Ao escrever software, erros podem ocorrer em seu código. Isso pode ocorrer na forma de erros de sintaxe, erros de lógica, erros de tempo de execução, erros de desempenho, erros de dados ou pior ainda.
A natureza quase onipresente dos erros ao escrever software torna o teste de software uma etapa importante no desenvolvimento de software. Testes adequados e eficazes não apenas resultam em software de alta qualidade que atende às necessidades dos usuários, mas também em software compatível com os regulamentos e com pouca ou nenhuma vulnerabilidade que possa ser explorada por invasores.
O teste de software pode ser feito na forma de teste automatizado, teste de unidade, teste de integração ou teste de todo o software por meio de teste de sistema.
No entanto, algo importante que surge durante o software é como você determina se o seu software foi testado de forma abrangente. Os testes que você executou no software são suficientes?
Você testou completamente todas as partes do seu software ou há trechos de código que não foram testados?
Essas questões devem surgir ao fazer testes de software, e é isso que torna a cobertura de código tão importante.
Cobertura de código é uma métrica de teste de software que informa quanto do seu código foi executado e, portanto, testado pelos testes que você executou no software que está testando. Os resultados da cobertura de código são expressos como uma porcentagem.
Essa porcentagem mostra quanto do seu código foi coberto pelos testes que você executou no código. Por exemplo, se você executar um teste e receber uma cobertura de código de 60%, isso significa que 40% do seu código não foi coberto pelos testes que você escreveu e, portanto, pode haver erros e vulnerabilidades no código não testado.
Por esse motivo, a cobertura de código permite analisar a eficácia e a integridade dos testes executados em seu software. Isso tem o benefício de garantir que o software seja testado de forma adequada e abrangente antes de ser lançado. Isso reduz os bugs de software no software de produção que podem afetar a experiência dos usuários com o software.
Por mais que uma cobertura de código de 100% não signifique necessariamente que o software que você está escrevendo esteja totalmente livre de erros, você deve almejar uma alta cobertura de código para garantir um teste eficiente de seu software.
Em setores críticos, como aeroespacial e medicina, onde erros de software podem resultar em morte, os regulamentos exigem 100% de cobertura de software durante o teste.
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Tipos de métricas de cobertura de código
Existem vários tipos de métricas de cobertura de código que podem ser medidas durante o teste de software. Eles incluem:
- Cobertura de declarações – mede a porcentagem de declarações executáveis no código-fonte que foram executadas durante o teste.
- Cobertura de função – mede a porcentagem de funções definidas que foram chamadas durante o teste.
- Cobertura de ramificação – mede a porcentagem de ramificações ou caminhos possíveis que foram executados de todos os pontos de decisão no código-fonte. Ele é usado para garantir que todas as ramificações que surgem de estruturas de controle de decisão, como instruções if, switch e if else, tenham sido totalmente testadas.
- Cobertura de condição – mede a porcentagem de expressões booleanas que foram testadas para valores verdadeiros e falsos.
- Cobertura de loop – mede a porcentagem de loops no código-fonte que foram executados durante o teste.
- Cobertura de caminho – mede a porcentagem de todos os caminhos de execução possíveis no código-fonte que foram testados.
As métricas acima geralmente são incluídas em um relatório de cobertura de código.
Melhores práticas de cobertura de código
Algumas práticas recomendadas são recomendadas durante a condução da cobertura do código para garantir a eficácia e a qualidade da cobertura do código. Eles incluem:
Tenha metas claras de cobertura
Em qualquer teste de software realizado, defina porcentagens de cobertura de destino para cada métrica de cobertura de teste que seja apropriada. Isso tem a vantagem de não apenas fornecer metas de teste claras, mas também ajudar a reduzir defeitos no software, direcionando os esforços da equipe para aumentar a cobertura do código. Também ajuda a garantir que o teste de software receba a atenção que merece durante o desenvolvimento de software.
Concentre-se na qualidade do teste
É importante observar que a cobertura de código simplesmente mostra a porcentagem de código que foi testado e não mostra se eles foram testados corretamente ou se o software está livre de erros. Portanto, em vez de simplesmente focar em obter uma cobertura de código próxima a 100%, a ênfase deve estar na qualidade da escrita e em testes eficazes que testam corretamente o software e agregam valor.
Aumente a cobertura de código em códigos que mudam com frequência
Embora possa ser difícil atingir números altos de cobertura de código em grandes projetos, esforços podem ser feitos para garantir que a cobertura de código melhore com o tempo.
Uma ótima maneira de fazer isso é exigindo alta cobertura de código de mais de 90 por cento em cada novo commit feito na base de código do projeto.
Aplicar cobertura de código em nível de confirmação não é apenas realista e viável, mas também garante que quaisquer novas alterações feitas no software tenham excelente cobertura de código.
