33、软件测试与代码健壮性：保障代码质量的多维度策略

软件测试与代码健壮性：保障代码质量的多维度策略

1. 代码覆盖的误区

在软件开发中，很多人会认为高代码覆盖率就意味着代码的健壮性强，但这其实是一个误区。虽然追求高覆盖率本身没错，应该关注那些覆盖率极低的区域并改进相关测试，但高覆盖率并不等同于代码的高质量和高可维护性。

例如，曾有一个开始采用单元测试的代码库，其中有如下测试代码：

def test_foo_can_do_something():
    foo = Thingamajiggy()
    foo.doSomething()
    assert foo is not None

def test_foo_parameterized_still_does_the_right_thing():
    foo = Thingamajiggy(y=12)
    foo.doSomethingElse(15)
    assert foo is not None

这里大约有30个这样的测试，它们都有不错的命名，并且遵循AAA模式。然而，这些测试实际上毫无用处，它们只是确保没有抛出异常，却没有真正测试函数的实际功能。更糟糕的是，这些测试的行覆盖率达到了100%，分支覆盖率接近80%。这说明仅仅追求覆盖率是不够的，还需要确保测试能够真正验证代码的功能。

2. 变异测试：提升测试质量的利器

变异测试是应对代码覆盖误区的有效方法。在衡量测试的有效性时，变异测试使得编写无用、无意义的测试变得更加困难，同时还能消除代码中的变异体。它将覆盖率测量提升为更能准确预测代码健壮性的指标，虽然覆盖率指