UIインタラクションでAPIテストを強化する
新しいテクニックでUIテストを効果的なAPIテストに変えるよ。
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現代のウェブアプリケーションは、APIを使ってサーバーとやり取りしたり、さまざまなイベントに基づいてユーザーインターフェースを更新したりしてるよね。これらのAPIをテストすることはめっちゃ重要で、ユーザーインターフェースとバックエンドシステムの架け橋になってるから。でも、従来のAPIテストツールは仕様書に頼ってることが多くて、いつもその情報が正確かどうかもわからないし、そうなるとAPIテストを自動化するのが難しくなっちゃう。
この問題を解決するために、ユーザーインターフェース(UI)テストを使ってAPIテストを作成する新しい手法が開発されたんだ。この方法は、UIを通じて行われたインタラクションをキャッチして、それに基づいてAPIテストを生成するってわけ。要するに、完全な仕様がなくても開発者が便利なAPIテストを作成できるようになるんだ。
APIテストの重要性
ウェブアプリケーションでは、APIがユーザーからのリクエストを処理して必要な情報を返す役割を果たしてる。これらのAPIをテストするのは、正しく効率的に動いているかを確認するために必須なんだけど、いくつかの理由でこのテストは難しいんだ。
仕様書がない: 多くのAPIには仕様書が存在しない。開発者が書かない限り、何をテストすればいいかわからないことが多い。
ドキュメントの不一致: 仕様書があっても、実際のAPIの動作と一致しないことがある。これが混乱やテストのエラーにつながるんだ。
自動テストの限界: 現在のツールは、仕様書が欠けているとテストを自動生成できないことが多くて、徹底したテストができないことがある。
こうした課題を考えると、UIテストを使ってAPIテストを作成する新しいアプローチは大きな利点があるよ。リアルなインタラクションをキャッチして、それを重要なAPI機能のテストに変える手段を提供してるんだ。
新しいアプローチの仕組み
この手法には以下のステップがあるよ:
UIテストの実行: ユーザーの行動をシミュレーションするUIテストを実行することから始まるんだ。ボタンをクリックしたり、フォームに入力したりする動作ね。
APIコールのモニタリング: UIテストが実行されている間に、そのインタラクションで行われたAPIコールをキャッチする。ブラウザからサーバーに送信されたリクエストと、返ってきたレスポンスをトラッキングするんだ。
不要なコールのフィルタリング: キャッチしたデータには、アプリケーションの機能テストに必要ない多くの無関係なAPIコールが含まれていることがある。この新しい方法は、必要なコールだけに焦点を当ててフィルタリングするよ。
APIテストの生成: 関連するAPIコールを使って、UIに依存せずに実行できるAPIテストケースを生成する。これらのテストはAPIの機能を直接確認するためのものなんだ。
API仕様書の作成: テストを生成するだけでなく、モニタリングとフィルタリングによって発見されたAPIエンドポイントを説明するOpenAPI仕様書も作成する。この仕様書は開発者やテスターのドキュメントとして役立つんだ。
テストパフォーマンス
この新しい手法の効果は、APIテストと仕様書の精度と再現率を評価することで研究されているよ。
精度は生成されたテストと仕様書の正確さを指す。高い精度は、生成されたテストが実際のAPIの動作を正確に反映していることを意味する。
再現率は、生成されたテストと仕様書内ですべての関連APIエンドポイントを特定して含める能力を測る。高い再現率は、この手法がほとんどのAPIインタラクションをうまく特定できたことを示すんだ。
評価の結果、この新しいアプローチは素晴らしい結果を出せることがわかった。生成されたAPIテストは最大98%の精度を示し、ほとんどがAPIの動作を正確に反映してた。再現率は49%から56%に向上して、より多くのAPIエンドポイントをキャッチしたよ。
カバレッジの向上
この手法のもう一つの大きな利点は、コードカバレッジの向上だ。コードカバレッジは、自動テストによってアプリケーションのコードのどのくらいがテストされたかを測るもので、高いカバレッジはテスト中により多くの潜在的な問題を検出できることを意味する。
実際のテストでは、生成されたAPIテストがカバレッジ率を大幅に改善した。既存の自動REST APIテストツールに追加したところ、ステートメントカバレッジで平均52%、ブランチカバレッジで99%のカバレッジが増加した。これによって、アプリケーションのより多くの部分がテストされるようになり、潜在的な問題を特定する可能性が高くなったんだ。
実行効率
この新しい手法の際立った特徴の一つは、従来のUIテストと比べて効率がいいこと。UIテストの実行は時間がかかることがあるけど、この手法で作成されたAPIテストはかなり速く実行されるよ。
例えば、UIテストスイートは平均7分かかるのに対して、生成されたAPIテストスイートは約0.6分で完了する。この改善は実行時間を10倍以上短縮してる。こうした効率性は、開発プロセス中に頻繁にテストを行う必要がある開発者にとって重要なんだ。
開発者への実用的な利点
この手法は開発者にとって大きな影響がある。UIインタラクションから自動APIテストを作成できるようになることで、開発者は時間を節約して、より良いテストカバレッジを確保できる。新しいアプローチは、UIとAPIテストをつなぐより統合的なテストソリューションを提供するから、しばしば別々のプロセスとして扱われてるものを統合できるんだ。
さらに、テストと同時に意味のあるAPI仕様書を生成することができるから、開発者は自分が扱っているAPIのドキュメントを改善できる。このドキュメントは、新しいチームメンバーがAPIの機能を理解するのに役立ったり、時間が経つにつれてアプリケーションの保守に役立ったりするよ。
課題と限界
メリットがある一方で、この新しいアプローチにはいくつかの限界もある。例えば、この手法は元のUIテストの効果に頼っているよ。もしUIテストが特定のインタラクションをカバーしていなければ、生成されたAPIテストはそれを含まなくなって、重要な機能を見逃す可能性があるんだ。