Medir e analisar dados de cobertura de código
Utilize os resultados obtidos da cobertura de código para identificar áreas que ainda precisam de teste e também para orientar futuros esforços de teste com prioridade em áreas com baixa cobertura de código.
Analise os dados de cobertura de código para identificar áreas críticas de um aplicativo que ainda não foi testado e direcione seus esforços para testar totalmente as áreas críticas não testadas. O uso de dados de cobertura de código para melhorar e priorizar o software resulta em um software mais bem testado e com menos defeitos.
Cobertura de Código vs. Cobertura de Teste
Embora ambos sejam usados para verificar a eficácia dos testes, a cobertura de código e a cobertura de teste são fundamentalmente diferentes em seu uso e no que medem.
Cobertura de teste é uma métrica usada para determinar até que ponto os testes escritos cobrem os requisitos do software. Envolve o teste de cada requisito de software e ajuda a determinar o quão bem o software foi testado em relação ao atendimento de seus requisitos.
Os resultados da cobertura do teste mostram a porcentagem dos requisitos de software que foram testados. A cobertura de teste geralmente é feita por profissionais de garantia de qualidade.
A cobertura de código, por outro lado, é uma métrica de teste de software usada para determinar a porcentagem do código-fonte que foi executada pelos testes escritos.
Os resultados de uma cobertura de código mostram até que ponto as instruções, funções, caminhos, loops, ramificações e condições no código-fonte foram executadas pelos testes de unidade escritos. A cobertura de código é usada para avaliar o quão bem os testes escritos cobrem o código-fonte e normalmente é feito por desenvolvedores de software.
A cobertura de código é uma métrica importante a ser medida durante o teste de software. Aqui estão algumas ferramentas para ajudá-lo com a cobertura do código:
Trevo
Clover é uma ferramenta de cobertura de código-fonte aberto desenvolvida inicialmente pela Atlassian, uma empresa de software australiana que desenvolve produtos para equipes de desenvolvimento de software. A ferramenta é escrita exclusivamente em Java e pode ser executada em qualquer sistema operacional que satisfaça os requisitos do Java Runtime Environment.
O Clover pode ser usado para executar cobertura de código em código escrito nas linguagens de programação Java, Groovy ou AspectJ. Possui suporte para frameworks de teste como JUnit, TestNG e Spock, e também pode ser integrado com IDEs como IntelliJ IDEA e Eclipse.
O Clover pode ser usado para medir métricas de cobertura de código, como método, instrução, ramificação, cobertura global e por teste.
A partir de um exercício de cobertura de código, ele pode gerar relatórios HTML altamente configuráveis que mostram os resultados da cobertura de código além das principais áreas de risco no software e podem ser usados em otimizações de teste.
Os relatórios também podem ser gerados em PDF, XML, JSON ou texto simples. As principais vantagens do clover são que ele pode ser integrado com muitas ferramentas diferentes e está sendo desenvolvido e aprimorado ativamente.
JaCoCo
JaCoCo é uma biblioteca de cobertura de código gratuita para a linguagem de programação Java desenvolvida pela equipe EclEmma. A biblioteca é implementada em EclEmma, que é uma ferramenta gratuita de cobertura de código Java para o Eclipse IDE.
JaCoCo fornece uma análise de cobertura rica cujos resultados são imediatamente resumidos e destacados no editor de código-fonte Java e permite aos usuários detalhar os resultados de cobertura para o nível do método.
Os resultados são apresentados por meio de um código de cores personalizável que destaca as linhas de código que foram totalmente, parcialmente ou ainda não cobertas pelos testes executados no código-fonte. Ele permite a fusão e consideração de diferentes execuções de teste para chegar a uma cobertura total do código-fonte.
JaCoCo é uma ferramenta leve e não requer modificação de seus projetos ou execução de qualquer outra configuração para uso na análise de cobertura de código.
Cobertura
Cobertura é uma ferramenta de cobertura de código Java gratuita e de código aberto que é baseada no Jcoverage e pode ser usada sozinha, por meio do script Ant ou do plug-in Maven. Usá-lo por meio de um plug-in Maven é a maneira mais comum de usar o Cobertura para cobertura de código.
Cobertura mede a porcentagem de linhas ou ramificações que foram executadas por testes executados em um código-fonte Java. Ele fornece métricas como cobertura de linha que mostra a porcentagem de instruções executadas durante os testes e também cobertura de ramificação que mostra a porcentagem de ramificações cobertas durante os testes.
Ele também mostra um fator de complexidade que aumenta à medida que o número de ramificações em seu código Java aumenta.
