4.1 创建一个简单的单元测试

NOTE:此示例代码可以在 https://github.com/dev-cafe/cmake-cookbook/tree/v1.0/chapter-04/recipe-01 中找到,包含一个C++的示例。该示例在CMake 3.5版(或更高版本)中是有效的,并且已经在GNU/Linux、macOS和Windows上进行过测试。

CTest是CMake的测试工具,本示例中,我们将使用CTest进行单元测试。为了保持对CMake/CTest的关注,我们的测试代码会尽可能的简单。计划是编写和测试能够对整数求和的代码,示例代码只会对整数进行累加,不处理浮点数。就像年轻的卡尔•弗里德里希•高斯(Carl Friedrich Gauss),被他的老师测试从1到100求和所有自然数一样,我们将要求代码做同样的事情。为了说明CMake没有对实际测试的语言进行任何限制,我们不仅使用C++可执行文件测试代码,还使用Python脚本和shell脚本作为测试代码。为了简单起见,我们将不使用任何测试库来实现,但是我们将在 后面的示例中介绍C++测试框架。

准备工作

代码示例由三个文件组成。实现源文件sum_integs.cpp对整数向量进行求和,并返回累加结果:

  1. #include "sum_integers.hpp"
  2. #include <vector>
  3. int sum_integers(const std::vector<int> integers) {
  4. auto sum = 0;
  5. for (auto i : integers) {
  6. sum += i;
  7. }
  8. return sum;
  9. }

这个示例是否是优雅的实现并不重要,接口以sum_integers的形式导出。接口在sum_integers.hpp文件中声明,详情如下:

  1. #pragma once
  2. #include <vector>
  3. int sum_integers(const std::vector<int> integers);

最后,main函数在main.cpp中定义,从argv[]中收集命令行参数,将它们转换成整数向量,调用sum_integers函数,并将结果打印到输出中:

  1. #include "sum_integers.hpp"
  2. #include <iostream>
  3. #include <string>
  4. #include <vector>
  5. // we assume all arguments are integers and we sum them up
  6. // for simplicity we do not verify the type of arguments
  7. int main(int argc, char *argv[]) {
  8. std::vector<int> integers;
  9. for (auto i = 1; i < argc; i++) {
  10. integers.push_back(std::stoi(argv[i]));
  11. }
  12. auto sum = sum_integers(integers);
  13. std::cout << sum << std::endl;
  14. }

测试这段代码使用C++实现(test.cpp),Bash shell脚本实现(test.sh)和Python脚本实现(test.py),只要实现可以返回一个零或非零值,从而CMake可以解释为成功或失败。

C++例子(test.cpp)中,我们通过调用sum_integers来验证1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15:

  1. #include "sum_integers.hpp"
  2. #include <vector>
  3. int main() {
  4. auto integers = {1, 2, 3, 4, 5};
  5. if (sum_integers(integers) == 15) {
  6. return 0;
  7. } else {
  8. return 1;
  9. }
  10. }

Bash shell脚本调用可执行文件:

  1. #!/usr/bin/env bash
  2. EXECUTABLE=$1
  3. OUTPUT=$($EXECUTABLE 1 2 3 4)
  4. if [ "$OUTPUT" = "10" ]
  5. then
  6. exit 0
  7. else
  8. exit 1
  9. fi

此外,Python脚本调用可执行文件(使用--executable命令行参数传递),并使用--short命令行参数执行:

  1. import subprocess
  2. import argparse
  3. # test script expects the executable as argument
  4. parser = argparse.ArgumentParser()
  5. parser.add_argument('--executable',
  6. help='full path to executable')
  7. parser.add_argument('--short',
  8. default=False,
  9. action='store_true',
  10. help='run a shorter test')
  11. args = parser.parse_args()
  12. def execute_cpp_code(integers):
  13. result = subprocess.check_output([args.executable] + integers)
  14. return int(result)
  15. if args.short:
  16. # we collect [1, 2, ..., 100] as a list of strings
  17. result = execute_cpp_code([str(i) for i in range(1, 101)])
  18. assert result == 5050, 'summing up to 100 failed'
  19. else:
  20. # we collect [1, 2, ..., 1000] as a list of strings
  21. result = execute_cpp_code([str(i) for i in range(1, 1001)])
  22. assert result == 500500, 'summing up to 1000 failed'

