Automatische Softwaretests sind ein wichtiger Bestandteil moderner Softwareentwicklung. Sie helfen, Fehler frühzeitig zu erkennen, Regressionen zu vermeiden und sicherzustellen, dass Anwendungen in verschiedenen Szenarien zuverlässig funktionieren. Besonders in agilen Entwicklungsprozessen ermöglichen sie schnelle Iterationen, ohne dass manuelle Tests jedes Mal wiederholt werden müssen.
Je nach Art des Tests unterscheiden sich der technische Aufwand, die Geschwindigkeit der Testdurchführung und die Aussagekraft. Eine durchdachte Teststrategie orientiert sich oft an der sogenannten Testpyramide.
Die Testpyramide – Struktur für effektive Tests
Die Testpyramide unterteilt Softwaretests in drei Ebenen:
Unit-Tests bilden die Basis und normalerweise werden davon zahlenmäßig am meisten implementiert. Sie testen kleine Einheiten des Codes isoliert und sind schnell auszuführen. Integrationstests stehen in der Mitte der Pyramide und prüfen, ob mehrere Klassen oder Module korrekt zusammenarbeiten. An der Spitze stehen System- und End-to-End-Tests, die das gesamte System unter realistischen Bedingungen testen. Da diese Tests aufwändiger sind, sollten sie gezielt eingesetzt werden.
Unit-Tests in der Praxis
Unit-Tests sind die am einfachsten umzusetzende Form der automatisierten Tests. Sie werden direkt im Code-Repository eines Projekts integriert und parallel zur Entwicklung neuer Features oder Bugfixes geschrieben. In PHP-Projekten mit Symfony setzen wir dafür PHPUnit ein.
Ein typisches Beispiel ist die Überprüfung einer Service-Klasse. Ein Unit-Test kann testen, ob eine Methode die erwarteten Werte zurückgibt, wenn sie mit bestimmten Eingaben aufgerufen wird. Externe Abhängigkeiten wie Datenbankzugriffe oder API-Requests werden in Unit-Tests vermieden, indem sie durch Mocks oder Stubs ersetzt werden.
Auch für Frontend-Anwendungen sind Unit-Tests sinnvoll. In Vue.js-Projekten nutzen wir dazu Vitest oder Jest, um sicherzustellen, dass einzelne UI-Komponenten korrekt funktionieren. Beispielsweise wird getestet, ob eine Komponente die richtige Ausgabe erzeugt, wenn sich der Zustand ändert.
Da Unit-Tests sehr schnell ausgeführt werden können, sind sie ideal für Continuous-Integration-Pipelines, in denen jeder Code-Commit automatisch geprüft wird.
Integrationstests für das Zusammenspiel mehrerer Klassen
Während Unit-Tests nur einzelne Code-Einheiten betrachten, prüfen Integrationstests das Zusammenspiel mehrerer Klassen oder Module innerhalb der Anwendung.
Ein Beispiel aus einem Symfony-Projekt wäre die Überprüfung eines Services, der mehrere Repository-Klassen nutzt, um Daten aus der Datenbank zu aggregieren. Ein Integrationstest würde testen, ob der Service korrekt mit diesen Repositories interagiert und ob die erwarteten Daten zurückgegeben werden.
Ein weiteres Beispiel wäre eine Klasse, die verschiedene interne Helferfunktionen kombiniert, um eine komplexere Berechnung durchzuführen. Während ein Unit-Test nur eine einzelne Methode isoliert testen würde, überprüft ein Integrationstest, ob alle beteiligten Klassen zusammen die erwarteten Ergebnisse liefern.
Um Integrationstests umzusetzen, verwenden wir in Symfony weiterhin PHPUnit, jedoch ohne externe Abhängigkeiten zu mocken. Falls eine Datenbank involviert ist, wird eine separate Test-Datenbank genutzt, die vor jedem Testlauf in einen definierten Zustand zurückgesetzt wird.
Systemtests und End-to-End-Tests
Systemtests überprüfen größere Teile der Anwendung oder das gesamte System in einer realistischen Umgebung. Dazu gehört insbesondere das Testen von APIs.
Ein häufiges Beispiel ist die Überprüfung einer REST-API. Hierbei werden automatisierte Requests an verschiedene Endpunkte gesendet, um zu testen, ob die API die erwarteten Antworten liefert. Diese Tests führen wir in Symfony mit PHPUnit durch, wobei ein API-Client verwendet wird, der Requests absendet und die Antworten vergleicht.
End-to-End-Tests (E2E) gehen noch einen Schritt weiter und testen die gesamte Anwendung aus der Sicht eines echten Nutzers. Dabei wird eine Benutzerinteraktion vom Frontend bis zur Datenbank durchgespielt. In Webanwendungen setzen wir hierfür Tools wie Symfony Panther oder Cypress ein. Diese Tests simulieren, wie ein Nutzer durch die Anwendung navigiert, Formulare ausfüllt und Ergebnisse erhält.
Für mobile Anwendungen ist End-to-End-Testing komplexer, da Tests auf echten Geräten oder Emulatoren durchgeführt werden müssen. In einem unserer Projekte für eine hybride Mobile-App haben wir Appium mit Webdriver.io eingesetzt, um Nutzerinteraktionen zu automatisieren.
Da End-to-End-Tests besonders ressourcenintensiv sind, werden sie meist nur für kritische Nutzerflüsse eingesetzt, etwa das Einloggen in ein System oder den Abschluss eines Bestellvorgangs.
Herausforderungen und Best Practices
Eine gute Teststrategie berücksichtigt nicht nur die Abdeckung verschiedener Testebenen, sondern auch den Wartungsaufwand. Unit-Tests sind leicht zu pflegen, da sie eng mit dem Code verbunden sind. Integrationstests sind komplexer, da sie auf die Zusammenarbeit mehrerer Module angewiesen sind. End-to-End-Tests benötigen oft zusätzliche Infrastruktur, wie Test-Datenbanken oder spezielle Test-Accounts.
In unseren Projekten setzen wir auf eine Mischung aus Unit- und Integrationstests sowie gezielten End-to-End-Tests für kritische Benutzerflüsse. Code-Coverage-Tools helfen uns dabei, die Abdeckung der Tests zu messen und sicherzustellen, dass die wichtigsten Bereiche einer Anwendung überprüft werden.
Wann Tests geschrieben werden, hängt vom Projekttyp ab. In agilen Teams werden Unit- und Integrationstests parallel zur Entwicklung erstellt, oft unterstützt durch Test-Driven Development (TDD). End-to-End-Tests sind aufwendiger und werden oft erst nach Abschluss der Kernfunktionen hinzugefügt.
Sensetence & Softwaretests – unsere Erfahrung
Wir haben in zahlreichen Projekten automatisierte Tests erfolgreich implementiert und dabei verschiedene Teststrategien optimiert. Besonders bei komplexen Webanwendungen mit Symfony oder mobilen Anwendungen haben unsere Tests dazu beigetragen, Fehler frühzeitig zu identifizieren und die Stabilität der Software zu erhöhen.
In einem unserer letzten Projekte für eine API-gesteuerte Webplattform haben wir eine Kombination aus Unit-Tests für Business-Logik, Integrationstests für das Zusammenspiel von Services verwendet. Diese Struktur half dabei, Regressionen zu vermeiden und die Qualität des Systems kontinuierlich zu überwachen.
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