一位同事正在审查一些关于字符串生成的单元测试代码，这引发了一场冗长的讨论。他们说，预期的结果应该都是硬编码的，并且担心我的很多测试用例都在使用被测试的内容进行测试。
让我们说有一个简单的函数返回带有一些参数的字符串。
generate_string(name, date) # Function to test
result 'My Name is {name} I was born on {date} and this isn't my first rodeo'
----Test----
setUp
name = 'John Doe'
date = '1990-01-01'
test_that_generate_string_function
...
expected = 'My Name is John Doe I was born on 1990-01-01 and this isn't my first rodeo'
assertEquals(expected, actual)
我的同事是即时的，预期结果应该始终是硬编码的，因为它会阻止实际结果有可能影响预期结果。
test_date_hardcoded_method
...
date = 1990-01-01
actual = generate_string(name, date)
expected = 'My Name is John Doe I was born on 1990-01-01 and this isn't my first rodeo'
因此，如果他们想要确保日期完全符合要求，他们会传递日期值并对预期结果进行硬编码。对我来说，这是有道理的，但似乎也是多余的。该函数已经进行了测试，以确保整个字符串符合预期。任何偏离都会导致测试失败。我的方法是获取实际结果，解构它，硬编码特定的东西，并将它重新组合起来用作预期结果。
test_date_deconstucted_method
...
date = get_date()
actual = generate_string(name, date)
actual_deconstructed = actual.split(' ')
actual_deconstructed[-7] = '1990-01-01' # Hard code small expected change
expected = join.actual_deconstructed
assertEquals(expected, actual)
我最终使用每种方法创建了两个测试单元，看看我是否能够理解他们来自哪里，但我只是看不到它。当所有预期结果都是硬编码时，任何微小的变化都会使绝大多数测试失败。如果“不是”需要“不是”，那么hardcoed_method将会失败，直到有人手动改变事物为止。 Whist deconstructed_method只关心日期，仍然会通过它的测试。只有在日期发生意外情况时才会失败。只有少数测试在更改后失败，其他人已经让它很容易确切地指出出错的地方，我认为这是单元测试的全部要点。
我还在第一个编程工作的第一个月内。我的同事比我经验丰富。我对自己没有信念，通常只接受别人的意见作为真理，但这对我来说更有意义。我理解他们认为从实际结果中获得预期结果可能很糟糕，但我相信所有其他测试都会形成一个告知测试的网络。包括字符串格式，标记值和格式，以及检查任何不正确性的硬编码测试。
每个测试的预期结果是否应该是硬编码的？一旦基础工作已经过测试，使用实际结果来告知预期结果是不是很糟糕？
您的测试用例的设计应考虑到程序的要求。如果只需要验证字符串的一部分，那么只验证字符串的那一部分。如果整个字符串需要验证，请完整验证字符串。通过单元测试应该强烈表明已经观察到所有可直接测试的要求。
如果错误有可能将怪异插入到您未查看的碎片中，则您的测试方法将无法捕获这些错误。如果这是一个可接受的风险，那么你可以选择忍受这种机会，但你必须认识到这种可能性并决定你自己的容忍度。
您有一个从输入数据生成字符串的函数。可以选择让测试用例始终测试整个生成的字符串，尽管每个测试的测试目标是验证该字符串的一个非常特定的部分。你认为这种方法很糟糕是正确的：由此产生的测试太宽泛，因此很脆弱。它们将无法/必须维护以进行任何更改，不仅仅是在影响生成的字符串的特定部分的更改的情况下。您可能会发现Meszaros对脆弱测试的讨论很有启发性，特别是“测试过多地讲述软件应如何构建或表现”的部分：http://xunitpatterns.com/Fragile%20Test.html#Overspecified%20Software
