Microsoft un OpenAI sadarbībā ar GitHub ir izstrādājuši Copilot paplašinājumu, ar AI darbinātu koda optimizācijas un pabeigšanas rīku. Tas var palīdzēt izstrādātājiem, iesakot blokus vai pat koda rindas, pamatojoties uz pieejamajiem un esošajiem kodiem. Vienību testēšana programmatūras izstrādē attiecas uz koda vienību vai bloku testēšanu, lai nodrošinātu to pareizu funkcionalitāti. AI integrācija koda testēšanā var ne tikai uzlabot produktivitāti programmatūras izstrādē, bet arī vispārējo kvalitāti. Šajā rakstā ir paskaidrots, kā jūs varat izmantojiet Copilot, lai ģenerētu vienības testus .
Īss pārskats par GitHub Copilot
GitHub Copilot ir AI darbināms kodēšanas palīgs, kas iesaka koda fragmentus, pamatojoties uz koda kontekstu. OpenAI un Github izstrādāja ar AI darbinātu valodas apstrādes rīku ar GPT-3 modeli un Codex, kas nodrošina konteksta koda ieteikumus. Tas ir apmācīts par publiski pieejamiem kodiem, un to var integrēt ar populāriem kodu redaktoriem, piemēram, Visual Studio.
Ieguvumi no automatizētas vienības testa ģenerēšanas, izmantojot Copilot
- Laika ziņā efektīvs: Copilot var automātiski ģenerēt vienības testa kodu uzreiz, pamatojoties uz mūsu pieminēto aprakstu vai komentāriem. Tas var mums palīdzēt ietaupīt daudz laika, nekā manuāli rakstot pārbaudes kodus, tādējādi uzlabojot un optimizējot programmatūras izstrādes ciklu.
- Samazinātas cilvēku kļūdas: Automatizācija paātrina procesu, bet arī palīdz ievērojami samazināt cilvēku pieļautās kļūdas. Izejot cauri rakstītajam kodam, Copilot var viegli saprast mērķi un attiecīgi ģenerēt testu bez manuālām kļūdām.
- Konsekvence: Otrais pilots cenšas nodrošināt viendabīgumu testa struktūrās un modeļos, vienlaikus ģenerējot vienības testus. Šāda pieeja var mums palīdzēt uzturēt līdzīgu testēšanas pieeju visai kodu bāzei, tādējādi atvieglojot visas programmas izpratni.
- Pārbaudes vadīta izstrāde: Programmatūras testēšanas vidē uz testiem balstīta izstrāde ir metode, kas izmanto programmatūras koda testus kā atgriezenisko saiti, lai palīdzētu izstrādātājiem rakstīt vai modificēt programmatūru. Copilot atbalsta TDD praksi, izmantojot dinamiskā koda ieteikumus testa gadījumiem. Tajā pašā laikā mēs rakstām kodus, veicinot pieeju vispirms pārbaudei, kad testi tiek izveidoti pirms koda ieviešanas.
Kā izmantot Copilot, lai ģenerētu vienības testus
Lai ģenerētu testu, mēs varam sākt, instalējot GitHub Copilot paplašinājumu un izveidojot programmu, pirms ļaujam Copilot sākt testēšanu. Testa gadījuma ģenerēšanai var veikt šādas darbības:
1] Instalējiet Github Copilot paplašinājumu
Atveriet Visual Studio Marketplace , meklējiet paplašinājumu GitHub Copilot un noklikšķiniet uz Uzstādīt .
2] Izveidojiet funkciju
Lai demonstrētu vienības testa ģenerēšanu, izmantojot Copilot, mēs izveidojam programmu, kas pārbauda, vai konkrēts skaitlis ir galvenais, izmantojot Python lietotāja rakstīto funkcija ir_prime() .
