同一个问题。“如何从业务代码中抽离出可复用的微组件” 展示了如何运用关注点分离的思想，从业务代码里抽离出可复用的微组件。持续小幅重构，精炼代码。“精练代码：一次Java函数式编程的重构之旅” 展示了如何用函数式编程思想和技巧，来持续改善代码，使得代码更加精练而可复用。有人觉得，这样费事不 ？ 代码只是形式。写代码的本质，是表达逻辑，表达思考的结果。 最终的代码，会折射出思考和表达的质量。 这才是一个程序员的核心竞争力。不可变思想不可变思想，是从函数式编程借鉴过来。意为“优先使用不可变量”。在编写函数和方法的代码时，忌修改传参。一旦修改传参，就会使参数变成隐式的全局变量，在大的业务系统里，久而久之就很难知道里面究竟有什么，什么时候有什么时候没有，不知道能依靠和信任什么。全局变量是那种一旦出错，能耗上好几个小时排查让头发瞬间花白的东西，属于 “no zuo no die” 的神奇代码物种。因此，函数和方法如果需要返回值，尽量使用返回值，而不是修改传参。这样做的一个好处是，代码也更容易测试。软件开发的一项挑战是“软件行为的可预测性”。不可变思想，可以增强软件行为的可预测性，减少很多推断行为。比如说，使用线程安全的变量和共享不可变变量，孰优孰劣？ 前者虽然也能保证并发的安全性，可说到底还需要反复分析推敲，且规模越大时越难以分析推导；后者就是不可变的，根本无需分析和推导。当然，软件中不可能一直使用不可变量，因此，原则是：优先使用不可变量。知己知彼代码的目标是提供正确有效的服务，而 BUG 的目标则是阻止代码实现目标或完全实现目标；从目标意义来看， BUG 就是代码的敌人；从根源来看，BUG 又与代码相生相伴。知己知彼，才能百战不殆。每一次开发、测试、发布，实现需求或优化，都是一场战役。要想不出错，除了慎之又慎，还需要知彼。知彼指知道代码中的常见问题以及如何避免。“代码问题及对策” 列举了在程序员职业生涯中可能会遇到的 90% 的错误；“故障常见原因归类分析及预防和应对措施” 列举了可能导致故障的各种原因及预防应对措施。写下的每一行代码，能够评估出可能出现什么问题，有心避免这些问题，就已经很了不起了。 小处着手这么多思想，这么多法则，这么多技巧，这么多问题，从何处着手呢？从小处着手。 在写代码时，始终牢记“关注点分离”思想，坚持编写单一事实的短小方法，这是基本功；其次，多思考如何写得更清晰简洁；再次，适当学点设计思想和模式，让代码出有据，具柔性；最后，勤积累，在实战中积累经验，及时总结。匠心态度写代码应持匠心。要用一种精致的态度去写代码，才能写出优美而牢固的代码。忌随意散漫。随意散漫，并不是说闭着眼睛写代码，或者来个葛优躺地写代码；而是说，写代码只考虑快速去实现逻辑，而不考虑如何更清晰简洁地表达这个逻辑。这样，很容易养成一些不良习惯而不自知，久而久之，代码乃至设计的水平就会停滞不前，仅学会了一点技术来充饥。在代码里随意写个魔数，就是一种随意散漫的习惯。因为魔数，本质上就是一个细小的关注点，也是轻忽不得的。“代码的味道” 列举了若干个比较典型的不良习惯及如何纠正；“如何编写可信赖的代码” 列举了许多细小的法则和技巧来帮助编写可信赖的代码。匠心态度，也需要自律和努力写标准规格的代码。建筑、机械、电子等行业，对于许多零部件，都有各种标准规格的制定，而在实际构建成品时，基本是采用标准规格的部件。反观软件行业，基本没有多少标准规格的东西，总觉得自己能造出更好的轮子，结果大部分都被丢弃了，很多工作成果都没有得到很好的继承和发展。一个业务系统的大部分代码，放到另一个业务系统里，基本不可用。小结代码的基本标准是：易测、清晰、健壮。要做到这点，“关注点分离”思想是根本指导思想，是近乎于“道”的统摄全局的根本思想；辅以多种思想、法则和技巧，熟知各种常见问题，就能写出牢固的代码。道是生发出法则和技巧的根本层面。遇事犹疑不决时，要回溯到道的层面来解决问题。本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！感兴趣可以关注我的博客 ： 琴水玉 - 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一、前言本文作者介绍了什么是 E2E 测试以及 E2E 测试测什么，并从对于被测系统、测试用例、测试自动化工具、测试者四个方面的要求，介绍了如何保证 E2E 测试有效性，干货满满，值得学习。