具体实施

现在,我们将逐步描述如何为项目设置测试:

  1. 对于这个例子,我们需要C++11支持,可用的Python解释器,以及Bash shell:

    1. cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR)
    2. project(recipe-01 LANGUAGES CXX)
    3. set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
    4. set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)
    5. set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
    6. find_package(PythonInterp REQUIRED)
    7. find_program(BASH_EXECUTABLE NAMES bash REQUIRED)
  2. 然后,定义库及主要可执行文件的依赖关系,以及测试可执行文件:

    1. # example library
    2. add_library(sum_integers sum_integers.cpp)
    3. # main code
    4. add_executable(sum_up main.cpp)
    5. target_link_libraries(sum_up sum_integers)
    6. # testing binary
    7. add_executable(cpp_test test.cpp)
    8. target_link_libraries(cpp_test sum_integers)
  3. 最后,打开测试功能并定义四个测试。最后两个测试, 调用相同的Python脚本,先没有任何命令行参数,再使用--short

    1. enable_testing()
    2. add_test(
    3. NAME bash_test
    4. COMMAND ${BASH_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.sh $<TARGET_FILE:sum_up>
    5. )
    6. add_test(
    7. NAME cpp_test
    8. COMMAND $<TARGET_FILE:cpp_test>
    9. )
    10. add_test(
    11. NAME python_test_long
    12. COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
    13. )
    14. add_test(
    15. NAME python_test_short
    16. COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py --short --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
    17. )
  4. 现在,我们已经准备好配置和构建代码。先手动进行测试:

    1. $ mkdir -p build
    2. $ cd build
    3. $ cmake ..
    4. $ cmake --build .
    5. $ ./sum_up 1 2 3 4 5
    6. 15
  5. 然后,我们可以用ctest运行测试集:

    1. $ ctest
    2. Test project /home/user/cmake-recipes/chapter-04/recipe-01/cxx-example/build
    3. Start 1: bash_test
    4. 1/4 Test #1: bash_test ........................ Passed 0.01 sec
    5. Start 2: cpp_test
    6. 2/4 Test #2: cpp_test ......................... Passed 0.00 sec
    7. Start 3: python_test_long
    8. 3/4 Test #3: python_test_long ................. Passed 0.06 sec
    9. Start 4: python_test_short
    10. 4/4 Test #4: python_test_short ................ Passed 0.05 sec
    11. 100% tests passed, 0 tests failed out of 4
    12. Total Test time (real) = 0.12 sec
  6. 还应该尝试中断实现,以验证测试集是否能捕捉到更改。

工作原理

这里的两个关键命令:

  • enable_testing(),测试这个目录和所有子文件夹(因为我们把它放在主CMakeLists.txt)。
  • add_test(),定义了一个新的测试,并设置测试名称和运行命令。
  1. add_test(
  2. NAME cpp_test
  3. COMMAND $<TARGET_FILE:cpp_test>
  4. )

上面的例子中,使用了生成器表达式:$<TARGET_FILE:cpp_test>。生成器表达式,是在生成构建系统生成时的表达式。我们将在第5章第9节中详细地描述生成器表达式。此时,我们可以声明$<TARGET_FILE:cpp_test>变量,将使用cpp_test可执行目标的完整路径进行替换。

生成器表达式在测试时非常方便,因为不必显式地将可执行程序的位置和名称,可以硬编码到测试中。以一种可移植的方式实现这一点非常麻烦,因为可执行文件和可执行后缀(例如,Windows上是.exe后缀)的位置在不同的操作系统、构建类型和生成器之间可能有所不同。使用生成器表达式,我们不必显式地了解位置和名称。

也可以将参数传递给要运行的test命令,例如:

  1. add_test(
  2. NAME python_test_short
  3. COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py --short --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
  4. )

这个例子中,我们按顺序运行测试,并展示如何缩短总测试时间并行执行测试(第8节),执行测试用例的子集(第9节)。这里,可以自定义测试命令,可以以任何编程语言运行测试集。CTest关心的是,通过命令的返回码测试用例是否通过。CTest遵循的标准约定是,返回零意味着成功,非零返回意味着失败。可以返回零或非零的脚本,都可以做测试用例。

