So verwenden Sie Copilot zum Generieren von Unit-Tests

Microsoft und OpenAI haben in Zusammenarbeit mit GitHub die Erweiterung Copilot entwickelt, ein KI-gestütztes Tool zur Codeoptimierung und -vervollständigung. Es kann Entwicklern helfen, indem es Blöcke oder sogar Codezeilen auf der Grundlage verfügbarer und vorhandener Codes vorschlägt. Unit-Tests in der Softwareentwicklung beziehen sich auf das Testen von Codeeinheiten oder -blöcken, um deren ordnungsgemäße Funktionalität sicherzustellen. Die Integration von KI in Code-Tests kann nicht nur die Produktivität der Softwareentwicklung, sondern auch die Gesamtqualität verbessern. In diesem Beitrag wird erklärt, wie Sie Copilot zum Generieren von Unit-Tests verwenden können .

Ein kurzer Überblick über GitHub Copilot

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Codierassistent, der Codeausschnitte basierend auf dem Kontext des Codes vorschlägt. OpenAI und Github haben mit dem GPT-3-Modell und Codex ein KI-gestütztes Sprachverarbeitungstool entwickelt, das kontextbasierte Codevorschläge liefert. Es wird anhand öffentlich verfügbarer Codes trainiert und kann in gängige Codeeditoren wie Visual Studio integriert werden.

Vorteile der automatischen Unit-Test-Generierung durch Copilot

1. Zeitsparend: Copilot kann automatisch Unit-Testcode basierend auf der Beschreibung oder den Kommentaren, die wir angeben, sofort generieren. Dadurch können wir im Vergleich zum manuellen Schreiben der Testcodes viel Zeit sparen und so den Softwareentwicklungszyklus verbessern und optimieren.
2. Weniger menschliche Fehler: Die Automatisierung beschleunigt den Prozess, trägt aber auch dazu bei, häufige menschliche Fehler deutlich zu reduzieren. Durch Durchsicht des geschriebenen Codes kann Copilot den Zweck leicht verstehen und den Test entsprechend ohne manuelle Fehler generieren.
3. Konsistenz: Copilot tendiert dazu, beim Generieren von Unit-Tests Einheitlichkeit in Teststrukturen und -mustern zu erzwingen. Ein solcher Ansatz kann uns dabei helfen, einen ähnlichen Testansatz für die gesamte Codebasis beizubehalten, was das Verständnis des gesamten Programms erleichtert.
4. Copilot unterstützt TDD-Praktiken durch seine dynamischen Codevorschläge für Testfälle. Gleichzeitig schreiben wir die Codes und fördern einen Test-First-Ansatz, bei dem Tests erstellt werden, bevor der Code implementiert wird.

So verwenden Sie Copilot zum Generieren von Unit-Tests

Um den Test zu generieren, können wir zunächst die GitHub Copilot-Erweiterung installieren und das Programm erstellen, bevor wir Copilot mit dem Testen beginnen lassen. Zur Generierung von Testfällen können die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1] Installieren Sie die Github Copilot-Erweiterung

Öffnen Sie den Visual Studio Marketplace , suchen Sie nach der GitHub Copilot-Erweiterung und klicken Sie auf Installieren .

2] Erstellen Sie eine Funktion

Um die Generierung von Unit-Tests mit Copilot zu demonstrieren, erstellen wir ein Programm, das mithilfe der benutzerdefinierten Python- Funktion is_prime() prüft, ob eine bestimmte Zahl eine Primzahl ist .

Wir beginnen mit der Erstellung einer Python-Skriptdatei, prime_number.py , die die oben genannte Funktion und die erforderlichen Codes zur Überprüfung auf Primzahlen enthält. Sobald die Datei erstellt ist, können wir den Code basierend auf der Logik schreiben, die auf Primzahlen prüft.

3] Unit-Test ausführen

Um zu erklären, wie Copilot Unit-Tests für das obige Programm generieren kann, können wir die unten aufgeführten Schritte befolgen:

• Wir erstellen eine Testfunktion namens unit_test_prime_number() , um die Funktion is_prime() zu testen .
• Nach der Erstellung schreiben wir den Zweck oder die Dokumentationszeichenfolge für die Funktion und fügen die Assertion-Bedingung hinzu. Sobald die Dokumentationszeichenfolge erwähnt wird, beginnt Copilot, die Assertion-Bedingung für den Test vorzuschlagen.

Tipps zur effektiven Unitcodegenerierung

• Klare Beschreibung: Copilot generiert Unit-Codes hauptsächlich durch Überprüfung der Kommentare oder Dokumentationszeichenfolgen, die der Benutzer in der Datei angibt. Daher sind gut geschriebene Beschreibungscodes für die Generierung aussagekräftiger Unit-Testcodes unerlässlich.
• Variablenbenennung: Die Verwendung von Variablennamen, die den Zweck des Codes beschreiben, kann bei der Generierung von Testfällen hilfreich sein. Durch die Klarheit der Variablennamen wird sichergestellt, dass die automatisch generierten Testfälle unseren Erwartungen entsprechen.
• Verwenden von Mocking- und Stubbing-Techniken: Mocking und Stubbing sind Testtechniken, mit denen Dummy-Umgebungen erstellt werden, um die Funktionen des Codes zu untersuchen. Beim Mocking wird ein Klon eines realen Objekts erstellt, beispielsweise einer Datenbank oder eines Webdienstes, während beim Stubbing eine vereinfachte Version einer Funktion erstellt wird, von der der getestete Code abhängt.
• Überprüfen Sie den vorgeschlagenen Code: Die Vorschläge von Copilot sollten überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie die Testanforderungen und Codierungsstandards erfüllen.

Einschränkungen beim Unit-Testen mit GitHub Copilot

GitHub Copilot Chat soll Ihnen die relevanteste Antwort auf Ihre Frage liefern. Es kann jedoch sein, dass er nicht immer die Antwort liefert, nach der Sie suchen. Benutzer von Copilot Chat sind dafür verantwortlich, die vom System generierten Antworten zu überprüfen und zu validieren, um sicherzustellen, dass sie korrekt und angemessen sind.

Ich hoffe, der Beitrag war hilfreich und Sie haben die Vorteile und Einschränkungen der Verwendung von GitHub zum Generieren von Unit-Tests verstanden.

Deckt der von Copilot generierte Komponententest Sonderfälle ab?

Copilot ist ein hilfreiches Tool für Unit-Tests, deckt aber möglicherweise nicht jedes Szenario ab. Sie sollten seine Vorschläge gründlich prüfen und ungewöhnliche Eingaben oder Fehler berücksichtigen. Seien Sie kreativ, um umfassende Tests sicherzustellen. Ihr Fachwissen ist für solide Unit-Tests entscheidend, auch mit Copilot.

Ist Copilot in der Lage, für Testfälle komplexe Algorithmen zu verarbeiten?

Copilot hat Probleme mit dem Testen komplexer Algorithmen. Obwohl es grundlegende Tests schreiben kann, kann es Ihr Fachwissen nicht ersetzen. Erstellen Sie für komplexe Algorithmen spezifische Tests, die auf die einzigartige Logik abzielen. Copilot kann hilfreich sein, aber für komplexe Tests ist Ihr Fachwissen immer erforderlich.