Mēs sākam, izveidojot Python skripta failu, pirmskaitlis.py , kas satur iepriekš minēto funkciju un nepieciešamos kodus, lai pārbaudītu pirmskaitļus. Kad fails ir izveidots, mēs varam uzrakstīt kodu, pamatojoties uz loģiku, kas pārbaudītu pirmskaitļus.
3] Palaist vienības testu
Lai izskaidrotu, kā Copilot var ģenerēt vienības testus iepriekšminētajai programmai, mēs varam veikt tālāk minētās darbības.
- Mēs izveidojam testa funkciju ar nosaukumu vienības_pārbaudes_pirmskaitlis() lai pārbaudītu ir_prime() funkciju.
- Kad tas ir izveidots, mēs ierakstām funkcijas mērķi vai dokumentācijas virkni un pievienojam apgalvojuma nosacījumu. Kad dokumenta virkne ir pieminēta, Copilot sāk ieteikt testa apgalvojuma nosacījumu.
Padomi efektīvai vienības koda ģenerēšanai
- Skaidrs apraksts: Copilot galvenokārt ģenerē vienību kodus, pārskatot komentārus vai dokumentācijas virknes, ko lietotājs sniedz failā. Tāpēc labi uzrakstīti apraksta kodi ir būtiski, lai ģenerētu jēgpilnus vienības pārbaudes kodus.
- Mainīgo nosaukumu piešķiršana: Izmantojot mainīgo nosaukumus, kas apraksta koda mērķi, var palīdzēt ģenerēt pārbaudes gadījumus. Skaidrība mainīgo nosaukumos nodrošina, ka automātiski ģenerētie testa gadījumi atbilst mūsu cerībām.
- Izsmiešanas un izspiešanas paņēmienu izmantošana: Izsmiešana un izspiešana ir testēšanas metodes, ko izmanto, lai izveidotu fiktīvu vidi, lai pārbaudītu koda funkcijas. Izsmiešana rada reāla objekta, piemēram, datu bāzes vai tīmekļa pakalpojuma, klonu, savukārt Stubbing izveido vienkāršotu funkcijas versiju, no kuras ir atkarīgs testējamais kods.
- Pārskatiet ieteikto kodu: Copilot ieteikumi ir jāpārskata, lai nodrošinātu, ka tie atbilst testēšanas prasībām un kodēšanas standartiem.
Vienību testēšanas ierobežojumi, izmantojot GitHub Copilot
GitHub Copilot Chat ir paredzēts, lai sniegtu jums visatbilstošāko atbildi uz jūsu jautājumu. Tomēr tas ne vienmēr var sniegt jūsu meklēto atbildi. Copilot Chat lietotāji ir atbildīgi par sistēmas ģenerēto atbilžu pārskatīšanu un apstiprināšanu, lai nodrošinātu, ka tās ir precīzas un atbilstošas.
Es ceru, ka ziņa bija noderīga, un jūs sapratāt priekšrocības un ierobežojumus, izmantojot GitHub, lai ģenerētu vienību testēšanu.
Vai Copilot ģenerētais vienības tests aptver stūra korpusus?
Copilot ir noderīgs rīks vienību pārbaudēm, taču tas var neattiekties uz visiem scenārijiem. Jums rūpīgi jāpārskata tā ieteikumi un jāapsver neparastas ievades vai kļūdas. Esiet radošs, lai nodrošinātu visaptverošas pārbaudes. Jūsu zināšanas ir ļoti svarīgas stabilu vienību testiem, pat ar Copilot.
Vai pārbaudes gadījumos Copilot spēj apstrādāt sarežģītus algoritmus?
Otrais pilots cīnās ar sarežģītu algoritmu testēšanu. Lai gan tas var rakstīt pamata testus, tas nevar aizstāt jūsu zināšanas. Sarežģītiem algoritmiem izveidojiet īpašus testus, kuru mērķauditorija ir unikāla loģika. Copilot var būt noderīgs, taču jūsu zināšanas vienmēr ir nepieciešamas sarežģītiem testiem.