Os resultados da cobertura de código são apresentados em HTML ou XML, mostrando quais partes do código-fonte não foram testadas. Além de mostrar resultados de cobertura de teste, o Cobertura também pode ser usado para localizar códigos e bugs não testados e também identificar códigos inacessíveis.
Istambul
Istanbul é uma ferramenta de cobertura de código para código JavaScript com suporte para ES6+. Esta ferramenta pode ser instalada em qualquer projeto Javascript como uma dependência de desenvolvimento usando o gerenciador de pacotes do nó.
O Istanbul fornece métricas de cobertura de código, como instrução, ramificação, função e cobertura de linha. Ele também mostra as linhas do código-fonte que não foram cobertas pelos testes. Ele faz isso adicionando contadores de linha ao seu código JavaScript para que ele possa rastrear até que ponto seus testes de unidade executam seu código-fonte.
Os resultados da cobertura de código do Istanbul podem ser gerados no terminal ou na forma de HTML. Além disso, Istanbul oferece suporte para aplicativos que geram subprocessos, cobertura mapeada de origem de projetos Babel e TypeScript.
Pytest-cov
Pytest-cov é um plug-in Python gratuito usado para gerar relatórios de cobertura de código para código Python. Ele é instalado usando o instalador de pacotes do Python Pip e é operado a partir da linha de comando.
Seu relatório de cobertura de código mostra as instruções em seu projeto Python, aquelas não cobertas por testes, e fornece uma porcentagem de cobertura de teste mostrando a porcentagem de seu código Python coberta por testes.
Pytest-cov oferece suporte a subprocessos, suporte a xdist e comportamento consistente do pytest. O comportamento padrão do Pytest-cov durante a realização de testes é excluir arquivos de dados de cobertura existentes para garantir dados novos e limpos para cada nova execução de teste. No entanto, também permite que os usuários combinem os resultados do teste de cobertura de código de execuções de teste anteriores.
Coverage.py
Coverage.py é uma ferramenta de cobertura de código para programas Python e é instalada em projetos que usam pip.
Por padrão, ele mede a cobertura de linha ou instrução e fornece resultados mostrando o número de instruções no programa, aquelas perdidas pelos testes e a porcentagem de cobertura do teste, além de mostrar as linhas em seu código-fonte Python que foram perdidas por Os testes. No entanto, ainda pode ser configurado para medir a cobertura de ramificação em programas Python.
Coverage.py também pode ser usado para informar quais testes executaram quais linhas no código-fonte. Seu relatório de cobertura de código pode ser apresentado no terminal e também nos formatos HTML, XML, JSON e LCOV.
SimpleCov
SimpleCov é uma ferramenta robusta de cobertura de código para a linguagem de programação Ruby. Ele utiliza a biblioteca de cobertura integrada do Ruby para coletar dados relevantes a serem usados na determinação da cobertura do código após a execução dos testes.
O melhor do SimpleCov é a apresentação dos resultados da cobertura de código. Também mescla resultados de diferentes tipos de testes feitos para que o relatório gerado mostre os resultados de todos os testes feitos, permitindo a fácil identificação de partes não testadas do código.
Ele também formata o código-fonte com códigos de cores que podem ser facilmente usados para identificar partes testadas e não testadas do código. Por padrão, o SimpleCov mede e relata a cobertura de linha dos testes. No entanto, pode ser configurado para medir e relatar a cobertura de ramificação dos testes realizados.
Cobertura Profunda
Deep Cover é uma ferramenta precisa de cobertura de código para código Ruby. Ele oferece relatórios de cobertura de linha mais precisos, garantindo que uma linha seja considerada coberta apenas quando for executada totalmente e não parcialmente.
Além disso, oferece suporte para cobertura de nó e ramificação que pode ser usada opcionalmente para descobrir se existem algumas ramificações não tomadas pelos testes.
O Deep Cover não é apenas fácil de usar sem a necessidade de configurações, mas também pode ser integrado a projetos usando outras ferramentas de cobertura de código, como a biblioteca de cobertura de código integrada do Ruby ou SimpleCov. Nesses casos, o Deep Cover torna as ferramentas mais rígidas marcando apenas as linhas como executadas apenas se tudo na linha de código for totalmente executado.
Conclusão
Por mais que uma cobertura de código mais alta não resulte necessariamente em software livre de erros, é uma métrica crucial que precisa ser considerada ao testar o software. A cobertura de código é importante para avaliar o quanto os testes escritos realmente testam o código-fonte de um software.
Além disso, trabalhar para melhorar a cobertura do código durante os testes resulta em softwares mais bem testados e menos propensos a erros na produção. Para executar a cobertura de código durante o teste de software, considere o uso das ferramentas sugeridas no artigo.
Você também pode explorar ferramentas de teste de carga baseadas em nuvem.