解读Android官方MVP项目单元测试
Google在3月份推出了一个项目,用来介绍Android MVP架构的各种组合,可以认为是官方在这方面的最佳实践。令人称道的是除了MVP本身之外,这些工程配备了极其完善的单元测试用例,学习价值极高。本文着重针对todo-mvp的单元测试进行解读。
写在前面
- 关于MVP
关于MVP的介绍很多,这不是本文的重点,这里列举近期一些比较好的文章。
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选择恐惧症的福音!教你认清MVC,MVP和MVVM
这篇文章对MVC/MVP/MVVM有很多自己的思考,为什么要有这样架构的演变,以及各自的优缺点的思考,很棒! -
如何设计MVP中的Presentation层
大部分业务场景一个View对应一个Presenter,但是如果一个界面需要多个View/Presenter或者同一个View有多个实现且使用同一个PresenterView时候,如何来设计Presenter,这篇文章是很好的延伸阅读。
- 关于单元测试
对于单元测试,需要预先了解以下内容
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Android Studio的test和AndroidTest
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AndroidJUnitRunner:一个兼容Junit4的Andriod单元测试框架
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Mockito:单元测试利器
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Espresso:支持UI测试的单元测试框架
- 关于todo-mvp的功能
功能介绍
简而言之,这个工程包含了三个模块:待办事项列表模块,待办事项详情模块,统计模块。
MVP各层的单元测试选型
在该项目中,MVP各层所使用的单元测试框架如下图所示:
官方todo-mvp的UT选型
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P层:不需要任何Android环境,因此使用Junit测试即可
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V层:使用Google强大的Espresso进行UI的测试
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M层:涉及到数据库相关操作,因此需要依赖Android环境,使用AndroidJUnitRunner进行测试
在此处,我们先大致了解一下MVP各层的UT选型,然后通过一个例子,看看各层之间如何配合测试,最后再对各层UT选型的原因进行分析,从而理解整体测试架构。
接下来我们以TO-DO List页面(TasksActivity/TaskFragment)中加载任务列表功能为例,此场景的功能界面如下图所示:
待办任务列表
Presenter层的测试
在这个功能里,Presenter只做了一件事情,就是loadTask(),时序图如下所示:
loadTask的时序图]
从时序图上看,loadTask执行的逻辑是,1.调用View层开启进度条->2.从Model层获取待办任务列表->3.Model层以回调函数的形式返回数据->4.调用View层关闭进度条->5.调用View层显示任务列表。这5个步骤里,每个步骤的逻辑是否准确是View层和Model层该测试的事情,对于Presenter层来讲,他的测试任务是确保这5个步骤如期调用。为了达成此目的,我们会采用Mockito.verify()的api进行测试,这个测试类是TasksPresenterTest,代码如下:
@Test
public void loadAllTasksFromRepositoryAndLoadIntoView() {
//确保当前视图是All视图
mTasksPresenter.setFiltering(TasksFilterType.ALL_TASKS);
//第0步:开始加载数据
mTasksPresenter.loadTasks(true);
//验证第2步:获取待办事项的逻辑有调用
verify(mTasksRepository).getTasks(mLoadTasksCallbackCaptor.capture());
//通过Mockito的Capture进行回调函数的测试,对应第3步
mLoadTasksCallbackCaptor.getValue().onTasksLoaded(TASKS);
//验证第1步:进度条显示
verify(mTasksView).setLoadingIndicator(true);
//验证第4步:进度条关闭
verify(mTasksView).setLoadingIndicator(false);
ArgumentCaptor<List> showTasksArgumentCaptor = ArgumentCaptor.forClass(List.class);
//验证第5步:View层显示待办任务列表
verify(mTasksView).showTasks(showTasksArgumentCaptor.capture());
//在Before周期里,事先初始化了3条待办任务数据
assertTrue(showTasksArgumentCaptor.getValue().size() == 3);
}
注:这里涉及到异步回调函数如何测试的问题,使用Mockito的Capture可以解决此问题。具体细节,三言两语说不清,后续考虑专门写篇文章。
总结:让Presenter充当个合格的皮条客,去调用其他两层的逻辑,在假设其他两层代码逻辑都是正确的前提下,做一些mock测试,尽可能覆盖所有逻辑路径。
View层的测试
这一层的测试其实很清晰,站在QA的角度,我们想要验证待办任务列表时候,会设计以下的测试用例:
验证待办任务列表的测试流程
通过Espresso可以模拟这些步骤,并进行验证,这个测试类是TasksScreenTest,代码如下:
@Test
public void showAllTasks() {
//添加2个待办任务,对应第1、2、3步
createTask(TITLE1, DESCRIPTION);
createTask(TITLE2, DESCRIPTION);
//切换为All视图,对应第4步
viewAllTasks();
//验证Title1和Title2对应的Item存在,对应第5步
onView(withItemText(TITLE1)).check(matches(isDisplayed()));
