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  • golang框架的可测试代码编写教程

    本教程提供编写可测试 go 代码的指南。遵循的原则包括:单元测试、接口、依赖注入、测试桩和覆盖率。实战案例演示了使用单元测试、依赖注入和覆盖率测试一个函数。遵循这些原则有助于编写可维护、可靠和可重构的代码。

    golang框架的可测试代码编写教程

    Go 框架的可测试代码编写教程

    简介

    在 Go 中编写可测试代码对于维护大型代码库至关重要。本教程将引导您逐步编写可测试代码,并提供一个实战案例来演示这些原则。

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    原则

    • 单元测试: 分离代码中的小块并单独对其进行测试。
    • 接口: 使用接口来定义函数的签名,而不是实现。
    • 依赖注入: 将依赖项注入函数,而不是硬编码。
    • 测试桩: 使用测试桩来模拟或替换外部函数或服务。
    • 覆盖率: 使用覆盖率工具来确保代码覆盖大量业务逻辑。

    实战案例

    我们以一个简单的 Go 函数为例,该函数计算购物车的总价:

    func CalculateTotalPrice(items []Item) float64 {
        var totalPrice float64
        for _, item := range items {
            totalPrice += item.Price
        }
        return totalPrice
    }

    测试代码

    要测试 CalculateTotalPrice 函数,我们可以使用以下单元测试:

    import (
        "testing"
    
        "github.com/stretchr/testify/assert"
    )
    
    func TestCalculateTotalPrice(t *testing.T) {
        items := []Item{
            {Name: "Apple", Price: 1.0},
            {Name: "Orange", Price: 2.0},
        }
    
        total := CalculateTotalPrice(items)
        assert.Equal(t, 3.0, total)
    }

    此测试覆盖了函数的主要执行路径:正常输入和输出。

    依赖项注入

    我们还可以使用依赖注入来使我们的代码更易于测试,例如,如果 CalculateTotalPrice 函数需要一个 ItemRepository 来获取项目:

    func CalculateTotalPrice(repo ItemRepository, items []string) float64 {
        var totalPrice float64
        for _, item := range items {
            price, err := repo.GetPrice(item)
            if err != nil {
                log.Fatal(err)
            }
            totalPrice += price
        }
        return totalPrice
    }

    然后,我们可以使用测试桩在测试中模拟 ItemRepository:

    type MockItemRepository struct {
        prices map[string]float64
    }
    
    func (m MockItemRepository) GetPrice(item string) (float64, error) {
        return m.prices[item], nil
    }
    
    func TestCalculateTotalPriceWithRepo(t *testing.T) {
        repo := MockItemRepository{prices: map[string]float64{
            "Apple": 1.0,
            "Orange": 2.0,
        }}
    
        total := CalculateTotalPrice(repo, []string{"Apple", "Orange"})
        assert.Equal(t, 3.0, total)
    }

    使用依赖注入,我们可以在不使用实际仓库的情况下隔离地测试函数的逻辑。

    覆盖率

    通过使用覆盖率工具,我们可以确保我们的代码覆盖了所有业务逻辑分支。这有助于识别和修复代码中可能存在的未测试路径。

    结论

    通过遵循这些原则,您可以编写可测试的代码,从而更轻松地维护和重构代码,提高代码的可靠性和可维护性。

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