【從學員練習影片觀察到一個關於 TDD 的有趣現象】

極速開發的課後練習作業，雖說重點是放在極速開發要學習的技巧與刻意練習的模型，但開發的方式、順序也是刻意安排成類似 TDD 的進行方式，來讓生產力最大化（TDD 本來就是幫助開發的，不是幫助測試的）

我從2位第一次上我課的學員（當然就是 #極速開發，代表他們沒上過#單元測試 跟 #TDD與持續重構），雖然他們是照著示範影片、上課教學用 TDD 在寫整個 tennis 的過程，但從他們執行測試的時間點就可以發現：

「他是用測試來驗證 production code 的正確性」，即使他先寫了測試，也不先執行，沒有看到紅燈，每次都等到 production code 寫完了，應該要綠燈時，才執行測試。

而其他上過 TDD 課的同學 ，或是上過單元測試的同學，知道測試是用來描述情境，如果現在「加入的這個情境是新的需求或需求異動，代表目前 production code 還不支援這個情境，執行測試跑出的紅燈，就是等等 production code 要完成的 #目標」

test-frist 從來都只是 TDD 其中一個小小的衍生產物，而不是全貌。TDD, 測試驅動開發 從來都是一種開發方法，而不是測試方法。

總有些人老愛把 TDD 拿來跟測試相提並論，就總是喜歡把 test-first 當作靶子打，覺得違反人性跟直覺，覺得先寫測試在很多情況下是浪費時間或是不 work，可能拿來跟一堆測試的方法論相提並論，或總是只拿回歸測試的效益來當作 TDD 的整體。抑或是陷入 isolation unit test 與 integration test (其實就是非 isolation 等級、有實際依賴的自動測試）之爭。

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註：TDD 事實上是可以不是單元測試等級的。
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要比較正確看待 TDD 的角度，首先要知道它是幫助開發的、它是一種開發方式（當然不是唯一一種，甚至也不會是最好的一種，因為根本沒有最好，只有剛好）

接著要了解 TDD 可能用 IPO 模型還比較貼切，input-process-output，在你開發任何功能之前，你總要先想過這件事。而先想這件事，才是 TDD 的最基本精神。

接著是怎麼把你想好的東西，變成可執行的 spec，我們只是用測試程式來「描述」你腦袋中的「IPO模型」，把 process 的過程當作一個黑箱子。

而這個 IPO 模型在結合成「使用情境」，就會帶來「高易用性 API 的好處」，只有在一開始就先想好怎麼給別人用，最後才會好用。所謂的一開始想好，指的不是預先設計一堆 class，而是 input/output 想清楚期待（一般會結合實例化需求，搭配 Given/When/Then 的 gherkin style 來把前置條件、資料、前提想好，當發生什麼事，應該是怎樣的結果），然後描述它。在紅燈定義清楚目標，綠燈完成 input/output 關係且沒弄壞前面的所有情境後，來針對 process 進行重構（事實上 Kent Beck 的 TDD by Example 更多是用 refactor 來 #完成 process。

```
註：所謂的 output 不一定只有回傳值，包含外部依賴狀態、資料的改變，甚至顆粒度小一點，針對物件導向設計的話，物件內部狀態的改變也算，只是物件內部狀態改變，驗證點要嘛是拿得到內部狀態，要嘛就是要驗證物件哪個行為會因這個內部狀態而有所不同。
```

## 戰 TDD 之前該先做好的功課
要戰 TDD，是不是至少要把 Kent Beck 的 TDD by Example 看完？

要戰 TDD，請不要拿它跟測試方法論來比，那只是一下就被人看破手腳。因為它是個開發方法論。

要戰 TDD，請不要把它的好處只限縮在跟回歸測試、自動測試的比較，因為那只是它的衍生好處，當你試過在白海報紙上 TDD 就懂，TDD 是在釐清你的思緒的同時，又可以以終為始，確保你在 production code 的每一個動作都是為了滿足某個期待的情境。

要戰 TDD，請不要去把 單元測試、整合測試捲進來，那是測試的顆粒度，那是測試的分類，TDD 從來都不是只能限於單元測試。

要戰 TDD，請不要在那邊戰他是 bottom-up ，是直接從程式/class 的角度出發，事實上 TDD 既不是 bottom-up, 也不是 top-down, （書裡面就有講這件事咩），實務上的 TDD 結合倫敦派(GOOS)跟芝加哥派(Classic TDD)，會更像 Outside-In 的進行方式，先定義好驗收情境，接著從最外部（也就是使用者看得到的部份）一路把依賴往另一邊的系統邊界推，直到推到系統以外的依賴資源（persistence 或 external API/service）

```
註： ATDD by Example 中 ATDD by Example, Kent Beck 寫的序最後的一段話。

Kent Beck:
「就像我曾說過的，TDD的一個缺點是，它可能會退化為一種用來滿足開發人員需求的編程技能。某些開發人員從更廣泛的角度來看待TDD，輕易在他們測試的不同抽象級別間跳躍。然而在ATDD中不存在歧義，這是一種加強與非編程人員溝通的技術。我們之間良好的協作關係，以及作為這種關係基礎的溝通，能夠使軟件開發更有效率。採用ATDD是向著溝通更清晰這個目標邁進的重要一步，而此書是一本全面又平易近人的入門讀物。」
```

