【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。
```
註:TDD 事實上是可以不是單元測試等級的。
```
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。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅在地上滾的工程師 Nic,也在其Youtube影片中提到,現在學習知識的渠道越來越多,無論對於零基礎或是有經驗的工程師,想要持續成長應該看書還是看影片來的更有效率呢? 主要會和你分享我過去從新手到資深的過程中,如何持續保持進步及學習的經驗 也許這個經驗可以幫助到你,也歡迎留言和我分享你的看法 相信彼此分享不同的學習見解,能讓對於想要更精進自己程式開發...
單元測試 書 在 91 敏捷開發之路 Facebook 的精選貼文
整理地蠻好的,從原理、設計、測試、流派、相關參考都解說地蠻齊全的。
大家若要應用到實務上,還可以再額外留意幾點補全:
1. 需求:怎麼從需求解析情境,用測試描述情境,搭配一點實例化需求到 ATDD 再到 TDD, 至少測試案例的顆粒度跟設計是從需求過來的,而不是單純用來驗證程式碼寫得對不對
2. 重構:重構測試,或是說測試該怎麼重構成像情境, (scenario), 而不是程式 (code),這是測試程式文件化的基本要件
3. 遺留代碼:怎麼針對遺留代碼優雅地加入 isolated 單元測試,優雅包含低風險、快速、設計簡潔。這是實務上最難的一道關卡,有趣的是,如果你掌握文中的核心概念跟實務上的切入點、脈絡跟基本技巧,絕大部分的語言 legacy code 加入單元測試的方式,萬變不離其宗。
能整理出這樣的系列文,除了要很有耐心外,還得方方面面的基本功都得到位,才能講到點。
當然,每個人對這一整塊領域的內容理解跟解說不盡相同,但這不是對錯的問題,而是視角跟 context 的差異,我還是覺得很值得推薦這樣的文章給大家,上面也有許多很好的 reference 與書籍推薦。
單元測試 書 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的精選貼文
📜 [專欄新文章] ZKP 與智能合約的開發入門
✍️ Johnson
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
這篇文章將以程式碼範例,說明 Zero Knowledge Proofs 與智能合約的結合,能夠為以太坊的生態系帶來什麼創新的應用。
本文為 Tornado Cash 研究系列的 Part 2,本系列以 tornado-core 為教材,學習開發 ZKP 的應用,另兩篇為:
Part 1:Merkle Tree in JavaScript
Part 3:Tornado Cash 實例解析
Special thanks to C.C. Liang for review and enlightenment.
近十年來最強大的密碼學科技可能就是零知識證明,或稱 zk-SNARKs (zero knowledge succinct arguments of knowledge)。
zk-SNARKs 可以將某個能得出特定結果 (output) 的計算過程 (computation),產出一個證明,而儘管計算過程可能非常耗時,這個證明卻可以快速的被驗證。
此外,零知識證明的額外特色是:你可以在不告訴對方輸入值 (input) 的情況下,證明你確實經過了某個計算過程並得到了結果。
上述來自 Vitalik’s An approximate introduction to how zk-SNARKs are possible 文章的首段,該文說是給具有 “medium level” 數學程度的人解釋 zk-SNARKs 的運作原理。(可惜我還是看不懂 QQ)
本文則是從零知識證明 (ZKP) 應用開發的角度,結合電路 (circuit) 與智能合約的程式碼來說明 ZKP 可以為既有的以太坊智能合約帶來什麼創新的突破。
基本上可以謹記兩點 ZKP 帶來的效果:
1. 擴容:鏈下計算的功能。
2. 隱私:隱藏秘密的功能。
WithoutZK.sol
首先,讓我們先來看一段沒有任何 ZKP 的智能合約:
這份合約的主軸在 process(),我們向它輸入一個秘密值 secret,經過一段計算過程後會與 answer 比對,如果驗證成功就會改寫變數 greeting 為 “answer to the ultimate question of life, the universe, and everything”。
