摘要：加上测试覆盖率检查，就能够提供足够的信息，来断言代码的行为是否符合期望。测试的相关技术是程序的代码覆盖率工具，以土耳其最大城市伊斯坦布尔命名。
敏捷软件开发中，最重要实践的就是测试驱动开发，在单元测试层面，我们试着实现一个重要的指标就是测试覆盖率。测试覆盖率衡量我们的代码是否已经全部被测试到了。
但是指标本身不是目的，借助测试覆盖率检查，我们希望发现那些未被测试覆盖的代码，从而去思考如何测试那些代码的逻辑，进而更好的设计重构代码，让代码有更高的质量[[1]](https://martinfowler.com/blik...。
谈到测试，正好最近在看《数学之美》，书中谈到的关于信息的一段话。我们要把代码的行为从不确定性，变成确定性，也是一样。从黑盒变成白盒，没有什么神奇的力量，唯有提供足够的信息，而测试中的断言就是信息，测试覆盖率也是信息，测试覆盖率可以认为是一种间接的信息，可以消除一部分不确定性，而充分的断言，则提供了更直接的信息。加上测试覆盖率检查，就能够提供足够的信息，来断言代码的行为是否符合期望。
测试的相关技术Istanbul是JavaScript程序的代码覆盖率工具，以土耳其最大城市伊斯坦布尔命名。Istanbul会对代码进行转换，生成语法树，然后在相应位置注入统计代码，执行之后根据注入的全局变量的值，统计代码执行的次数；在对代码的转换完成之后，Istanbul会调用test runner，例如mocha，执行转换之后的代码的测试，生成测试报告。
Mocha是一种测试框架，也就是运行测试的工具，类似Jasmine、Karma和Ava。跟JUnit的注解一样，mocha作为执行器，用descibe和it方法，来定义test suit，为不同的测试分组。mocha本身并不提供assert断言，所以要提供更加有表现力的断言，可以搭配chai使用，当然也可以使用nodejs提供的assert模块。
在我们的代码中，总会有一些复杂的逻辑或者依赖io、网络的异步代码，用直接的方法难以测试，这时可以通过sinon简化复杂代码的测试。Sinon通过创建Test Double也就是测试替身，将我们代码中依赖的一些函数或者类，替换成测试替身，而我们可以对测试替身的行为进行设置，模拟我们的代码需要的结果，从而让难以测试的代码逻辑被执行。
为nodejs项目配置测试环境 1 安装相应的依赖包mocha和istanbul可以全局安装，也可以只在当前项目安装。
npm install --save-dev mocha chai sinon istanbul
安装完成之后，在package.json文件的scripts下，添加执行测试和测试覆盖率检查的命令
{
...
"scripts":{
"coverage": "istanbul cover _mocha -- -R spec --timeout 5000 --recursive",
"coverage:check": "istanbul check-coverage",
}
...
}
运行npm run coverage和npm run coverage:check，就可以生成测试报告，前者生成测试报告，后者则是检查测试覆盖率是否达到要求。
2 配置Istanbulistanbul相关的执行参数，可以在命令行下执行时传递参数来制定，也可以在yaml格式的.istanbul.yml文件中配置。简单贴出一些重要的配置项
instrumentation:
root: . # 执行的根目录
extensions:
- .js # 检查覆盖率的文件扩张名
excludes: ["**/benchmark/**"]
... ...
reporting:
print: summary
reports: [lcov, text, html, text-summary] # 生成报告的格式
dir: ./coverage # 生成报告保存的目录
watermarks: # 在不同覆盖率下会显示使用不同颜色
statements: [80, 95]
... ...
check:
global:
statements: 100
branches: 100
lines: 100
functions: 100
最后的check是项目要通过覆盖率检查需要达到的测试覆盖率，测试覆盖率包括四个维度，分别是语句覆盖率、分支覆盖率、行覆盖率和函数覆盖率。如果达不到设定的指标，在执行的时候会报错，项目的测试就无法通过自动化的持续集成。
编写测试代码敏捷软件开发中的测试驱动开发，意在通过先写测试，根据调用者的契约，设计如何实现代码，从而写出更加容易测试的代码，提高代码的质量。也是我们练习测试的应该考虑的方向。
1 一段简单的mocha测试代码利用chai提供的expect断言，我们可以用BDD的方式，写出更加符合代码预期行为的测试用例。
var chai = require("chai")
chai.should()
var expect = chai.expect
var assert = chai.assert
describe("basic test", function () {
describe("simple", function () {
it("data check", function () {
var data = { name: "test" }
assert.isNotNull(data, "data should not be null")
expect(data).to.be.an("object")
expect(data).to.have.all.keys(["name"])
expect(data).to.deep.include({name: "test"});
});
});
});
2 用Sinon模拟文件读写
... 同上 ...
var sinon = require("sinon")
var fs = require("fs")
describe("sinon", function () {
it("should mock readFile", function(done){
sinon.stub(fs, "readFile").callsFake(function (path, callback) { callback(new Error("read error")) })
fs.readFile("any file path", function(err,data){
assert.isNotNull(err)
done()
})
assert(fs.readFile.calledOnce)
});
});
在mocha测试框架中，如果我们调用的是异步的代码，那么需要显示的调用it回调函数的done方法，告诉mocha异步调用什么时候结束。否则的话，测试会挂起，直到设置的超时时间结束。
Sinon将测试替身分为spy、stub和mock，其中：
Spy, 可以提供函数调用的信息，但不会改变函数的行为
Stub, 提供函数的调用信息，并且可以像示例代码中一样，让被stubbed的函数返回任何我们需要的行为。
Mock, 通过组合spies和stubs，使替换一个完整对象更容易。
本文的讨论篇幅有限，暂时不详细介绍各种sinon的使用方法，以后再通过其他文章专门介绍。
持续集成完成所有代码之后，我们可以将代码发布到github，然后使用持续集成工具travis检查代码，将生成的测试报告上传到coverall上，这样就可以在项目中显示项目状态和测试覆盖率的badges。
具体使用方法，可以参看官方网站，使用coveralls需要在项目中安装依赖包npm i -D coveralls。并且添加package.json执行脚本istanbul cover ./node_modules/mocha/bin/_mocha --report lcovonly -- -R spec && cat ./coverage/lcov.info | ./node_modules/coveralls/bin/coveralls.js
通常的nodejs项目.travis.yml配置如下：
language: node_js node_js: - "7.6.0" install: - npm install script: - npm test after_script: - npm run coverall
本文涉及到的相关技术可以参看最近的一个项目，该项目完整的使用了文中涉及到的技术。
https://github.com/liuwill/find-ip-location
文／liuwill（简书作者）
原文链接：mocha、chai、sinon和istanbul实现100%单元测试覆盖率
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