Copilot을 사용하여 단위 테스트를 생성하는 방법

Microsoft와 OpenAI는 GitHub와 협력하여 AI 기반 코드 최적화 및 완성 도구인 Copilot 확장을 개발했습니다. 사용 가능한 기존 코드를 기반으로 블록이나 코드 줄을 제안하여 개발자에게 도움이 될 수 있습니다. 소프트웨어 개발에서 단위 테스트는 코드 단위나 블록이 적절한 기능을 하는지 확인하기 위해 테스트하는 것을 의미합니다. 코드 테스트에 AI를 통합하면 소프트웨어 개발의 생산성뿐만 아니라 전반적인 품질도 향상될 수 있습니다. 이 게시물에서는 Copilot을 사용하여 단위 테스트를 생성하는 방법을 설명합니다 .

GitHub Copilot에 대한 간략한 개요

GitHub Copilot은 코드의 컨텍스트를 기반으로 코드 조각을 제안하는 AI 기반 코딩 도우미입니다. OpenAI와 Github는 상황 기반 코드 제안을 제공하는 GPT-3 모델과 Codex를 사용하여 AI 기반 언어 처리 도구를 개발했습니다. 공개적으로 사용 가능한 코드에 대해 학습되었으며 Visual Studio와 같은 널리 사용되는 코드 편집기와 통합될 수 있습니다.

Copilot을 통한 자동화된 단위 테스트 생성의 이점

1. 시간 효율적: Copilot은 우리가 언급한 설명이나 의견을 기반으로 즉시 단위 테스트 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 테스트 코드를 수동으로 작성하는 것보다 많은 시간을 절약하여 소프트웨어 개발 주기를 개선하고 최적화하는 데 도움이 됩니다.
2. 인적 오류 감소: 자동화는 프로세스 속도를 높이는 동시에 일반적인 인적 오류를 크게 줄이는 데도 도움이 됩니다. Copilot은 작성된 코드를 통해 쉽게 목적을 이해하고 그에 따라 수동 오류 없이 테스트를 생성할 수 있습니다.
3. 일관성: Copilot은 단위 테스트를 생성하는 동안 테스트 구조와 패턴의 일관성을 강화하는 경향이 있습니다. 이러한 접근 방식은 전체 코드베이스에 대해 유사한 테스트 접근 방식을 유지하는 데 도움이 되므로 전체 프로그램을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
4. Copilot은 테스트 사례에 대한 동적 코드 제안을 통해 TDD 방식을 지원합니다. 동시에 우리는 코드를 작성하여 코드가 구현되기 전에 테스트가 생성되는 테스트 우선 접근 방식을 장려합니다.

Copilot을 사용하여 단위 테스트를 생성하는 방법

테스트를 생성하려면 Copilot이 테스트를 시작하도록 허용하기 전에 GitHub Copilot 확장을 설치하고 프로그램을 생성하여 시작할 수 있습니다. 테스트 케이스 생성을 위해 다음 단계를 따를 수 있습니다.

1] Github Copilot 확장 설치

Visual Studio Marketplace를 열고 GitHub Copilot 확장을 검색한 후 설치를 클릭합니다 .

2] 함수 만들기

Copilot을 사용한 단위 테스트 생성을 시연하기 위해 Python의 사용자 작성 함수 is_prime()을 사용하여 특정 숫자가 소수인지 확인하는 프로그램을 만듭니다 .

위에서 언급한 함수와 소수를 확인하는 데 필요한 코드가 포함된 Python 스크립트 파일 prime_number.py 를 만드는 것부터 시작합니다 . 파일이 생성되면 소수를 확인하는 논리를 기반으로 코드를 작성할 수 있습니다.

3] 단위 테스트 실행

Copilot이 위 프로그램에 대한 단위 테스트를 생성하는 방법을 설명하기 위해 아래 언급된 단계를 수행할 수 있습니다.

• is_prime() 함수를 테스트하기 위해 unit_test_prime_number() 라는 테스트 함수를 만듭니다 .
• 일단 생성되면 함수의 목적이나 문서 문자열을 작성하고 어설션 조건을 추가합니다. 문서 문자열이 언급되면 Copilot은 테스트에 대한 어설션 조건을 제안하기 시작합니다.

효과적인 단위 코드 생성을 위한 팁

• 명확한 설명: Copilot은 주로 사용자가 파일에 제공한 설명 또는 문서 문자열을 검토하여 단위 코드를 생성합니다. 따라서 의미 있는 단위 테스트 코드를 생성하기 위해서는 잘 작성된 설명 코드가 필수적입니다.
• 변수 명명: 코드의 목적을 설명하는 변수 이름을 사용하면 테스트 사례를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 변수 이름의 명확성은 자동 생성된 테스트 사례가 우리의 기대와 일치하는지 확인합니다.
• 모킹 및 스터빙 기술 사용: 모킹 및 스터빙은 코드 기능을 검사하기 위해 더미 환경을 만드는 데 사용되는 테스트 기술입니다. Mocking은 데이터베이스나 웹 서비스와 같은 실제 객체의 복제본을 생성하는 반면 Stubbing은 테스트 중인 코드가 의존하는 함수의 단순화된 버전을 생성합니다.
• 제안된 코드 검토: Copilot의 제안을 검토하여 테스트 요구 사항 및 코딩 표준을 충족하는지 확인해야 합니다.

GitHub Copilot을 사용한 단위 테스트의 한계

GitHub Copilot Chat은 귀하의 질문에 가장 관련성이 높은 답변을 제공하기 위한 것입니다. 그러나 항상 원하는 답변을 제공하는 것은 아닙니다. Copilot Chat 사용자는 시스템에서 생성된 응답을 검토하고 검증하여 응답이 정확하고 적절한지 확인할 책임이 있습니다.

이 게시물이 도움이 되기를 바라며, 단위 테스트를 생성하기 위해 GitHub를 사용하는 것의 장점과 한계를 이해하셨기를 바랍니다.

Copilot에서 생성된 단위 테스트는 특수한 경우를 포함합니까?

Copilot은 단위 테스트에 유용한 도구이지만 모든 시나리오를 다룰 수는 없습니다. 제안 사항을 철저히 검토하고 비정상적인 입력이나 오류를 고려해야 합니다. 포괄적인 테스트를 보장하려면 창의력을 발휘하십시오. Copilot을 사용하더라도 견고한 단위 테스트를 위해서는 귀하의 전문 지식이 중요합니다.

테스트 사례의 경우 Copilot이 복잡한 알고리즘을 처리할 수 있습니까?

Copilot은 복잡한 알고리즘을 테스트하는 데 어려움을 겪습니다. 기본 테스트를 작성할 수는 있지만 전문 지식을 대체할 수는 없습니다. 복잡한 알고리즘의 경우 고유한 논리를 대상으로 특정 테스트를 작성하세요. Copilot이 도움이 될 수 있지만 복잡한 테스트에는 항상 전문 지식이 필요합니다.