さらに、このアプローチは複雑な入力を必要とするAPIや、非常に動的なAPIに対しても苦労するかもしれない。場合によっては、開発者が生成されたテストを補足するために追加のテストを行う必要があることもあるんだ。
結論
UIテストからAPIテストを切り出す手法は、ソフトウェアテストにおいて大きな進展を示すものだ。利用可能なAPI仕様の不足や、既存の自動テストツールの限界といった一般的な課題に対処している。
開発者が効率的に意味のあるAPIテストと仕様を生成できるようにすることで、このアプローチはウェブアプリケーション全体の品質を向上させるんだ。ソフトウェアが進化し続ける中で、こうした方法がアプリケーションが堅牢で効率的、ユーザーフレンドリーであることを保証するために重要になるだろう。
この新しい手法を取り入れることで、開発チームはテストプロセスをよりうまく管理できるようになり、コードの品質を向上させ、ユーザーにより良い製品を提供できるようになるんだ。ソフトウェア開発が自動テストとより深く統合され続ける中で、効率とカバレッジを改善するメソドロジーが成功の鍵を握ることになるだろう。
タイトル: Carving UI Tests to Generate API Tests and API Specification
概要: Modern web applications make extensive use of API calls to update the UI state in response to user events or server-side changes. For such applications, API-level testing can play an important role, in-between unit-level testing and UI-level (or end-to-end) testing. Existing API testing tools require API specifications (e.g., OpenAPI), which often may not be available or, when available, be inconsistent with the API implementation, thus limiting the applicability of automated API testing to web applications. In this paper, we present an approach that leverages UI testing to enable API-level testing for web applications. Our technique navigates the web application under test and automatically generates an API-level test suite, along with an OpenAPI specification that describes the application's server-side APIs (for REST-based web applications). A key element of our solution is a dynamic approach for inferring API endpoints with path parameters via UI navigation and directed API probing. We evaluated the technique for its accuracy in inferring API specifications and the effectiveness of the "carved" API tests. Our results on seven open-source web applications show that the technique achieves 98% precision and 56% recall in inferring endpoints. The carved API tests, when added to test suites generated by two automated REST API testing tools, increase statement coverage by 52% and 29% and branch coverage by 99% and 75%, on average. The main benefits of our technique are: (1) it enables API-level testing of web applications in cases where existing API testing tools are inapplicable and (2) it creates API-level test suites that cover server-side code efficiently while exercising APIs as they would be invoked from an application's web UI, and that can augment existing API test suites.
著者: Rahulkrishna Yandrapally, Saurabh Sinha, Rachel Tzoref-Brill, Ali Mesbah
最終更新: 2023-05-23 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.14692
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.14692
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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