开源神器：自动生成随机 mock 数据测试对象

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mob604756f52321 2021-07-15 20:42:00

文章标签 字段正则表达式 github 数据生成策略 文章分类 代码人生

测试的痛点

大家好，我是老马。

每一位开发者大部分工作都是写代码、测试代码、修BUG。

我们有很多测试代码，总是花费大量的实践去构建一个对象。

于是就在想，能不能自动填充一个对象呢？

于是去 github 查了一下，找到了一个测试神器 data-factory。

https://github.com/houbb/data-factory/

data-factory

作用

data-factory 项目用于根据对象，随机自动生成初始化信息。便于测试。

特性

8 大基本类型的支持
数组、对象、枚举、Map、链表、Set 等支持
String、BigDecimal、BigInteger、Currency 等常见类型的支持
Date、LocalDate、LocalDateTime、LocalTime、Year 等常见日期类型支持
支持 Regex 正则表达式
@DataFactory 注解支持灵活配置

快速入门

引入依赖

<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>data-factory-core</artifactId>
<version>0.0.8</version>
</dependency>

我们通过 DataUtil.build(class) 就可以生成对应类的随机值。

比如 DataUtil.build(String.class);，就可以生成随机的字符串：

0s5Z8foS1

老马发现，基本支持所有常见的类型，我们指定对应的 class 即可，这点还是挺方便的。

不过我一般都是使用对象，那可以自动填充一个对象吗？

对象 bean 填充

当然，最常用的还是初始化一个 java 对象。

public class User {

private String name;

private int age;

private Date birthday;

private List<String> stringList;

//S/F 的枚举
private StatusEnum statusEnum;

private Map<String, String> map;

//Getter & Setter
}

构建方法 User user = DataUtil.build(User.class);

构建对象如下：

User{name='wZ8CJZtK', age=-564106861, birthday=Wed Feb 27 22:14:34 CST 2019, stringList=[Du4iJkQj], statusEnum=S, map={yA5yDqM=Kdzi}}

内容每次都随机，便于基本的测试数据填充。

@DataFactory 注解

当然，有时候我们希望生成的数据符合一定的规则，这个时候可以通过 @DataFactory 注解去进行限制。

注解属性

/**
* 数据生成注解
* @author binbin.hou
* @date 2019/3/9
* @since 0.0.2
*/
@Inherited
@Documented
@Target(ElementType.FIELD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface DataFactory {

/**
* 是否忽略此字段
*
* @return 默认不忽略
*/
boolean ignore() default false;

/**
* 数字整数部分最大值。
* 只作用于数字类型的字段
*
* @return 返回最大值
*/
int max() default 100;

/**
* 数字整数部分最小值。
* 只作用于数字类型的字段
*
* @return 返回最小值
*/
int min() default 0;

/**
* 精度。
* 作用于Float、Double、BigDecimal 小数部分长度
*
* @return 返回精度
*/
int precision() default 2;

/**
* 最大长度。只作用于String类型的字段
*
* @return 返回最大长度
*/
int maxLen() default 30;

/**
* 最小长度。只作用于String类型的字段
*
* @return 返回最小长度
*/
int minLen() default 1;

/**
* 指定当前字段的类实现策略
* @return 实现类
* @since 0.0.6
*/
Class<? extends IData> data() default IData.class;

/**
* 正则表达式
* 1. 当前版本为了简单方便，如果 regex 存在，则直接忽略长度，精度等其他注解配置。
* 2. 建议直接使用在 String 类型
* 3. 如果使用其他类型，则必须保证提供了对应的 String 构造器。如{@link Long#Long(String)}
* 4. 基本类型会直接使用对应的包装类型。
* @since 0.0.3
* @return 表达式信息
*/
String regex() default "";

}

String 类

定义对象

/**
* 字符串类注解测试
* @author binbin.hou
* @date 2019/3/9
* @since 0.0.2
*/
public class UserAnnotationString {

/**
* 指定最小长度，最大长度
*/
@DataFactory(minLen = 2, maxLen = 10)
private String name;

/**
* 忽略生成当前字段
*/
@DataFactory(ignore = true)
private String hobby;

//Getter & Setter

}

测试代码

/**
*
* Method: build(clazz)
*/
@Test
public void stringAnnotationTest() throws Exception {
for(int i = 0; i < 100; i++) {
UserAnnotationString userAnnotationString = DataUtil.build(UserAnnotationString.class);

Assertions.assertNull(userAnnotationString.getHobby());
Assertions.assertTrue(userAnnotationString.getName().length() >= 2);
Assertions.assertTrue(userAnnotationString.getName().length() <= 10);
    }
}

Number 类

对象定义

/**
* 数字类注解测试
* @author binbin.hou
* @date 2019/3/9
* @since 0.0.2
*/
public class UserAnnotationNumber {

@DataFactory(min = 10, max = 20)
private Byte aByte;

@DataFactory(min = 10, max = 20)
private Short aShort;

@DataFactory(min = 10, max = 20)
private Integer integer;

@DataFactory(min = 10, max = 20)
private Long aLong;

@DataFactory(min = 10, max = 20, precision = 3)
private Double aDouble;

@DataFactory(min = 10, max = 20, precision = 3)
private Float aFloat;

@DataFactory(min = 10, max = 20, precision = 3)
private BigDecimal bigDecimal;

@DataFactory(min = 10, max = 20)
private BigInteger bigInteger;

//Getter & Setter

}

测试代码

通过 DataUtil.build(UserAnnotationNumber.class) 生成的对象如下：

UserAnnotationNumber{aByte=10, aShort=17, integer=19, aLong=11, aDouble=19.888, aFloat=10.067, bigDecimal=18.035, bigInteger=13}

正则表达式

正则表达式作为一大神器，自然是不能落下。

定义

对象的定义如下：

/**
* 正则表达式测试对象
* @author binbin.hou
* @date 2019/3/12
* @since 0.0.3
*/
public class RegexBean {

@DataFactory(regex = "[0-3]([a-c]|[e-g]{1,2})")
private String name;

@DataFactory(regex = "[0-9]{1,2}")
private int age;

@DataFactory(regex = "[0-9]{1,2}")
private BigDecimal amount;

//Getter & Setter

}

效果

生成效果如下：

RegexBean{name='2c', age=61, amount=39}

自定义 Data 生成策略

当然，所有的内置策略只能满足最常见的需求。

但是无法满足各种特殊的定制化策略，幸运的是我们可以自定义自己的数据填充策略。

自定义生成策略

这里我们实现一个最简单的生成策略，如果是字符串，固定为 123。

public class MyStringData implements IData<String>  {

@Override
public String build(IContext context, Class<String> stringClass) {
return "123";
    }

}

使用

我们在 @DataFactory 注解中指定自己的策略。

public class UserAnnotationData {

@DataFactory(data = MyStringData.class)
private String name;

public String getName() {
return name;
    }

public void setName(String name) {
this.name = name;
    }

}