Computation
而計算過程是一個簡單的函式:f(x) = x**2 + 6。
我們可以輕易推出秘密就是 42。
這個計算過程有很多可能的輸入值 (input) 與輸出值 (output):
f(2) = 10
f(3) = 15
f(4) = 22
…
但是能通過驗證的只有當輸出值和我們存放在合約的資料 answer 一樣時,才會驗證成功,並執行 process 的動作。
可以看到有一個 calculate 函式,說明這份合約在鏈上進行的計算,以及 process 需要輸入參數 _secret,而我們知道合約上所有交易都是公開的,所以這個 _secret 可以輕易在 etherscan 上被看到。
從這個簡單的合約中我們看到 ZKP 可以解決的兩個痛點:鏈下計算與隱藏秘密。
Circuits
接下來我們就改寫這份合約,加入 ZKP 的電路語言 circom,使用者就能用他的 secret 在鏈下進行計算後產生一個 proof,這 proof 就不會揭露有關 secret 的資訊,同時證明了當 secret 丟入 f(x) = x**2 + 6 的計算過程後會得出 1770 的結果 (output),把這個 proof 丟入 process 的參數中,經過 Verifier 的驗證即可執行 process 的內容。
有關電路 circuits 的環境配置,可以參考 ZKP Hello World,這裡我們就先跳過去,直接來看 circom 的程式碼:
template Square() { signal input in; signal output out; out <== in * in;}template Add() { signal input in; signal output out; out <== in + 6;}template Calculator() { signal private input secret; signal output out; component square = Square(); component add = Add(); square.in <== secret; add.in <== square.out; out <== add.out;}component main = Calculator();
這段就是 f(x) = x**2 + 6 在 circom 上的寫法,可能需要時間去感受一下。
ZK.sol
circom 寫好後,可以產生一個 Verifier.sol 的合約,這個合約會有一個函式 verifyProof,於是我們把上方的合約改寫成使用 ZKP 的樣子:
我們可以發現 ZK 合約少了 calculate 函式,顯然 f(x) = x**2 + 6 已經被我們寫到電路上了。
snarkjs
產生證明的程式碼以 javascript 寫成如下:
let { proof, publicSignals } = await groth16.fullProve(input, wasmPath, zkeyPath);
於是提交 proof 給合約,完成驗證,達到所謂鏈下計算的功能。
最後讓我們完整看一段 javascript 的單元測試,使用 snarkjs 來產生證明,對合約的 process 進行測試:
對合約來說, secret = 42 是完全不知情的,因此隱藏了秘密。
publicSignals
之前不太清楚 publicSignals 的用意,因此在這裡特別說明一下。
基本上在產生證明的同時,也會隨帶產生這個 circom 所有的 public 值,也就是 publicSignals,如下:
let { proof, publicSignals } = await groth16.fullProve(input, wasmPath, zkeyPath);
在我們的例子中 publicSignals 只有一個,就是 1770。
而 verifyProof 要輸入的參數除了 proof 之外,也要填入 public 值,簡單來說會是:
const isValid = verifyProof(proof, publicSignals);
問題來了,我們在設計應用邏輯時,當使用者要提交參數進行驗證的時候,publicSignals 會是由「使用者」填入嗎?或者是說,儘管是使用者填入,那它需不需要先經過檢查,才可以填入 verifyProof?
關鍵在於我們的合約上存有一筆資料:answer = 1770
回頭看合約上的 process 在進行 verifyProof 之前,必須要檢查 isAnswer(publicSignals[0]):
想想要是沒有檢查 isAnswer,這份合約會發生什麼事情?