二、什么是 E2E 测试相信每一个对自动化测试感兴趣，并且付诸实践去了解测试理论的人可能都听说过 “测试金字塔 (Test Pyramid)”。 测试金字塔的核心理念是分层测试，即按照不同的隔离粒度来测试。例如我们可以将一个项目看作是一个个方法/函数组成的，那么可以对每个方法/函数进行测试，这大概是目前测试的最小隔离粒度了，通常称之为单元测试。我们也可以将一个项目看作是一个个模块/服务组成的，对每个服务进行测试，这里的隔离颗粒度就稍大。然后各个服务之间串联起来，最终只有一个用户界面暴露给用户，从这个用户界面上发出的服务请求，到用户界面收到响应做出变化，数据流经的整个链路我们称为端到端，以这样的场景为测试颗粒度成为端到端测试。测试金字塔定义了分层测试理念，但是具体每一层是什么却没有定论，下图是 Mike Cohn 最初提出测试金字塔这一概念时的样子，但是实践中大家的分层方法各有不同，但是不变的是：隔离颗粒度越小，在这一层的测试用例就应该越多，每个测试用例自身也应该越小，运行速度也越快。传统的端到端测试往往是从用户界面出发，测试整个技术栈，但是随着客户端种类越来越丰富，前端框架越来越成熟，UI 可以单独写单元测试了，而可以把 “从发出的后端 API 请求，到接收到响应” 这一段作为端对端的测试主题。三、E2E 测试测什么E2E 测试旨在复制真实的用户场景，以便可以验证系统的集成和数据完整性。从本质上讲，测试会遍历应用程序可以执行的每个操作，以测试应用程序如何与硬件、网络连接、外部依赖项、数据库和其他应用程序进行通信。当你写 E2E 用例时，想象你就是用户，用户在使用某个功能时，第一步要做什么，第二步要做什么，每一步期望会得到什么样的结果。E2E 的宗旨就是保证用户使用我们的系统可以得到他想要的功能。不要在 E2E 测试中测试异常流，比如下游服务失败，数据库超时等等情况。这些异常流应该在更小颗粒度的测试中去做，比如单元测试或者接口测试，事实上在小颗粒度的测试中也更容易做这些测试。四、如何保证 E2E 测试有效1.对被测系统的要求不是任何代码都可以被自动化测试的。这一点对单元测试和大型测试都是适用的。对于单元测试，可测的代码需要抽象良好，解耦合理，这一点是很好理解的。对于大型测试，被测系统的要求更加复杂,一个最核心的要求是被测服务要具备可观测性 (Observability).（软件的可测试性要求有许多提法，但是所有的提法里一定有可观测性这一指标）。系统的可观测性是指系统通过其接口能暴露系统的内部行为或状态.状态码和状态消息是最有价值的观察点 业务返回的状态码和状态消息是给 “客户端” 看的，它能直观地反映当前服务失败的原因以及用户流程是否可以恢复。比如当错误码是用户 token 失效，则客户端可以提示用户重新登录来恢复用户流程，当错误码是系统内部服务暂时不可用，则客户端应该提升客户稍后再重试，在内部服务恢复前重试一定还是失败。为了表述的方便我们先举一个例子。一个优惠券业务系统中，某一类优惠券只发放给高级会员，同时要求买满 1000 指定类目商品才能使用。现在考虑 “在订单中使用优惠券” 这一接口。这一接口的入参有用户信息，订单信息和优惠券的 ID。这个接口的调用流程如下：其中 3.订单是否满 1000 是当前服务的内部逻辑，不是服务调用。1 和 2 均是对下游服务的调用。任何一个接口返回的状态码应该是收敛的，或者说是可枚举的。上面例子中虽然下游服务并不复杂，但是系统的具体失败点可以有非常多，仅以会员服务的调用为例：a. 调用会员服务超时，b. 名字服务中找不到会员服务，c. 会员服务返回用户非高级会员，d. 会员服务返回用户未注册, e. 会员服务返回 token 过期。类似的失败点在商品服务中也会有，当前服务的下游依赖服务越多，具体的失败点也就会越多，直接下游服务数量会增加失败点的常数量级 (加法关系)，而间接下游服务的数量会增加失败点的几何量级 (乘数关系)。我们不可能把下游暴露的错误原原本本地透传到客户端去。接口应该按照用户可选择的行为来归类错误。以上面会员服务调用引起的失败为例，面对失败用户无非有 3 大类选择：a. 