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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：

#include "sum_integers.hpp"

#include <vector>

int sum_integers(const std::vector<int> integers) {
	auto sum = 0;
	for (auto i : integers) {
		sum += i;
	}
	return sum;
}

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:

#pragma once

#include <vector>

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:

#include "sum_integers.hpp"

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

// we assume all arguments are integers and we sum them up
// for simplicity we do not verify the type of arguments
int main(int argc, char *argv[]) {
	std::vector<int> integers;
	for (auto i = 1; i < argc; i++) {
		integers.push_back(std::stoi(argv[i]));
	}
	auto sum = sum_integers(integers);
  
	std::cout << sum << std::endl;
}

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：

#include "sum_integers.hpp"

#include <vector>

int main() {
	auto integers = {1, 2, 3, 4, 5};
	
  if (sum_integers(integers) == 15) {
		return 0;
	} else {
		return 1;
	}
}

Bash shell脚本调用可执行文件：

#!/usr/bin/env bash

EXECUTABLE=$1

OUTPUT=$($EXECUTABLE 1 2 3 4)

if [ "$OUTPUT" = "10" ]
then
	exit 0
else
	exit 1
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：

import subprocess
import argparse

# test script expects the executable as argument
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--executable',
										 help='full path to executable')
parser.add_argument('--short',
										 default=False,
                    action='store_true',
                    help='run a shorter test')
args = parser.parse_args()

def execute_cpp_code(integers):
	result = subprocess.check_output([args.executable] + integers)
	return int(result)

if args.short:
	# we collect [1, 2, ..., 100] as a list of strings
	result = execute_cpp_code([str(i) for i in range(1, 101)])
	assert result == 5050, 'summing up to 100 failed'
else:
	# we collect [1, 2, ..., 1000] as a list of strings
	result = execute_cpp_code([str(i) for i in range(1, 1001)])
	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:

    cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR)

project(recipe-01 LANGUAGES CXX)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)

find_package(PythonInterp REQUIRED)
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：

    # example library
add_library(sum_integers sum_integers.cpp)

# main code
add_executable(sum_up main.cpp)
target_link_libraries(sum_up sum_integers)

# testing binary
add_executable(cpp_test test.cpp)
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：

    enable_testing()

add_test(
  NAME bash_test
  COMMAND ${BASH_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.sh $<TARGET_FILE:sum_up>
  )
  
add_test(
  NAME cpp_test
  COMMAND $<TARGET_FILE:cpp_test>
  )
  
add_test(
  NAME python_test_long
  COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
  )
  
add_test(
  NAME python_test_short
  COMMAND ${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py --short --executable $<TARGET_FILE:sum_up>
  )

  4. 现在，我们已经准备好配置和构建代码。先手动进行测试：

    $ mkdir -p build
$ cd build
$ cmake ..
$ cmake --build .
$ ./sum_up 1 2 3 4 5

15

  5. 然后，我们可以用ctest运行测试集：

    $ ctest

Test project /home/user/cmake-recipes/chapter-04/recipe-01/cxx-example/build
Start 1: bash_test
1/4 Test #1: bash_test ........................ Passed 0.01 sec
Start 2: cpp_test
2/4 Test #2: cpp_test ......................... Passed 0.00 sec
Start 3: python_test_long
3/4 Test #3: python_test_long ................. Passed 0.06 sec
Start 4: python_test_short
4/4 Test #4: python_test_short ................ Passed 0.05 sec
100% tests passed, 0 tests failed out of 4
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。
add_test(
  NAME cpp_test
  COMMAND $<TARGET_FILE:cpp_test>
  )

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：

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

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:

Start 1: bash_test
1/4 Test #1: bash_test ........................***Failed 0.01 sec
	Start 2: cpp_test
2/4 Test #2: cpp_test .........................***Failed 0.00 sec
	Start 3: python_test_long
3/4 Test #3: python_test_long .................***Failed 0.06 sec
	Start 4: python_test_short
4/4 Test #4: python_test_short ................***Failed 0.06 sec

0% tests passed, 4 tests failed out of 4

Total Test time (real) = 0.13 sec

The following tests FAILED:
1 - bash_test (Failed)
2 - cpp_test (Failed)
3 - python_test_long (Failed)
4 - python_test_short (Failed)
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:

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

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:

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

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：

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

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:

set_tests_properties(python_test
  PROPERTIES
    ENVIRONMENT
      ACCOUNT_MODULE_PATH=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
      ACCOUNT_HEADER_FILE=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/account/account.h
      ACCOUNT_LIBRARY_FILE=$<TARGET_FILE:account>
  )

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:

add_test(
  NAME
  	python_test
  COMMAND
    ${CMAKE_COMMAND} -E env
    ACCOUNT_MODULE_PATH=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
    ACCOUNT_HEADER_FILE=${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/account/account.h
    ACCOUNT_LIBRARY_FILE=$<TARGET_FILE:account>
    ${PYTHON_EXECUTABLE}
    ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/account/test.py
  )

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：

$ 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:

$ 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。