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miércoles, 15 de abril de 2015

Arquitectura de la prueba automatizada



La automatización de la prueba de software es un tipo particular de sistema de software, a veces llamado framework de prueba o stack de prueba.
Como cualquier sistema de software, tiene una arquitectura que puede facilitar o no la extensión, reuso y modificación. 
Arquitectura del Sistema de pruebas automáticas

Una arquitectura compartida

Algunas familias de herramientas de prueba (como Mercury, Rational, Silk y TestComplete) están pensadas para resolver toda la problemática de la prueba y tienen la arquitectura definida por el fabricante.
En otros casos (como Selenium, FitNesse, Cucumber y RobotFramework) las herramientas resuelven sólo algunos de los aspectos de la prueba. Suelen usarse combinadas con otras herramientas.
Una discusión que dejo pendiente es la correlación entre los atributos de las arquitecturas (extensión, reuso y modificación) y el origen de las herramientas: propietarias o FLOSS.

Planteo entonces por mi cuenta una arquitectura que describe muchos de los stack de prueba que conozco. 
Esta arquitectura está en movimiento aún. Hace un año aproximadamente incorporé el componente Comparator por conversaciones con Nicolás Páez (él plantea un modelo ligeramente distinto parte 1/parte 2). En enero de este año, cuando estaba explicando la arquitectura, me surgió la necesidad de agregar el Editor.
Y aún tengo dudas sobre la utilidad de separar algunos componentes, como por ejemplo tener componentes separados para reflejar el mecanismo de extender el DSL, tanto del lado del Test Case como del Interpreter.

Para qué buscar una arquitectura compartida

Identificar una arquitectura común de las herramientas de prueba permitiría simplificar las interfaces y que cada producto tenga foco en su especialidad, sabiendo que otros productos se ocuparán de las restantes áreas. Esperaba que el programa de la Agile Alliance "Agile Alliance Functional Testing Tools" lograra este consenso. No encuentro que se haya publicado ese análisis, aunque hay otros temas interesantes (2008, 2012).

Es también útil tener un lenguaje común para poder discutir stacks alternativos cuando se está diseñando una solución de prueba.  

Los componentes

Por cada componente, describo brevemente el alcance del mismo y algunos ejemplos de su instanciación en herramientas existentes.
  • Editor: cómo creo y edito mis casos de prueba. En ocasiones una herramienta ad hoc, en otros casos una herramienta genérica.
    Selenium: Selenium IDE, permite grabar acciones desde la aplicación o editar los TC.
    WebDriver: editor/IDE del lenguaje de programación usado. 

    RobotFramework: RIDE, permite editar TC en forma 'inteligente', o editores de HTML. 
    FIT: Word, Excel y editores de HTML. 
    FitNesse: wiki. 
    Cucumber: cualquier editor de texto.
  • Test Case (TC): Repositorio de mis casos de prueba, con o sin estructura y con un lenguaje con el que escribo mis casos de prueba. Puede incorporar la posibilidad de definir términos nuevos que abstraigan complejidad.
    Selenium IDE: Los casos de prueba se escriben con Selenese, básicamente un HTML con una tabla de tres columnas. La estructura de casos está dada por las suite, que es una tabla HTML con los casos.
    WebDriver: No tiene forma nativa de representar los casos de prueba o la estructura. Debe usarse un Runner de otra herramienta y sintaxis de lenguaje de programación usado. Extensión usando el lenguaje de programación.
    RobotFramework: HTML (tablas), TSV, reST. Permiten extender el DSL de prueba con user keywords.