重试有概率能成功，客户端可以提示用户重试. 此类错误适用于系统暂时不可用，但是有概率在一定时间后自动恢复的情况，如下游由于过载导致的请求丢弃，重发请求有可能被接受。b. 短时间内重试一定不会成功，过一段时间重试有可能成功，客户端可以提示用户稍后重试.此类适用于系统错误，比如名字系统中找不到会员服务的地址，有可能是会员系统整个挂掉了，在会员域的同事重新部署完毕之前不论怎么重发请求都不会成功。实践中此类错误在 UI 上的展示可能跟 a 类错相同，但是其内在逻辑上是不同的，追求优秀的用户体验应该使用不同的 UI 展示。c. 重试不可能成功, 必须进行前置动作然后才可能重试成功。本例有两个具体的前置动作： 登录后重试或升级为高级会员后重试。 综上，会员服务引起的失败点可以归结为 3 类，4 条。实践中可以将某一类错误使用固定的状态码段，具体错误使用不同的状态码值。但是，随意地使用错误码是非常错误的行为，拿到错误码不知道哪里错。以上我们列举了 5 个失败点，但是归类到了 4 个错误码，这是状态码收敛的过程。3.状态码可以收敛，但是失败点要记录下来。客户端不必关心失败点 (也即，端到端调用的返回信息可能不足以定位失败点)，但是开发者排查错误时是需要找到具体失败点的。记录失败点的手段有多种，可以使用日志系统记录下来，可以在相同的错误码中使用不同的错误信息，也可以在全链路追踪中埋点。全链路追踪是微服务可观测性的重要辅助状态码和状态消息是面向客户的，拿着它们去找失败点可能会定位精度不足。全链路追踪是微服务建设可观测性的关键中间件，OpenTelemetry 定义了一套全链路追踪的协议和 SDK。接入后，每一次端到端调用都会有一个 Trace ID，通过 Trace ID 可以查询调用链的详细情况，链路中每一次调用都会有 RED (Request, Error, Duration) 信息, 同时我们也可以往链路中追加一些其他有用的信息，比如 session id 来记录链路的用户信息。全链路追踪非常有价值，任何现代的后端系统都应该接入一套 OpenTelemetry 的实现，使用 OpenTelemetry 的好处是其协议具有通用性，可以很好地被各种工具支持。每一个严肃的业务开发都有必要了解这一块的知识，当你需要排查一个线上问题而无从下手时就会深有体会。接入全链路追踪后，在接口测试和 E2E 测试时，应该使用统一的格式将 Trace ID 打印到 test log 中，一旦测试失败，就可以拿着 Trace ID 去快速定位失败点。2.对测试用例的要求测试用例的职责是对可能的风险点作问题排查。没有用例/用例集能完整地测试一个系统，然而我们追求的目标却是尽可能完全地去测试一个系统。这很难，因此我们要写高质量的用例，不要写无意义或者低价值的用例。不论是何种颗粒度的测试用例，其在逻辑上的步骤都是一样的，虽然有不同提法，有的叫 AAA (Arrange, Act, Assert), 有的叫 Given-When-Then, 个人认为最准确的提法是下面四个步骤：Setup, Invoke, Assert, TeardownSetup 阶段是 flakiness 的常见来源。个人经验这是很多初涉自动化测试的同学最容易出问题的地方。在 Setup 阶段需要保证被测系统处在一个确定的状态，想象被测系统是一个状态机，我们的测试内容是在某个特定状态下，给系统一个输入，保证其进入到我们期望的状态，并/或给出我们想要的输出。当然那种纯 “无状态” 系统可以认为是只有一种状态的状态机。广义的 setup 包括测试 binary 执行前的流水线前置准备步骤，和单个用例中准备输入参数的代码调用。举个例子说明 setup 阶段我们要做什么：一个 “删除文件” 的接口，接口的参数有用户 token，用户要删的文件 id，被测的系统有多种状态，用户 token 是否过期，文件是否存在，文件存在的情况下该用户对该文件是否有删除的权限等等。每一个可能的状态的排列组合都应该有一个用例去测试。假设其中一个用例是期望已登录用户对没有权限的文件进行删除时，接口报错 “Permission Denied", 那么在 setup 阶段我们要做的事情有：保证系统已经被正确地部署，这通常是流水线上的某个步骤。