要戰 TDD，請不要只關注在 test-frist，因為他只是用 test 來幫助你 think-first，不要邊寫邊想。然後不要過份依賴或相信你腦袋的能力，把你想好的東西具體化出來，最好可以被直接執行，最好除了你以外每個人執行出來的結果都會一樣（不管是對的，還是錯的）

要戰 TDD， 請不要把論點放在見樹不見林，如果你有看 TDD by Example 的 Part 1, Part 2 那兩個加起來共 24 個章節，就知道一開始就得把當下想到的全貌紀錄在一個「紙本」的 backlog (所謂的紙本，只是要講這並不依賴於任何工具）

而這個需求輪廓的全貌，會隨著你逐漸完成一部分一部分的情境，設計逐漸浮現後，而隨時跟著增減調整。

但不代表 TDD 就是先想到一個測試案例，就直接先幹下去了，那根本是亂搞。

以上這些，都還不是在列 TDD 的好處，而是針對那些從來沒搞懂 TDD 但又愛戰 TDD 的人一點提醒，你戰的很可能是「你誤解的 TDD」。

TDD 還有許多實務上的用途，列上我在譯者序中的一小段：

>> 測試驅動開發（Test-Driven Development, TDD）！一種以測試為開發輔助、以測試來描述需求情境、以測試來當作目標、以測試來表達期望、以測試來驗證疑問、以測試來實驗學習、以測試來溝通協作、以測試來協助設計高易用性 API 的「開發方法」。

譯者序有開放給大家看，請見：https://tdd.best/book/tdd-by-example/

拜託，要戰之前去看一下祖師爺 Kent Beck 對 TDD 的原始見解：https://www.tenlong.com.tw/products/9789864345618?list_name=srh

如果你想正確的使用 TDD 來幫助你在實務上產生許多的價值，帶來許多的好處，尤其是需求釐清、持續重構、小步快跑的部份，最好理解的培訓課就在這：https://tdd.best/courses/classic-tdd-by-example-video-training/

最後我想講一段話：
TDD 從來都不該被導入到團隊中，但它是一種很好的自我鍛鍊與學習的方式，也是一種能用很低的成本來帶來很多好處的開發方法（見下方註腳），然而它也不是適用所有的情況，但它可以讓『完美』變成一個動詞，而非不變的形容詞。

```
註：
Kent Beck 在 DHH 靠腰：《TDD is Dead》 之後寫的一篇反串文：《RIP TDD》
https://www.facebook.com/notes/1063422864115918/

我幾年前的簡易翻譯，通常也是 TDD 可以幫助你解決的問題，如下：

- Over-engineering （過度設計）
- API feedback （改善API的設計與可用性）
- Logic errors （想的跟寫的不一樣，寫的跟需求不一樣）
- Documentation （寫跟維護文件是痛苦的）
- Feeling overwhelmed （找不到切入點）
- Separate interface from implementation thinking （抽象設計）
- Agreement （確保已修正問題的證據）
- Anxiety （改東壞西的擔心受怕）

```

很久沒對 TDD 發表這種長篇大論了，因為不理解、不想理解、不同角度理解的人居多，能真的到各自的塔上用不同角度來看原義，以及實務上用它來幫助解決的問題有哪些的人，真的太少。

大部分人只想針對這個詞彙來攻訐以博得流量跟吸引目光，而不是想著「我可以用它來幫助我什麼」

問題跟需求是中性的，解決問題跟滿足需求的手段與方式有千萬種，不會只有一種，也不會有所謂的對錯，多點角度去了解不同的方法、方式，然後融會貫通，發揮綜效，在實務上用最少的成本與風險來產生最大的價值，這才是真正的目標。

導入敏捷不該是目標，導入 TDD 也不該是目標，目標永遠都是在實務上產生價值、解決問題、滿足需求。

國立陽明交通大學-數據科學與雲端運算- Advanced visualization-機器學習
大數據利用時間的特性，以統計圖表呈現分析結果，以然成為一種企業尋找管理策略的方法。商業智慧的成功，當然也可以促成醫學智慧的成功。
孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT

時間軸
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01:28:00 機器學習-線性回歸做預測
01:40:00 機器學習-分群

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00:00 PPT簡報實務應用簡介
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