    FitNesse: wiki markup languaje (tablas). Permiten extender el DSL de prueba con Scenario.
    Cucumber: Gherkin y permiten extender el DSL de prueba con Scenario Outlines.
  • Interpreter: interprete del lenguaje de TC, incluyendo mecanismos para definir o extender un DSL.
    Selenium: plugin de Firefox, y se extiende con plugins adicionales.
    WebDriver: la parte correspondiente a WebDriver es interpretada o compilada por el lenguaje en el que se escribieron los TC (Java, Ruby, Python, etc), y resuelto con la API provista por la biblioteca de Selenium.
    RobotFramework: interprete del lenguaje propio (test data syntax), se extiende con  
    library keywords.
    FitNesse: interprete de HTML (modo compatibilidad con FIT) a través de una conversión interna entre wiki text y HTML, o directamente wiki text en el caso de SLIM. Extensión usando Fixture.
    Cucumber: interprete de Gherkin más los steps creados.
  • Adapter: cero, uno o más capas de adaptación entre los TC interpretados y el sistema bajo prueba (System Under Test o SUT). La forma de conexión depende del tipo de prueba que se quiere hacer, por ejemplo conexión con: interfaz usuario, API REST, u objetos de la aplicación.
    SUT Web: un ejemplo sería WebDriver usado para automatizar la aplicación a través de la interfaz web, más PhantonJs para simular un browser.
    SUT Desktop: un ejempo es Abbot para pruebas de Java Swing o White para pruebas GUI sobre Windows usando UIAutomation.
  • Comparator: el mecanismo de comparación entre resultados esperados y los resultados reales. El comparador puede tener conocimiento semántico y sintáctico sobre el resultado (Output) del SUT, para poder hacer comparaciones más significativas y concisas. En este sentido puede estar ligado a los adapters. En otras casos está implementado en el Interpreter. Y también puede ser extendido.
    Cucumber: la base de los comparadores corresponde a las expectations de RSpec, pero se enriquecer, por ejemplo con los Capybara Matchers.
    Fitnesse: una de las diferencias entre el Interprete FIT y SLIM es los comparadores adicionales (rangos, aproximados, mayor o menor). Adicionalmente, en SLIM se pueden enriquecer con Custom Comparators.
  • Runner: permite correr los TC. Pueden permitir ejecutar TC secuencialmente o en paralelo; todos los TC, o algún subconjunto (los que tienen cierta marca o tag, los que han fallado, etc), o uno solo TC; indicar dependencias entre TC.
    Los Runner también tiene mecanismos para indicar cuando un TC ejecutado ha sido exitoso o no y  mecanismos de preparación y limpieza de las pruebas. Invocan a la generación de reportes.
    Cucumber: se invoca por linea de comando y puede usarse el runner de JUnit (con cucumber-JVM)
    FitNesse: se puede ejecutar las pruebas desde la wiki, por linea de comandos, por servicios REST y puede usarse el runner de JUnit.
  • Reporter: crea los reportes de seguimiento de los resultados de la prueba. Distintos usuarios del sistema de pruebas requieren distintos reportes: resumen al momento, evolución temporal, detalle de casos ejecutados, etc. Es este área el formato XML de JUnit es el standard de facto. Aunque varias herramientas tienen alternativas: sólo texto o HMTL. Además, se incorporan a otras herramientas para brindar visibilidad, como Jenkins o SonarQube.

Conclusiones

Los equipos de desarrollo de software pueden diseñar su sistema de pruebas automáticas en forma iterativa e incremental, de igual manera a como se desarrolla el producto. Se empieza por la forma más sencilla y se mejora cuando es necesario.

Espero que este modelo te ayude a evaluar alternativas y decidir que cambiar en cada ciclo de mejora.

domingo, 11 de noviembre de 2012

Herramientas de Desarrollo en PHP

En los últimos tiempos estoy trabajando con varios clientes que utilizan PHP para sus desarrollos.
Hemos hablado entre varios de los involucrados, tanto de Kleer (Martín Salias, Nicolás Paez, Ignacio 'Code' Raguet) como de los clientes y nos parece que, por razones históricas, la comunidad de PHP  tiene poco incorporadas prácticas que ya están muy difundidas en las comunidades de otros lenguajes. Prácticas como análisis estático de código, criterios de calidad de código, prueba automatizada, frameworks web sencillos y potentes, y varios más. Está característica de la comunidad se reflejaba en la falta o inmadurez de las herramientas que soportan esas prácticas. Parece que esto está cambiando. 
Mi anterior post sobre PHP es viejo y  mucho a cambiado desde entonces.