拿到一个没有过期的用户 token, 不管用什么手段，你拿到的 token 一定要是有效的，未过期的。拿到一个该用户没有权限的文件 id，不管用什么手段，你必须保证拿到的文件 id 是存在的，且该用户一定上对它没有删除权限的。准备好了这些我们才能进入下一个步骤：调用接口 ( invoke)。上面的表述中 “一定” 和 “必须” 就是核心。下面列举几个实践中容易犯错的情景：在 E2E 测试中，正确部署往往被误解为只是把被测服务部署到正确的环境里，其实这里还要求所有被测服务的下游服务也必须处于可预期的正确状态。我经常听到有人说 E2E 测试因为下游服务而导致的失败，然后就不管了，这是不对的，测试者应该完全负责建立好可预期的服务拓扑！还有一个比较重要的问题是测试代码运行时所处的网络环境也必须是确定的。有一类错误的情况是被测服务被部署在了 IDC，开发者的流水线 runner 容器却是在 devnet，导致测试时发出的请求根本到不了被测服务。这种情况开发者应该根据流水线平台提供的工具，保证流水线 runner 处在正确的网络环境之下。我有见过一些用例中使用随机数作为文件名参数来调用 “创建文件” 接口，有时接口返回成功，有时返回失败，返回失败是因为数据库中该文件已存在，而业务逻辑中是不允许文件重名的 (例子: 文档团队用例 TestFoldersCreate，创建随机名称的文件夹，预期成功，实际文件夹名冲突)。此种是典型的没有正确 setup，或者更严重地说用例作者自己根本没想清楚它应该有两个用例来分别测试接口的不同场景。我见过的 E2E 测试中有许多从某个 “测试数据管理系统” 里面拿 token 来作为接口测试的 token 的，然后测试经常因为 “测试数据管理系统” 返回的 token 并不是一个有效的 token，此种情况也属于没有正确地 setup，测试时应该使用确定的输入参数，期望确定的响应结果。否则就会导致用例随机地失败或成功。此外，还应该考虑同一个用例被不同流水线同时执行时，当前准备的测试数据会否影响断言，不同用例同时执行时，是否用到了相同的文件 ID 从而导致的互相干扰。总之，setup 是非常重要的，它保证了被测系统处在一个确定的，可预期的状态。对一个状态不确定的系统发出请求然后断言它给出预期的响应基本上是在碰运气，那不是自动化测试该有的行为。Invoke 就是对被测接口的调用，这一步通常不会有什么问题。Assert 是断言期望的返回结果。正如前言所述，接口的返回状态码和状态信息应该是收敛的，对于那些反映正常用户流的状态码，每个状态码都要有至少 1 个断言，否则测试就是不完全的。实践中我见过很多对接口的返回仅仅断言了状态码 OK，而对返回的数据负载缺乏有效的断言，这在那些数据负载不重要的情况下是没有问题的，但是对于有数据负载的接口中，对这些数据对断言才是 E2E 测试的重点。这里有个特殊的例子 TestDriveAPIPinFile，该用例测试的功能是 pin 住文件，所有接口请求返回后只断言了 error 非空，但是如果目标服务只提供空的，返回 200 的 http 接口，也能顺利通过这个测试。建议的做法是通过相应的查询类接口，判断是否真的 pin 住。4. Teardown 阶段在 AAA 和 Given-When-Then 的提法中被忽略了，但是它也是非常重要的。对于诸如 “创建文件” 这样的接口，并且有业务规则规定了文件不能重名，在成功地创建了文件之后，也应该删除掉该文件，否则下次运行，同样的用例同样的输入却得到失败的结果。(假如每次测试都在沙盒中（使用不同的数据库/文件系统），测试完成后所有内容都被丢弃，那么这里的 Teardown 缺失也不会引发问题，但还是建议在用例中做一下清理，不作清理的话就会限制这个沙盒中每个用例仅能运行一次，这在有 flaky 检测行为的测试活动中是不能接受的）。上述 TestFoldersCreate 作了删除文件夹动作，TestDriveAPIPinFile 做了取消置顶的操作，这些是非常正确的做法。反例有 TestAddDoc, 用例中进行了 "doc_add" 操作，在结尾没有进行 "doc_delete" 操作。3.