既然知道了如何定义和执行测试,那么了解如何诊断测试失败也很重要。为此,我们可以在代码中引入一个bug,让所有测试都失败:

  1. Start 1: bash_test
  2. 1/4 Test #1: bash_test ........................***Failed 0.01 sec
  3. Start 2: cpp_test
  4. 2/4 Test #2: cpp_test .........................***Failed 0.00 sec
  5. Start 3: python_test_long
  6. 3/4 Test #3: python_test_long .................***Failed 0.06 sec
  7. Start 4: python_test_short
  8. 4/4 Test #4: python_test_short ................***Failed 0.06 sec
  9. 0% tests passed, 4 tests failed out of 4
  10. Total Test time (real) = 0.13 sec
  11. The following tests FAILED:
  12. 1 - bash_test (Failed)
  13. 2 - cpp_test (Failed)
  14. 3 - python_test_long (Failed)
  15. 4 - python_test_short (Failed)
  16. Errors while running CTest

如果我们想了解更多,可以查看文件test/Temporary/lasttestsfailure.log。这个文件包含测试命令的完整输出,并且在分析阶段,要查看的第一个地方。使用以下CLI开关,可以从CTest获得更详细的测试输出:

  • --output-on-failure:将测试程序生成的任何内容打印到屏幕上,以免测试失败。
  • -v:将启用测试的详细输出。
  • -vv:启用更详细的输出。

CTest提供了一个非常方快捷的方式,可以重新运行以前失败的测试;要使用的CLI开关是--rerun-failed,在调试期间非常有用。

更多信息

考虑以下定义:

  1. add_test(
  2. NAME python_test_long
  3. COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
  4. )

前面的定义可以通过显式指定脚本运行的WORKING_DIRECTORY重新表达,如下:

  1. add_test(
  2. NAME python_test_long
  3. COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} test.py --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
  4. WORKING_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
  5. )

测试名称可以包含/字符,按名称组织相关测试也很有用,例如:

  1. add_test(
  2. NAME python/long
  3. COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} test.py --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
  4. WORKING_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
  5. )

有时候,我们需要为测试脚本设置环境变量。这可以通过set_tests_properties实现:

  1. set_tests_properties(python_test
  2. PROPERTIES
  3. ENVIRONMENT
  4. ACCOUNT_MODULE_PATH=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
  5. ACCOUNT_HEADER_FILE=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/account/account.h
  6. ACCOUNT_LIBRARY_FILE=$<TARGET_FILE:account>
  7. )

这种方法在不同的平台上并不总可行,CMake提供了解决这个问题的方法。下面的代码片段与上面给出的代码片段相同,在执行实际的Python测试脚本之前,通过CMAKE_COMMAND调用CMake来预先设置环境变量:

  1. add_test(
  2. NAME
  3. python_test
  4. COMMAND
  5. ${CMAKE_COMMAND} -E env
  6. ACCOUNT_MODULE_PATH=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
  7. ACCOUNT_HEADER_FILE=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/account/account.h
  8. ACCOUNT_LIBRARY_FILE=$<TARGET_FILE:account>
  9. ${PYTHON_EXECUTABLE}
  10. ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/account/test.py
  11. )

同样,要注意使用生成器表达式$<TARGET_FILE:account>来传递库文件的位置。

我们已经使用ctest命令执行测试,CMake还将为生成器创建目标(Unix Makefile生成器为make test,Ninja工具为ninja test,或者Visual Studio为RUN_TESTS)。这意味着,还有另一种(几乎)可移植的方法来运行测试:

  1. $ cmake --build . --target test

不幸的是,当使用Visual Studio生成器时,我们需要使用RUN_TESTS来代替:

  1. $ cmake --build . --target RUN_TESTS

NOTE:ctest提供了丰富的命令行参数。其中一些内容将在以后的示例中探讨。要获得完整的列表,需要使用ctest --help来查看。命令cmake --help-manual ctest会将向屏幕输出完整的ctest手册。