我們的應用邏輯就會變得毫無意義,因為少了要驗證的答案,就只是完成計算 f(42) = 1770,那麼不論是 f(1) = 7 或 f(2) = 10,使用者都可以自己產生證明與結果,自己把 proof 和 publicSignals 填入 verifyProof 的參數中,都會通過驗證。
至此可以看出,ZKP 只有把「計算過程」抽離到鏈下的電路,計算後的結果仍需要與鏈上既有的資料進行比對與確認後,才能算是有效的應用 ZKP。
應用邏輯的開發
本文主要談到的是 zk-SNARKs 上層應用邏輯的開發,關於 ZKP 的底層邏輯如上述使用的 groth16 或其他如 plonk 是本文打算忽略掉的部分。
從上述的例子可以看到,即使我們努力用 circom 實作藏住 secret,但由於計算過程太過簡單,只有 f(x) = x**2+6,輕易就能從 answer 反推出我們的 secret 是 42,因此在應用邏輯的開發上,也必須注意 circom 的設計可能出了問題,導致私密訊息容易外洩,那儘管使用再強的 ZKP 底層邏輯,在應用邏輯上有漏洞,也沒辦法達到隱藏秘密的效果。
此外,在看 circom 的程式碼時,可以關注最後一個 template 的 private 與 public 值分別是什麼。以本文的 Calculator 為例,private 值有 secret,public 值有 out。
另外補充:
如果有個 signal input 但它不是 private input,就會被歸類為 public。
一個 circuit 至少會有一個 public,因為計算過程一定會有一個結果。
最後,在開發的過程中我會用 javascript 先實作計算過程,也可以順便產出 input.json,然後再用 circom 語言把計算過程實現,產生 proof 和 public 後,再去對照所有 public 值和 private 值,確認是不是符合電路計算後所要的結果,也就是比較 javascript 算出來的和 circom 算出來的一不一樣,如果不一樣就能確定程式碼是有 bug 的。
參考範例:https://github.com/chnejohnson/circom-playground
總結
本文的程式碼展現 ZKP 可以做到鏈下計算與隱藏秘密的功能,在真實專案中,可想而知電路的計算過程不會這麼單純。
會出現在真實專案中的計算像是 hash function,複雜一點會加入 Merkle Tree,或是電子簽章 EdDSA,於是就能產生更完整的應用如 Layer 2 擴容方案之一的 ZK Rollup,或是做到匿名交易的 Tornado Cash。
本文原始碼:https://github.com/chnejohnson/mini-zkp
下篇文章就來分享 Tornado Cash 是如何利用 ZKP 達成匿名交易的!
參考資料
概念介紹
Cryptography Playground
zk-SNARKs-Explainer
神奇的零知識證明!既能保守秘密,又讓別人信你!
認識零知識證明 — COSCUP 2019 | Youtube
應用零知識證明 — COSCUP 2020 | Youtube
ZK Rollup
動手實做零知識 — circom — Kimi
ZK-Rollup 开发经验分享 Part I — Fluidex
ZkRollup Tutorial
ZK Rollup & Optimistic Rollup — Kimi Wu | Medium
Circom
circom/TUTORIAL.md at master · iden3/circom · GitHub
ZKP Hello World
其他
深入瞭解 zk-SNARKs
瞭解神秘的 ZK-STARKs
zk-SNARKs和zk-STARKs解釋 | Binance Academy
[ZKP 讀書會] MACI
Semaphore
Zero-knowledge Virtual Machines, the Polaris License, and Vendor Lock-in | by Koh Wei Jie
Introduction & Evolution of ZK Ecosystem — YouTube
The Limitations of Privacy — Barry Whitehat — YouTube
Introduction to Zero Knowledge Proofs — Elena Nadolinski
ZKP 與智能合約的開發入門 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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單元測試 書 在 在地上滾的工程師 Nic Youtube 的最佳貼文
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1. 面試預期的情況
自我介紹已經準備的很熟,應該沒有問題,會嘗試主動多聊一些後端實作的經驗
2. 面試實際的情況
沒有預期會考白板題,有點緊張,結果過程中一股腦的想把題目做完,卻忘了問面試官更多的規格,導致最後好像有點聊不太下去
雖然有聊到後端實作,不過面試官提到的 Desing Pattern 卻不太熟悉,也對單元測試並不瞭解
3. 下次怎麼做可以更好
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章節:
00:00 從求職到徵才
01:47 履歷怎麼寫?
02:51 精簡勝於冗長
04:13 量化實際指標
06:27 基本履歷架構
06:59 如何面試?
08:29 面對挫折及解決問題
09:22 面試節奏
10:18 AfterActionReview
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