onView(withItemText(TITLE2)).check(matches(isDisplayed()));
}
其中,createTask()的实现如下:
private void createTask(String title, String description) {
//点击添加按钮,对应第1步
onView(withId(R.id.fab_add_task)).perform(click());
//打开软键盘,输入标题和描述,对应第2步
onView(withId(R.id.add_task_title)).perform(typeText(title),
closeSoftKeyboard());
onView(withId(R.id.add_task_description)).perform(typeText(description),
closeSoftKeyboard());
//保存待办任务,对应第3步
onView(withId(R.id.fab_edit_task_done)).perform(click());
}
viewAllTasks()的实现如下:
private void createTask(String title, String description) {
//点击添加按钮,对应第1步
onView(withId(R.id.fab_add_task)).perform(click());
//打开软键盘,输入标题和描述,对应第2步
onView(withId(R.id.add_task_title)).perform(typeText(title),
closeSoftKeyboard());
onView(withId(R.id.add_task_description)).perform(typeText(description),
closeSoftKeyboard());
//保存待办任务,对应第3步
onView(withId(R.id.fab_edit_task_done)).perform(click());
}
连上设备,跑起UT,会自动启动相应的Activity界面,做相应的操作后进行测试。
总结:Espresso好强大,而且这一层的测试站在用户的角度,所有逻辑是黑盒,在功能层面测试输入(用户操作)输出(用户得到的界面反馈),而技术层面,由于界面是所有层的入口,得到输出后,除了测试View层本身的逻辑之外,其实已经粗糙的覆盖了M和P的逻辑了。
Model层的测试
关于Model层的测试,首先要了解下该项目中,model层的设计,类层次如下图所示:
Model层的类图
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TasksLocalDataSource:负责本地数据库增删改查操作
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TasksRemoteDataSource:负责网络请求(该项目中用handler.postDelayed()延时来模拟网络请求)
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TasksRepository:相当于整个Model层的门面,根据逻辑判断决定数据来自于本地数据库或是网络。Presenter层只与它打交道。
根据以上分析,可见对Model层的测试要完整的覆盖这三个类。
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我们先看门面TasksRepository的测试,先看看这个类中有关获取待办任务列表的流程图:
TasksRepository流程图
所以对于TasksRepository来讲,测试的内容主要是验证1,2,3的逻辑是否在相应的输入下覆盖到位,对于1,2,3的数据准确性无需关心,由各自DataSource去验证,因此它的测试与Android环境无关,用Junit+Mockito测试。要完整覆盖的话,需要多个测试case,篇幅有限,这里只讲第2种。这个测试类是TasksRepositoryTest,代码如下:
@Test public void getTasksWithDirtyCache_tasksAreRetrievedFromRemote() { //将数据设置为脏数据 mTasksRepository.refreshTasks(); //数据为脏数据,因此此时需要从网络获取 mTasksRepository.getTasks(mLoadTasksCallback); //验证第2种情况:用TasksRemoteDataSource调用getTasks()获取数据后返回 setTasksAvailable(mTasksRemoteDataSource, TASKS); //验证第1种情况没有发生 verify(mTasksLocalDataSource, never()).getTasks(mLoadTasksCallback); //验证TasksRemoteDataSource执行了回调函数 verify(mLoadTasksCallback).onTasksLoaded(TASKS); }
其中,
setTasksAvailable()
代码如下:private void setTasksAvailable(TasksDataSource dataSource, List<Task> tasks) { //验证第2种情况:使用TasksRemoteDataSource调用getTasks() verify(dataSource).getTasks(mTasksCallbackCaptor.capture()); //执行回调 函数 mTasksCallbackCaptor.getValue().onTasksLoaded(tasks); }
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接下来是是TasksLocalDataSource的测试。该测试与数据库有关,因此依赖于Android环境,且要验证数据存取的准确性,因此需要做一些断言,使用AndroidJUnitRunner进行测试,这个类是
TasksLocalDataSourceTest
