Come utilizzare Copilot per generare unit test

Microsoft e OpenAI, in collaborazione con GitHub, hanno sviluppato l’estensione Copilot, uno strumento di ottimizzazione e completamento del codice basato sull’intelligenza artificiale. Può aiutare gli sviluppatori suggerendo blocchi o addirittura righe di codice basati su codici disponibili ed esistenti. Il test unitario nello sviluppo di software si riferisce al test di unità o blocchi di codice per garantirne il corretto funzionamento. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei test del codice può non solo migliorare la produttività nello sviluppo del software ma anche la qualità complessiva. Questo post spiega come utilizzare Copilot per generare unit test .

Una breve panoramica di GitHub Copilot

GitHub Copilot è un assistente di codifica basato sull’intelligenza artificiale che suggerisce frammenti di codice in base al contesto del codice. OpenAI e Github hanno sviluppato uno strumento di elaborazione del linguaggio basato sull’intelligenza artificiale con il modello GPT-3 e Codex, che fornisce suggerimenti di codice basati sul contesto. È addestrato su codici disponibili pubblicamente e può essere integrato con editor di codice popolari come Visual Studio.

Vantaggi della generazione automatizzata di unit test tramite Copilot

1. Efficienza in termini di tempo: Copilot può generare automaticamente e istantaneamente il codice di test unitario in base alla descrizione o ai commenti menzionati. Questo può aiutarci a risparmiare molto tempo rispetto alla scrittura manuale dei codici di test, migliorando e ottimizzando così il ciclo di sviluppo del software.
2. Riduzione degli errori umani: l’automazione accelera il processo ma aiuta anche a ridurre significativamente gli errori umani comuni. Eseguendo il codice scritto, Copilot può facilmente comprenderne lo scopo e generare il test di conseguenza senza errori manuali.
3. Coerenza: Copilot tende a imporre l’uniformità nelle strutture e nei modelli di test durante la generazione di unit test. Un approccio di questo tipo può aiutarci a mantenere un approccio di test simile per l’intero codice base, rendendo più semplice la comprensione dell’intero programma.
4. Copilot supporta le pratiche TDD attraverso i suoi suggerimenti di codice dinamico per i casi di test. Allo stesso tempo, scriviamo i codici, incoraggiando un approccio test-first in cui i test vengono creati prima che il codice venga implementato.

Come utilizzare Copilot per generare unit test

Per generare il test, possiamo iniziare installando l’estensione GitHub Copilot e creando il programma prima di consentire a Copilot di avviare il test. È possibile seguire i seguenti passaggi per la generazione del test case:

1] Installa l’estensione Github Copilot

Apri Visual Studio Marketplace , cerca l’estensione GitHub Copilot e fai clic su Installa .

2] Crea una funzione

Per dimostrare la generazione di unit test utilizzando Copilot, creiamo un programma che controlla se un particolare numero è primo utilizzando la funzione scritta dall’utente di Python is_prime() .

Iniziamo creando un file di script Python, prime_number.py , contenente la funzione sopra menzionata e i codici necessari per verificare i numeri primi. Una volta creato il file, possiamo scrivere il codice in base alla logica che controllerà i numeri primi.

3] Esegui test unitario

Per spiegare come Copilot può generare unit test per il programma sopra, possiamo seguire i passaggi seguenti:

• Creiamo una funzione di test denominata unit_test_prime_number() per testare la funzione is_prime() .
• Una volta creata, scriviamo lo scopo o la stringa di documentazione per la funzione e aggiungiamo la condizione di asserzione. Una volta menzionata la stringa del documento, Copilot inizia a suggerire la condizione di asserzione per il test.

Suggerimenti per una generazione efficace del codice unità

• Descrizione chiara: Copilot genera principalmente codici unità rivedendo i commenti o le stringhe di documentazione fornite dall’utente nel file. Pertanto, codici di descrizione ben scritti sono essenziali per generare codici di unit test significativi.
• Denominazione delle variabili: l’utilizzo di nomi di variabili che descrivono lo scopo del codice può aiutare a generare casi di test. La chiarezza nei nomi delle variabili garantisce che i casi di test generati automaticamente corrispondano alle nostre aspettative.
• Utilizzo di tecniche di mocking e stubbing: il mocking e lo stubbing sono tecniche di test utilizzate per creare ambienti fittizi per esaminare le funzioni del codice. Mocking crea un clone di un oggetto reale, come un database o un servizio web, mentre Stubbing crea una versione semplificata di una funzione da cui dipende il codice da testare.
• Esaminare il codice suggerito: i suggerimenti di Copilot devono essere esaminati per garantire che soddisfino i requisiti di test e gli standard di codifica.

Limitazioni dei test unitari utilizzando GitHub Copilot

GitHub Copilot Chat ha lo scopo di fornirti la risposta più pertinente alla tua domanda. Tuttavia, potrebbe non fornire sempre la risposta che stai cercando. Gli utenti di Copilot Chat sono responsabili della revisione e della convalida delle risposte generate dal sistema per garantire che siano accurate e appropriate.

Spero che il post sia stato utile e che tu abbia compreso i vantaggi e i limiti dell’utilizzo di GitHub per generare unit test.

Il test unitario generato da Copilot copre i casi angolari?

Copilot è uno strumento utile per i test unitari ma potrebbe non coprire tutti gli scenari. Dovresti rivedere attentamente i suoi suggerimenti e considerare input o errori insoliti. Sii creativo per garantire test completi. La tua esperienza è fondamentale per test unitari solidi, anche con Copilot.

Per i casi di test, Copilot è in grado di gestire algoritmi complessi?

Il copilota ha difficoltà a testare algoritmi complessi. Sebbene possa scrivere test di base, non può sostituire la tua esperienza. Per algoritmi complessi, crea test specifici mirati alla logica unica. Il copilota può essere utile, ma la tua esperienza è sempre necessaria per test complessi.