开源神器：自动生成随机 mock 数据测试对象

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>  {
    @Overridepublic 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;}}

这样生成的就是我们自己的数据生成策略。

不足之处

当然，老马觉得这些特性还是不太方便。

希望作者可以实现支持全局配置之类的特性，这样会更加方便的。

各位小伙伴也可以体验一下，让自己早点下班，享受属于自己的时光。

小结

今天我们和大家一起感受了数据填充工具的便利性，大家工作中有需要就可以用起来。

为了便于大家学习，所有源码均已开源：

对象填充：https://github.com/houbb/data-factory

性能压测：https://github.com/houbb/junitperf

希望本文对你有所帮助，如果喜欢，欢迎点赞收藏转发一波。

我是老马，期待与你的下次相遇。