实际上，更好的解决方案是让您的测试更加专注，因为您也希望它们成为您的测试。但是，您选择的方法有点奇怪：您获取结果字符串，制作副本，使用手动编码的预期字符串部分修复副本，该字符串部分在相应的测试中处于焦点，然后再次比较两个完整字符串，结果和修补结果。从技术上讲，你已经创建了一个真正只关注预期部分的测试，因为围绕它的字符串的其他部分将始终相等。但是，这种方法令人困惑：对于没有完全理解测试代码的人来说，似乎就是根据代码本身的结果来测试代码。
你为什么不反过来呢：拿出结果字符串，剪掉一些感兴趣的东西，并将这一部分与硬编码的期望进行比较？在您的示例中，测试将如下所示：
test_date_part_of_generated_string:
date = 1990-01-01
actual_full_string = generate_string(name, date)
actual_string_parts = actual_full_string.split(' ')
actual_date_part = actual_string_parts[-7]
assertEquals('1990-01-01', actual_date_part)
在某个时间点，我同意审核您的代码的人：使测试非常简单。同时我想测试我的代码的每个低级部分，以获得完整的测试覆盖率并进行TDD。
正如您所知，问题在于粗暴简单的测试是重复的，当您需要为新场景更改内容时，您必须更改大量测试代码。
然后我和一个比我知道的世界级程序员经验长20年的人编码。他说“你的测试过于重复，重构它们以使它们不那么脆弱”。我说“我认为我的测试需要粗暴和明显，这意味着我的代码需要重复”。并且他说“不要写你的测试代码与你的生产代码有任何不同，让他们保持干燥（不要重复自己）”。
然后，这提出了关于我的编程的一整类元问题。什么是足够的测试代码？什么是好的测试代码？
我最终意识到的是，当我写了很多残酷简单和重复的测试时，我花了更多时间重构测试，而不是编写新代码。大量的重复测试代码很脆弱。它没有阻止它增加功能或更难减少技术债务。在业务逻辑方面，更多代码并不是更有价值。同样，更详细的测试代码在重构它变成“测试债务”时没有帮助。
这导致另一个重点：松散类型的语言，需要大量的单元测试来证明是正确的，需要大量的脆弱和重复测试。强类型语言，编译器可以静态地告诉您逻辑错误，意味着您必须编写一个较少的测试代码，这样可以更快地重构。在松散类型的语言中，您最终会编写大量测试代码，以确保在运行时不会传递错误的类型。在强类型函数语言中，您只需要在运行时验证输入：编译器验证您的代码是否有效。那么你可以编写一些高级测试，并确信它一切正常。如果重构代码，那么重构的测试就会减少。你已经标记了你的问题“语言不可知”，但答案不可能。编译器越弱，这个问题就越严重：编译器越强，处理整个问题就越少。
我参加了一个在Smalltalk完成的大型软件工程商店的为期四天的测试驱动开发课程。为什么？因为没有人知道smalltalk，并且它是无类型的，所以我们必须为我们写的每件事写一个测试，因为我们都是那种语言的初学者。这很有趣，但我不建议任何人使用松散类型的语言，他们必须编写大量测试才能知道它有效。我强烈建议人们使用强类型语言，其中编译器可以执行更多工作，并且可以减少测试代码，因为在添加新功能时更容易重构测试。同样，具有不可变代数类型和函数组合的函数式语言需要较少的测试，因为它们没有很多可变状态需要担心。编程语言越现代，您需要编写的测试代码越少，以防止错误。
显然，您无法升级您在公司使用的语言。所以这是我的朋友说的一个小贴子：我测试代码应该像生产代码一样，所以不要重复自己。如果您发现测试变得重复，则删除测试。如果逻辑被破坏，保持最少量的测试将会中断。不要保留五十多个测试，涵盖字符串连接的所有变化。这就是“过度测试”过度测试会抑制重构以增加功能并消除技术债务而不是阻止错误。在某些语言中，这意味着在编写脚手架时需要编写大量重复测试来验证逻辑。然后，当你有它工作时写下更大的测试，如果有人打破子部分并删除所有重复测试，以便不留下“测试债务”，将会破坏。然后，这会导致一些粗粒度的测试，这些测试非常简单，没有大量的重复。