,代码如下:@Test public void getTasks_retrieveSavedTasks() { //事先往DB中插入两条数据 final Task newTask1 = new Task(TITLE, ""); mLocalDataSource.saveTask(newTask1); final Task newTask2 = new Task(TITLE, ""); mLocalDataSource.saveTask(newTask2); //执行获取数据列表的方法,并在回调函数中进行断言 mLocalDataSource.getTasks(new TasksDataSource.LoadTasksCallback() { @Override public void onTasksLoaded(List<Task> tasks) { //断言数据非空,且有>=2条的Task数据 assertNotNull(tasks); assertTrue(tasks.size() >= 2); boolean newTask1IdFound = false; boolean newTask2IdFound = false; for (Task task: tasks) { if (task.getId().equals(newTask1.getId())) { newTask1IdFound = true; } if (task.getId().equals(newTask2.getId())) { newTask2IdFound = true; } } //验证查询出的数据包含事先插入的数据 assertTrue(newTask1IdFound); assertTrue(newTask2IdFound); } @Override public void onDataNotAvailable() { fail(); } }); }
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最后来看看跟网络请求相关的TasksRemoteDataSource的测试
Google并没有对这个类本身进行测试,但是对其他层依赖网络请求数据进行测试的场景做了支持。试想一下,通过上面的分析,我们知道View层是真刀真枪的在模拟用户的操作进行测试,如果某个测试case需要发起网络请求,此时我们不知道何时才能返回数据,且由于网络状况等原因可能导致请求失败,种种不确定因素下,是不可能完成一个测试的,解决的办法很简单,就是对网络请求进行Fake,这个类是FakeTasksRemoteDataSource,原理便是当需要用到TasksRemoteDataSource时,不会真正使用该类,而是注入FakeTasksRemoteDataSource,返回事先定义好的数据。为此,这个项目在项目结构和代码方面提供了很多支撑,体现在:
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提供了mock和prod两种Flavors
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两种Flavor分别提供了Injection,注入Fake类或真实类
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所有与网络请求相关的测试代码存放在androidTestMock下
总结:Model层的测试时而在androidTest写UT,时而在test里写,时而在androidTestMock里,有点精神分裂的感觉。但是,真的好清晰,看起测试的结构来非常舒服。
MVP的单元测试架构总结
通过这个例子,我们已经了解了MVP各层之间的职责以及对应的测试内容,接下来做个总结,首先看下MVP测试架构图:
MVP测试架构图
- View层
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职责:MVP模式下,View层终于扬眉吐气了,View本身该做的事情都能做了,比如UI布局,数据渲染,点击按钮交互等等
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测试方式:以正常小QA的测试思维方法,就可以来定义这一层的测试方式,测试过程中需要真机或模拟器,并做真实的操作。
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测试选型:依赖于Android环境,用谷歌强大的Espresso+AndroidJUnitRunner,Espresso用于模拟和验证各种各样的UI操作,代码存放于AndroidTest中。
- Presenter层:
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职责:这一层是拉皮条的,负责M和V层的对接,所以有较少的处理输入输出的机会,他只用来控制逻辑,去调用相应的Model和View的逻辑。
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测试选型:他的职责决定了他很少去断言输入输出,测试逻辑覆盖的路径是否正确即可,因此他与Android环境无关,用Junit+Mockito测试即可,代码存放于test中。
- Model层
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职责:负责数据的存取,数据可能来自于网络、数据库和内存
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数据库增删改查:需测试数据存取的准确性,依赖Android环境进行测试,因此使用AndroidJUnitRunner,代码存放于androidTest中
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网络请求:不测试真实的网络请求,但提供了Fake供其他层调用测试。
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封装的门面类:决定了数据的来源和去向是来自于本地数据库 or 网络 or 内存,此为真正对其他层暴露的Model类。此类不做数据准确性的验证,只做mock测试,验证覆盖路径。UT选型Junit+Mockito,代码存放于test中。
最后
Android官方MVP架构示例项目在单元测试方面真是良心之作,分析测试用例远比分析MVP本身得到的收获多得多,感谢Google,感谢他粗壮的大腿,抱大腿的感觉真好。
此外,在做架构时,不能忽视在单元测试方面的架构,所以,好的架构是可以支撑代码的可测试性的,Google给我们做了非常棒的最佳实践,接下来就是各自的项目实践,不妨从某个模块开始,步步为营,写好MVP,补齐单元测试用例。
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附录
『如何写有价值的测试用例』也是非常重要的话题,在todo-mvp中大大小小的测试用例也有几十个,所以耐心的看看测试代码,可以给我们带来很多思路和指导,由于这部分篇幅较长,且枯燥无味,因此另起一篇文章,有需要的请前往这里。
文/geniusmart(简书作者)
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