Van entonces algunas herramientas y comentarios, principalmente tomado de Martín Salias, Nicolás Paez, Ignacio 'Code' Raguet y Pablo Morales. Verán que algunas cosas se repiten desde 2008, otras son nuevas.

Análisis de código 

¡Gracias Martín por la data!
  • Source Code Search Engine te permite hacer queries sobre bases de código muy grandes, con más inteligencia que un grep común, entendiendo el lenguaje (soporta PHP entre muchos otros). Esto puede servir para encontrar usos de ciertos elementos, y es más un complemento que otra cosa.
    http://www.semanticdesigns.com/Products/SearchEngine/

Pruebas automatizadas 

Frameworks


lunes, 8 de noviembre de 2010

VI Jornadas de Software Libre en Junín



El sábado estuve en Junín, invitado por los organizadores, la Rama Estudiantil del IEEE de la UNNOBA. El evento, ya en su sexta edición estuvo muy bueno (lamentablemente solo estuve en una parte del mismo)

Una buena noticia, los videos de las sesiones van a estar disponibles. Además, se difundieron en vivo!

Aún así, va un breve resumen de lo que escuché.

El amigo Andés Riancho presentó una visión de la seguridad en ambientes web de una manera muy entretenida.

Planteó un escenario (acceso pago a Internet en un hotel), y nos mostró como cuatro perfiles de atacantes distintos se comportarían, y en todo loos casos lograría acceso.

El primero, alguien que conoce mucho de sistemas operativos y networking (Charly García)
Usa un CD (BackTrack), una distro basada en Ubuntu, con herramietas de seguridad. Booteando desde el CD se tienen todas las herramientas para el ataque, ya configuradas (listas para usar)
En este caso, el ataque fue tcpdump y luego fakeo de la mac (ifconfig) de algún usuario con acceso.

El segundo, sabe de todo (Sheldon Cooper)
El objetivo es tomar control del servidor que tiene el proxy
- Nmap: info de los puertos abierto
- OpenVas: scanner de vulnerabilidades
- MSF: permite hacer exploits
En el ejemplo se encontro una vulnerabilidad, y se pudo usar un exploit que permite correr comandos en el servidor. Luego hay que trabajar para lograr un usuario de mayor nivel, ya que se entró por un servicio, cuyo usario tenía pocos privilegios.

El tercero sabe mucho seguridad informática (Paris Hilton)
Utiliza la herramienta de la que Andrés es creador (w3af), no encuentra nada obvio inicialmente, pero luego aplica una estrategia de Man in the Middle (MITM proxy provisto por la herramienta), y con eso falsea un post y consigue acceso gratuito.

El cuarto no sabe nada de Internet ni servidores ni seguridad informática (Chaqueño Palavecino)
¡Pero no es ningún tonto! Mira la página, y encuentra un fallo en el procedimiento. ¡Hace que le carguen el costo a otro huesped del hotel!

Esperen el video, un maestro Andrés!, como hacer que una charla de seguridad sea divertida.

Python y las aplicaciones extensibles, por Roberto Alsina

Roberto usó Qt (GUI multiplataforma), como una manera de hacer una aplicación rápidamente, para luego dedicarse a hacerla extensible.

Usó Qt Designer para hacer en 15 min un buscador de twitter (kwrite como editor, creo que lo usó solo para zoomerar)
Luego de tener la aplicación andando, la hizo extensible usando un framework (yapsy) para manejo de plugin. En poco tiempo tuvo una aplicación extensible!. Las extensiones son clases
Python con un método actual (un patrón command) y un pequeño archivo de configuración. Muy elegante.

Juan Pedro Fisanotti y Django

Fisa presentó Django y implemento un sitio sencillo.
Entre algunas de las cosas que resaltó estuvierno:
- Aplicaciones desacopladas (reusables), un plus de Django
- MVC: la forma de programar Web en estos días
- ORM: el mejor amigo del programador que usa datos en DB relacionales
- Plantillas: simplicidad (y posibilidad de no usarlo si uno no quiere!)
- Admin: el argumento de venta de Django, no vuelvas a escribir este código, chabón.