对测试自动化工具的要求像 E2E 这种大颗粒度的自动化测试是很难的，要求非常多，测试自动化工具的及格线就是要能提供全部的功能去帮助测试环境的建立，驱动测试，收集测试数据等等。这些工具有的是流水线平台提供的，有的是基建部门如 docker 平台提供的，有的是测试工具组提供的。测试者在一次测试的流程中可能到各个平台中去操作，后台测试自动化工具组的一个目标就是为测试者提供便捷的手段去操作这些平台，将测试输出的消息以推送的形式提供给测试者，尽可能地避免测试者去 “拉取” 信息的场景，提高测试者的效率。自动化测试工具的另一作用是聚合测试结果，通过对一段时间的测试结果分析/聚合，可以给业务团队提供一些有价值的分析反馈。4.对测试者的要求每一个测试用例的价值都是是用例作者生产的，并且用例作者也是这个价值最主要的收益方。这看似一句废话，其包含两个方面：作为用例作者，你做测试的目的是什么？是仅仅为了完成上级交待的任务，必须要有 E2E 测试？是为了 EPC 覆盖率达标？如果不认为自己是测试的收益方，那用例质量想必不会太好。我们应该通过测试来最大程度地保证系统的稳定，谁都不想在半夜，在休假时被系统告警打扰，也不想随便改一点代码逻辑就要手动重复一堆重复过无数次的用户逻辑，完了还没什么信心保证测过的是真的没问题 (true-positive)。用例作者需要有足够的测试知识，再强大的工具也不能自动帮你写出完美的测试，你的用例能为你提供多少价值，取决于你的用例质量，用例质量取决于你的知识水平，付出越多收获才能越大。测试知识也包含两方面，测试理论和对业务系统的了解。测试理论上解决问题的工具和方向，对业务系统的理解就是对问题本身的理解，优秀高效的工程师这两者缺一不可。本文泛泛而谈，希望能给对自动化测试感兴趣的同学一点点信息。优测云测试平台：是一个为企业与开发者提供专业的测试工具和服务的平台，沉淀十年产品测试经验，提供终端测试、接口测试、性能测试、安全测试等多领域测试服务与产品，协助客户提高效率降低成本，保证产品质量。https://testerhome.com/uploads/photo/2023/62663167-037e-414c-8921-39dd44e4ca6d.jpg!large

如何进行代码数据算法测试，要把这几个词分开来看，要把他一层一层的理解，从最简单的我们先了解他们各自分别是什么含义，然后最后再整合到一起去理解会好很多。首先我们是都知道数据，代码，算法都是很重要的对于数据分析来说，测试这些部分可以确保软件的可靠性，正确性，和稳定性。本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须本科及以上学历（优秀者可放宽条件）；3、无经验者有项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！ 首先我们现看代码测试，代码测试是软件开发过程中最常用的测试方法之一。代码测试的目的是评估代码的质量，以及发现和纠正潜在的错误和缺陷。在进行代码测试之前，通常需要进行代码审查。在代码审查结束之后，可以开始进行代码测试。上面其实都是非常专业的，官方的解释，在网上我们也都能找到，我之前就是码农，说实话，我感觉就是“敲代码，用代去验证是否正确”。其次就是数据测试，数据测试是一种测试方法，用于评估数据的正确性、完整性、和一致性。数据测试通常在软件开发过程中的各个阶段进行，以确保数据可以正确地输入、存储、和查询。在进行数据测试之前，需要确定数据的要求和规范，例如数据格式、数据完整性、和数据一致性等。再用一句话说出来就是：“检查数据，用数据的方法监测数据的正确性”最后就是算法测试是一种测试方法，用于评估算法的正确性、效率、和可靠性。算法测试通常在软件开发过程中的设计和实现阶段进行，以确保算法可以正确地解决问题。算法测试可以通过手动测试或者使用算法测试工具来完成。在进行算法测试之前，需要确定算法的要求和规范，例如算法的输入、输出、和正确性等。其实就是用各种数学算法来监测数据，比如科学计数法，什么10进制，2进制等等。在软件开发过程中，代码、数据、和算法测试都是非常重要的组成部分。代码测试用于评估代码的正确性和质量，数据测试用于评估数据的正确性和完整性，算法测试用于评估算法的正确性、效率、和可靠性。这些测试方法和技术可以确保软件的可靠性、正确性、和稳定性。