[實作筆記] 記錄用 TDD 寫一個 Entity Parser

如何用 TDD 寫一個 Entity Parser

情境，假設有一包 JSON 檔案如下

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{
  "FirstName": "Tian",
  "LastName": "Tank",
  "BirthDate": "1989/06/04"
}

我想轉換成 C# Entity ，
這個 Entity 裡面包含兩個商業邏輯

  1. 提供全名
  2. 提供年紀

ex:

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Name = Tank Tian
Age = 35

如何透過 TDD 的工序達到這個目標 ?

Arrange

傳入的 JSON 字串如下

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{
  "FirstName": "Tian",
  "LastName": "Tank",
  "BirthDate": "1989/06/04"
}

Act

執行 Parse 方法之後

Assert

回傳一個 PersonEntity ，裡面的資料應該要是

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new PersonEntity {
    Name = "Tian Tank"
    Age = 30
}

工序

Step1

第一個案例，我會只驗証 Name 的組合邏輯

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[Fact]
public void CovertName()
{
    ////Arrange

    ////Act
    var actual = _target.Parse(testJson).Name;
    ////Assert
    actual.Should().BeEquivalentTo("Tian Tank");
}

Production Code 簡單寫可以這樣,
這個可以說是極致的 Baby Step 吧 ?

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    return new PersonaEntity
    {
        Name = "Tian Tank"
    };
}

不過這個階段可以透過 IDE 工具長出 PersnaEntity

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public class PersonaEntity
{
    public string Name { get; set; }
}

Step1.1

透過分析過需求，我們應該可以理解到 PersonaEntity.Name
其實是 FirstName 與 LastName 的組合，
所以我們可重構一下 Production Code，
這個步伐會大步一點，如下

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    return new PersonaEntity
    {
        Name = "Tian" + "Tank"
    };
}

Step1.2

Oops !! 我拿到了一個紅燈，因為我忘了空白，
修改 Production Code 如下，得到綠燈

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    return new PersonaEntity
    {
        Name = "Tian" +" "+ "Tank"
    };
}

Step1.3

開始重構，這樣的 Baby Step 會不會真的太小步了 ?

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    var firstName = "Tian";
    var lastName = "Tank";
    return new PersonaEntity
    {
        Name = firstName + " " + lastName
    };
}

Step1.4

長出新的 Entity

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    var firstName = "Tian";
    var lastName = "Tank";
    var originEntity = new PersonaOriginEntity
    {
        FirstName = firstName,
        LastName = lastName
    };
    return new PersonaEntity
    {
        Name = $"{originEntity.FirstName} {originEntity.LastName}"
    };
}
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public class PersonaOriginEntity
{
    public string LastName { get; set; }
    public string FirstName { get; set; }
}

Step1.5

重構

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    var originEntity = new PersonaOriginEntity
    {
        FirstName = "Tian",
        LastName = "Tank"
    };

    return new PersonaEntity
    {
        Name = $"{originEntity.FirstName} {originEntity.LastName}"
    };
}

Step1.6

改用 JSON Parser

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
   //var originEntity = new PersonaOriginEntity
   //{
   //    FirstName = "Tian",
   //    LastName = "Tank"
   //};
   var originEntity = JsonSerializer.Deserialize<PersonaOriginEntity>(json);

   return new PersonaEntity
   {
       Name = $"{originEntity.FirstName} {originEntity.LastName}"
   };
}

Step1.7

移除無用代碼

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
   //var originEntity = new PersonaOriginEntity
   //{
   //    FirstName = "Tian",
   //    LastName = "Tank"
   //};
   var originEntity = JsonSerializer.Deserialize<PersonaOriginEntity>(json);

   return new PersonaEntity
   {
       Name = $"{originEntity.FirstName} {originEntity.LastName}"
   };
}

Step2

第二個案例，我會驗証 Age 的計算邏輯

Case 2. Age 是現在時間減去生日的年份差

首先，要如何處理 現在時間 ??
一般的 Production Code 會用 DateTime.Now
這是一個 struct 的 static 方法。

Step2.1

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[Fact]
public void CovertAge()
{
    ////Arrange
    ////Act
    var actual = _target.Parse(testJson).Age;
    ////Assert
    actual.Should().Be(30);
}

透過測試逼出 Age 欄位

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public class PersonaEntity
{
    public string Name { get; set; }
    public int Age { get; set; }
}

快速讓測試綠燈

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    var originEntity = JsonSerializer.Deserialize<PersonaOriginEntity>(json);

    return new PersonaEntity
    {
        Name = $"{originEntity.FirstName} {originEntity.LastName}",
        Age = 30
    };
}

Step2.2

實作計算 Age

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public PersonaEntity Parse(string json)
{
    var originEntity = JsonSerializer.Deserialize<PersonaOriginEntity>(json);

    return new PersonaEntity
    {
        Name = $"{originEntity.FirstName} {originEntity.LastName}",
        Age = originEntity.BirthDate.Year - DateTime.Now.Year
    };
}

這個測試案例會在 2019 年為綠燈，而在 2020 年變為紅燈
這不是一個好的測試，好的測試應該符合可重複性(Repeatable)，
所以我們要試著 Mock 掉 DateTime.Now

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public struct SystemDateTime
{
    private static DateTime? _mockDateTime = null;

    public static DateTime Now
    {
        get => _mockDateTime ?? DateTime.Now;
        internal set => _mockDateTime = value;
    }

    internal static void Reset()
    {
        _mockDateTime = null;
    }
}

Step2.3

改寫測試案例

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[Fact]
public void CovertAgeTodayIs2019()
{
    ////Arrange
    SystemDateTime.Now = Convert.ToDateTime("2019/12/28");
    ////Act
    var actual = _target.Parse(testJson).Age;
    ////Assert
    actual.Should().Be(30);
}

Step2.4

Mock 時間後再寫一個測試案例

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[Fact]
public void CovertAgeTodayIs2020()
{
    ////Arrange
    SystemDateTime.Now = Convert.ToDateTime("2020/12/28");
    ////Act
    var actual = _target.Parse(testJson).Age;
    ////Assert
    actual.Should().Be(31);
        }

Step2.5

改用 Given When Then，
測試案例如下，這樣會比較好讀嗎?:

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[Fact]
public void parse_name()
{
    AfterParseJson().Name.Should().Be("Tian Tank");
}

[Fact]
public void parse_age_today_is_2019()
{
    GiveTodayIs("2019/12/28").Age.Should().Be(30);
}

[Fact]
public void parse_age_today_is_2030()
{
    GiveTodayIs("2030/05/06").Age.Should().Be(41);
}

後續

  • 如果未來有多新的欄位再逐步加上測試。
  • 但在實務上我極有可能會同時驗証大量的欄位 ，比如說欄位是一對一的 Mapping
  • 想省略 PersonaOriginEntity ，有可能用 Dynamic 嗎 ?

(fin)

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