2024年软件测试工具总结——单元测试工具_单元测试自动生成工具

单元测试框架

当前成熟的单元测试框架包括：JUnit、TestNG、gtest、pytest、unittest。

1）JUnit

JUnit是一个为Java编程语言设计的开源单元测试框架，由 Kent Beck 和 Erich Gamma建立，它是单元测试框架家族中的一个，这些框架被统称为xUnit，JUnit是xUnit 家族中最为成功的一个。JUnit 有它自己的 Junit 扩展生态圈，多数 Java 的开发环境都已经集成了 JUnit 作为单元测试的工具。JUnit 的最新版本是JUnit 5，它不再是一个单一的JAR 包，而是由JUnit platform（平台）、JUnit Jupiter 和JUnit Vintage 这3 部分组成。

官网地址：https://junit.org/junit5/

2）TestNG

TestNG 是另一个为Java编程语言设计的开源单元测试框架，是一个受JUnit和NUnit启发而来的测试框架，但它引入了一些新功能，使其更强大、更容易使用，例如:

• 核心特性是多线程测试执行，测试代码是否是多线程安全的;
• 提供注释支持;
• 支持数据驱动测试(使用@DataProvider);
• 支持参数化测试;
• 强大的执行模型（不再有TestSuite）;
• 支持各种工具和插件(Eclipse, IDEA, Maven等…)；
• 嵌入BeanShell以获得更多的灵活性；
• 用于运行时和日志记录的默认JDK函数(没有依赖关系)。

官网地址：https://testng.org/

3）GoogleTest

GoogleTest是一个跨平台的(Liunx、Mac OS X、Windows 、Cygwin 、Windows CE and Symbian ) C++单元测试框架，由google公司发布，为在不同平台上为编写C++测试而开发的。它提供了丰富的断言、致命和非致命判断、参数化、”死亡测试”等等。例如：

• 测试用例本身就是一个exe工程，编译之后可以直接运行，非常的方便。
• 编写测试案例变的非常简单（使用一些简单的宏如TEST），让我们将更多精力花在测试用例设计上。
• 提供了强大丰富的断言的宏，用于对各种不同检查点的检查。
• 提高了丰富的命令行参数对脚本运行进行一系列的设置。

代码开源地址：https://github.com/google/googletest

4）pytest

pytest是一个非常成熟的全功能的支持Python语言的单元自动化测试框架。简单灵活，容易上手，支持参数化；能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试，以及接口自动化测试（pytest集成requests）。

官网地址：http://pytest.org/

5）unittest

unittest 是 Python 自带的一个单元测试框架，无需安装，使用简便，引入包 import unittest 即可使用。unittest单元测试框架作为python的标准库，是其他单元测试框架的基础。

官网地址：http://docs.python.org/zh-cn/3/library/unittest.html

单元测试Mock工具

在进行单元测试时，需要测试的类有很多依赖，这些依赖的类或者资源又会有依赖，导致在单元测试代码里无法完成构建。因此，我们需要采用Mock 技术隔离依赖对象，即模拟这些需要构建的类或者资源，提供给需要测试的对象使用。

6）JMockit

JMockit是一个用于Java语言单元测试的开源Mock工具，包含了工具和API集合。Jmockit可以和junit和TestNG配合使用编写单元测试。

JMockit支持类级别整体mock和部分方法重写，以及实例级别整体mock和部分mock，可以mock静态方法、私有变量及局部方法。

这个工具还具有统计单元测试代码覆盖率的功能，提供了三种类型的代码覆盖率，如行覆盖率、路径覆盖率和数据覆盖率。

官网地址：http://jmockit.org/

单元测试覆盖率工具

单元测试中还需要用到代码覆盖率工具。代码覆盖率是用来度量在单元测试过程中被覆盖代码的指标。代码覆盖率统计工具用来发现没有被测试覆盖的代码，完善单元测试的覆盖率。另外，这类工具还可以用来构建代码调用关系，精准的确定回归测试范围，避免全量回归造成测试资源的浪费。

7）JCoCo

Jacoco是一个开源的免费Java代码覆盖工具，由EclEmma创建，其使用方法很灵活，可以嵌入到Ant、Maven中；可以作为Eclipse插件，可以使用其Java Agent技术监控Java程序等等。很多第三方的工具提供了对JaCoCo的集成，如sonar、Jenkins等。

JaCoCo包含了多种尺度的覆盖率计数器：

• 指令级覆盖(Instructions,C0coverage)
• 分支（Branches,C1coverage）
• 圈复杂度(CyclomaticComplexity)
• 行覆盖(Lines)
• 方法覆盖(non-abstract methods)
• 类覆盖(classes)

官网地址：https://www.jacoco.org/jacoco/

8）gcov、lcov、gcovr

gcov、lcov、gcovr都是支持C/C++语言代码覆盖率的工具。

gcov是由gcc内建的代码覆盖率生成工具，可以很方便的和GCC编译器配合使用，通常情况下，直接安装gcc工具链，也就同时包含了gcov命令行工具。gcov得到的结果是文本形式的，而且不同的源码文件需要一一执行gcov命令，对于大工程是不方便的，这时就需要lcov。

lc****ov是gcov工具的图形前端，收集多个源文件的gcov数据，生成描述覆盖率的HTML页面。生成的结果中会包含概述页面，方便浏览。

一般场景下使用gcov和lcov能满足代码覆盖率的获取和展示工作，lcov和genhtml配合生成的HTML报告内容详尽，简洁直观，行覆盖率、分支覆盖率都有，但是HTML文件在常用的持续集成工具（比如Jenkins、gitlab-ci）中均无法集成，因此我们需要其他的工具用于覆盖率结果的持续集成展示。gcovr是一款针对C/C++代码覆盖率并支持以多种方式（包括列表方式、XML文件方式、HTML网页方式等）展示出来的工具，而XML文件刚好是可以被持续集成工具解析的。

lcov下载地址：https://github.com/linux-test-project/lcov

gcovr下载地址：https://github.com/gcovr/gcovr

9）Coverage.py

Coverage.py是一个度量Python语言代码覆盖率的工具。Coverage.py可以指定要通过配置文件分析哪些源文件，通过分析源代码，发现没有被测试覆盖的代码。