Comment utiliser Copilot pour générer des tests unitaires

Microsoft et OpenAI, en collaboration avec GitHub, ont développé l’extension Copilot, un outil d’optimisation et de complétion de code basé sur l’IA. Il peut aider les développeurs en suggérant des blocs ou même des lignes de code basés sur les codes disponibles et existants. Les tests unitaires dans le développement de logiciels font référence au test des unités ou des blocs de code pour garantir leur bonne fonctionnalité. L’intégration de l’IA dans les tests de code peut non seulement améliorer la productivité du développement logiciel, mais également la qualité globale. Cet article explique comment utiliser Copilot pour générer des tests unitaires .

Un bref aperçu de GitHub Copilot

GitHub Copilot est un assistant de codage alimenté par l’IA qui suggère des extraits de code en fonction du contexte du code. OpenAI et Github ont développé un outil de traitement du langage basé sur l’IA avec le modèle GPT-3 et Codex, qui fournit des suggestions de code basées sur le contexte. Il est formé sur des codes accessibles au public et peut être intégré à des éditeurs de code populaires tels que Visual Studio.

Avantages de la génération automatisée de tests unitaires via Copilot

1. Gain de temps : Copilot peut générer automatiquement et instantanément du code de test unitaire en fonction de la description ou des commentaires que nous mentionnons. Cela peut nous aider à gagner beaucoup de temps par rapport à l’écriture manuelle des codes de test, améliorant et optimisant ainsi le cycle de développement logiciel.
2. Réduction des erreurs humaines : l’automatisation accélère le processus mais contribue également à réduire considérablement les erreurs humaines courantes. En parcourant le code écrit, Copilot peut facilement comprendre l’objectif et générer le test en conséquence sans aucune erreur manuelle.
3. Cohérence : Copilot a tendance à imposer l’uniformité dans les structures et les modèles de test tout en générant des tests unitaires. Une telle approche peut nous aider à maintenir une approche de test similaire pour l’ensemble de la base de code, facilitant ainsi la compréhension de l’ensemble du programme.
4. Copilot prend en charge les pratiques TDD grâce à ses suggestions de code dynamiques pour les cas de test. Dans le même temps, nous écrivons les codes, en encourageant une approche axée sur les tests, dans laquelle les tests sont créés avant que le code ne soit implémenté.

Comment utiliser Copilot pour générer des tests unitaires

Pour générer le test, nous pouvons commencer par installer l’extension GitHub Copilot et créer le programme avant de permettre à Copilot de démarrer les tests. Les étapes suivantes peuvent être suivies pour la génération de scénarios de test :

1] Installer l’extension Github Copilot

Ouvrez Visual Studio Marketplace , recherchez l’extension GitHub Copilot et cliquez sur Install .

2] Créer une fonction

Pour démontrer la génération de tests unitaires à l’aide de Copilot, nous créons un programme qui vérifie si un nombre particulier est premier à l’aide de la fonction écrite par l’utilisateur de Python is_prime() .

Nous commençons par créer un fichier de script Python, prime_number.py , contenant la fonction mentionnée ci-dessus et les codes nécessaires pour vérifier les nombres premiers. Une fois le fichier créé, nous pouvons écrire le code basé sur la logique qui vérifierait les nombres premiers.

3] Exécuter un test unitaire

Pour expliquer comment Copilot peut générer des tests unitaires pour le programme ci-dessus, nous pouvons suivre les étapes mentionnées ci-dessous :

• Nous créons une fonction de test nommée unit_test_prime_number() pour tester la fonction is_prime() .
• Une fois créée, nous écrivons l’objectif ou la chaîne de documentation de la fonction et ajoutons la condition d’assertion. Une fois la chaîne doc mentionnée, Copilot commence à suggérer la condition d’assertion pour le test.

Conseils pour une génération efficace de codes d’unité

• Description claire : Copilot génère principalement des codes d’unité en examinant les commentaires ou les chaînes de documentation que l’utilisateur fournit dans le fichier. Par conséquent, des codes de description bien rédigés sont essentiels pour générer des codes de tests unitaires significatifs.
• Dénomination des variables : l’utilisation de noms de variables décrivant l’objectif du code peut aider à générer des cas de test. La clarté des noms de variables garantit que les cas de test générés automatiquement correspondent à nos attentes.
• Utilisation des techniques de moquerie et de stubbing : la moquerie et le stubbing sont des techniques de test utilisées pour créer des environnements factices afin d’examiner les fonctions du code. Mocking crée un clone d’un objet réel, comme une base de données ou un service Web, tandis que Stubbing crée une version simplifiée d’une fonction dont dépend le code testé.
• Examinez le code suggéré : les suggestions de Copilot doivent être examinées pour garantir qu’elles satisfont aux exigences de test et aux normes de codage.

Limites des tests unitaires à l’aide de GitHub Copilot

GitHub Copilot Chat est destiné à vous fournir la réponse la plus pertinente à votre question. Cependant, il ne fournit pas toujours la réponse que vous recherchez. Les utilisateurs de Copilot Chat sont responsables d’examiner et de valider les réponses générées par le système pour garantir qu’elles sont exactes et appropriées.

J’espère que l’article vous a été utile et que vous avez compris les avantages et les limites de l’utilisation de GitHub pour générer des tests unitaires.

Le test unitaire généré par Copilot couvre-t-il les cas extrêmes ?

Copilot est un outil utile pour les tests unitaires mais peut ne pas couvrir tous les scénarios. Vous devez examiner attentivement ses suggestions et prendre en compte les entrées ou erreurs inhabituelles. Soyez créatif pour garantir des tests complets. Votre expertise est cruciale pour des tests unitaires solides, même avec Copilot.

Pour les cas de tests, Copilot est-il capable de gérer des algorithmes complexes ?

Copilot a du mal à tester des algorithmes complexes. Bien qu’il puisse rédiger des tests de base, il ne peut pas remplacer votre expertise. Pour les algorithmes complexes, élaborez des tests spécifiques ciblant la logique unique. Copilot peut être utile, mais votre expertise est toujours nécessaire pour les tests complexes.