软件单元测试分为狭义的单元测试和广义的单元测试。

前者是指对被测代码的各种函数、接口等进行测试，以验证它们的功能、性能和安全性。

后者是指对页面的每一个组件（如文本框、按钮等）进行测试，以验证它们的功能、性能和安全性，有时也被称为组件测试。

传统的软件开发方式是先写产品代码，再写测试代码，最后用测试代码来验证产品代码。

但是在敏捷方法中，特别是敏捷中的极限编程鼓励进行测试驱动开发，即先写测试代码，再写产品代码，最后对代码进行重构。

其好处是能够充分考虑程序需要处理的正常场景和异常场景，尽可能一次性地写出正确的产品代码，从而提高开发效率。

▊ 01 软件测试应该贯彻始终

在DevOps下鼓励软件测试贯彻始终，即软件测试的左移和右移。

针对单元测试，主要考虑软件测试的左移，由于在开发阶段修改缺陷的代价非常小，因此建议尽可能做到让大部分缺陷在单元测试阶段被发现。

测试左移是指代码静态和动态的自动化和手工测试，并且结合测试驱动开发让测试人员配合开发人员，尽可能保障产品的质量。测试右移是指在生产环境中进行软件测试，如全链路测试、混沌测试等。

▊ 02 软件测试金字塔

谈到软件测试金字塔，就不得不提到Mike Cohn版本的测试金字塔，如图1所示。

Mike Cohn认为开发一个软件产品需要最多的是单元测试，其次是接口测试，最后是UI（User Interface，界面）测试。

在软件测试金字塔模型中，越往上需要集成得越多，修复缺陷的速度越慢，消耗的成本越高；反之，越往下需要集成得越少，修复缺陷的速度越快，消耗的成本越低。

2009年，在伦敦召开的XP日会议上，Google发布了一份报告，报告指出：在单元测试阶段修复缺陷的成本为5美元，构建阶段修复缺陷的成本为50美元，集成测试阶段修复缺陷的成本为500美元，系统测试阶段修复缺陷的成本为5000美元。

根据Mike Cohn测试金字塔模型，Google也提出了自己的测试金字塔模型，如图2所示。

我们可以认为单元测试为小型测试，接口测试为中型测试，UI测试为大型测试，可见Mike Cohn版本的软件测试金字塔模型与Google版本的本质上是一致的。

上面所述的软件测试主要是指自动化测试，而探索式测试也是不可被忽略的。据统计，基于接口和UI的自动化测试在回归测试中占有重要作用，而探索式测试对于发现产品新功能中的缺陷起着至关重要的作用。因此，在Mike Cohn软件测试金字塔模型上加上探索式测试，就形成了图3所示的改进版的软件测试金字塔模型。

单元测试的缺点是减缓研发的速度，特别是在产品初期，这显然不符合互联网公司提出的“快鱼吃慢鱼”的思想，由此提出缩小单元测试的规模，扩大接口测试的规模，故形成了蜂巢形模型或纺锤形模型，如图4和图5所示。

▊ 03 单元测试在传统开发模式中的地位

单元测试在传统开发模式中的地位，如图6所示。

在传统开发模式中，单元测试是验证编码的活动。

▊ 04 单元测试在敏捷开发模式中的地位

单元测试在敏捷开发模式中的地位，如图7所示。

单元测试属于支持团队的面向技术的测试。支持团队说明单元测试是在特性团队中进行的；面向技术表示单元测试的技术含量比业务含量要重。这里需要特别指出，单元测试不是不注重业务知识。

虽然在很多互联网公司，为了提高研发速度缩小了单元测试的规模，然而单元测试的优势和地位依然是不可被取代的！

本文节选自《软件单元测试》一书，若想了解更多软件测试相关知识，欢迎阅读本书！

本书第1章与第2章介绍软件单元测试的概念和基础知识。

• 第1章简单介绍软件单元测试所包含的概念，包括桩对象和测试驱动函数、测试驱动开发、软件测试贯彻始终、软件测试金字塔、单元测试在传统/敏捷开发模式中的地位、精准测试、单元测试和白盒测试，以及单元测试的FIRST原则和AIR原则。

• 第2章介绍软件单元测试基础知识，包括动态自动化/手工单元测试、静态自动化/手工单元测试。在动态自动化单元测试中介绍了语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖、条件/分支覆盖、MC/DC、路径覆盖和控制流覆盖。

第3章到第5章介绍C语言、Java语言和Python语言的单元测试框架。

• 第3章介绍C语言动态自动化单元测试框架，包括在Windows下安装C语言运行环境、在Windows和Linux下安装编译CUnit、查看测试报告、CUnit介绍和案例。

• 第4章介绍Java语言动态自动化单元测试框架，包括在Eclipse中创建Maven项目和配置JUnit与TestNG运行环境、JUnit 4测试框架、JUnit 5测试框架、TestNG测试框架、测试替身、变异测试、利用EvoSuite自动生成测试用例，以及在Jenkins中配置JUnit 4、JUnit 5、TestNG和Allure。

• 第5章介绍Python语言动态自动化单元测试框架，包括unittest、Pytest及Python的模拟对象和变异测试工具mutpy。

第6章与第7章介绍代码覆盖率工具和代码语法规范检查工具。

• 第6章介绍代码覆盖率工具，包括C语言覆盖率工具gcov和lcov、Java语言覆盖率工具JaCoCo，以及Python语言覆盖率工具Coverage和pytest-cov。

• 第7章介绍代码语法规范检查工具，包括Java语言静态分析工具PMD、Python语言静态分析工具flake8和pylint，以及多代码语法规范检查平台SonarQube。

• 第8章通过两个案例详细介绍TDD。

读者可以根据自己的需求对以上内容进行选择性阅读或者全部阅读。另外，为了巩固大家的学习效果，每一章结尾都有相应的习题。