Golang使用ChatGPT生成单元测试实践
前言
目前gpt本质上是续写,所以在待测函数函数定义清晰的情况下,单元测试可以适当依赖它进行生成。
收益是什么:
- 辅助生成测试用例&测试代码,降低单元测试编写的心智成本
- 辅助code review,帮助发现代码显式/潜在问题
本文测试环境:
- gpt: gpt-3.5-turbo
- go:go 1.17
本文实践场景:企业微信美图鉴赏机器人
生成单元测试的工作流如下:
- 选定你的待测函数
- 分析函数的依赖:结构体定义、repo依赖、repo interface抽象(用fx和wire框架依赖注入的话会方便很多)
- 组织prompt,准备施法
- 吟唱魔法,得到输出单元测试代码
- copy到ide里面缝缝补补,与预期出入太多的话,调整prompt重来/要求gpt按照某个标准重写(比如:请按照testCases的写法重写组织测试数据)
- 运行测试用例
话不多说,先上基础prompt:
写下列写下列代码中[待测函数名]函数的单测,要求覆盖全部逻辑。
断言使用require包。
测试用例以testCases的形式输出。
下面的部分,我按照工作流的繁杂程度,简单区分了下easy/normal/hard情况。
Part1 easy:单个函数,无复杂依赖
单个函数,并且外部依赖都是开源库,那么直接把代码贴上去就行。
这里我们用图片压缩的独立函数举例: (prompt前摇咒语 + 代码片段)
写下列代码中CompressPicture函数的单测,要求覆盖全部逻辑。 断言使用require包。 测试用例以testCases的形式输出。 // CompressPicture the picture by resizing it to the specified width. func CompressPicture(picData []byte, width uint) ([]byte, error) { // Decode the input image. oldBuffer := bytes.NewBuffer(picData) inputImg, _, err := image.Decode(oldBuffer) if err != nil { return nil, err } // Resize the image to the specified width. outputImg := resize.Resize(width, 0, inputImg, resize.Lanczos3) // Encode the output image as PNG and write it to a buffer. newBuffer := new(bytes.Buffer) err = png.Encode(newBuffer, outputImg) if err != nil { return nil, err } // Return the compressed image as a byte slice. return newBuffer.Bytes(), nil }
ChatGPT输出的代码块如下:
func TestCompressPicture(t *testing.T) { // Setup test data imgData, err := os.ReadFile("test-image.png") if err != nil { t.Fatalf("failed to read test image file: %v", err) } testCases := []struct { name string width uint }{ {"compress with a valid width", 500}, {"compress with an invalid width", 0}, } for _, tc := range testCases { t.Run(tc.name, func(t *testing.T) { // Invoke the function being tested. compressedData, err := CompressPicture(imgData, tc.width) // Check the result. if err != nil { t.Fatalf("unexpected error: %v", err) } if len(compressedData) == 0 { t.Fatalf("compressed data is empty") } create, err := os.Create("test-image-compressed.png") if err != nil { return } defer create.Close() _, err = create.Write(compressedData) }) } }
放到ide里,完美运行,说明简单函数的单元测试生成还是很强的~
Part2 normal :里面有一些外部import
有外部定义引入的时候,最好把外部定义直接贴上(不涉及mock)。
这里举例的函数出现了外部依赖 entity.ArchiveWithData等定义,所以最好要加上外部定义在输入中:
写下列代码中ConvertArchiveWithDataToBotTextMsg函数的单测,要求覆盖全部逻辑。 断言使用require包。 测试用例以testCases的形式输出。 // ConvertArchiveWithDataToBotTextMsg 将画作稿件信息转换为企微机器人文本消息 func ConvertArchiveWithDataToBotTextMsg(data *entity.ArchiveWithData) *entity.BotMsgReq { var MentionedList []string proxyUrl := data.Info.Urls.Original rawPixivUrl := fmt.Sprintf("https://www.pixiv.net/artworks/%d", data.Info.Pid) txt := &entity.BotText{ Content: fmt.Sprintf("proxy图源:%s\npixiv图源:%s", proxyUrl, rawPixivUrl), MentionedList: MentionedList, } postText := &entity.BotMsgReq{ MsgType: entity.BotMsgText, Text: txt, } return postText } 一些导入的定义如下: type BotText struct { Content string `json:"content"` MentionedList []string `json:"mentioned_list"` } type BotMsgReq struct { MsgType BotMsgType `json:"msgtype"` Text *BotText `json:"text,omitempty"` } const ( BotMsgText BotMsgType = "text" ) type ArchiveWithData struct { Info Archive Data []byte }
下面是生成的代码,经过少量修改后可以直接运行:(因为少输入了一个结构体的定义,导致它猜测了一些字段)
func Test_ConvertArchiveWithDataToBotTextMsg(t *testing.T) { testCases := []struct { name string data *entity.ArchiveWithData expected *entity.BotMsgReq }{ { name: "regular data", data: &entity.ArchiveWithData{ Info: entity.Archive{ Pid: 123456, Urls: entity.PicUrl{ Original: "https://example.com/image.jpg", }, }, Data: []byte{}, }, expected: &entity.BotMsgReq{ MsgType: entity.BotMsgText, Text: &entity.BotText{ Content: "proxy图源:https://example.com/image.jpg\npixiv图源:https://www.pixiv.net/artworks/123456", }, }, }, { name: "data with special characters", data: &entity.ArchiveWithData{ Info: entity.Archive{ Pid: 789012, Urls: entity.PicUrl{ Original: "https://example.com/image(with)special&characters.jpg", }, }, Data: []byte{}, }, expected: &entity.BotMsgReq{ MsgType: entity.BotMsgText, Text: &entity.BotText{ Content: "proxy图源:https://example.com/image(with)special&characters.jpg\npixiv图源:https://www.pixiv.net/artworks/789012", }, }, }, } for _, tc := range testCases { t.Run(tc.name, func(t *testing.T) { result := ConvertArchiveWithDataToBotTextMsg(tc.data) require.Equal(t, tc.expected, result) }) } }
Part3 hard:对外部repo进行mock(gomock举例)
外部依赖越多,prompt template的构建可能就越复杂
ps.实际上gomonkey它也可以写
外部依赖repo的部分,要求gpt使用gomock进行对应repo的mock即可。
外部定义最好进行剪枝。
输入:
写下列代码中getSeTuDescSlice函数的单测,要求覆盖全部逻辑。 断言使用require包。 测试用例以testCases的形式输出。 对于m.repoSeTu.GetArchiveInfoSlice的调用,使用gomock进行mock处理,假设已经有mock文件。 func (m *CronTab) getSeTuDescSlice(ctx context.Context, seTuConfig config.SeTuConfig) (entity.QueryResult, error) { queryResSlice, err := m.repoSeTu.GetArchiveInfoSlice(ctx, &entity.Query{ R18: seTuConfig.R18, Num: 1, Tag: seTuConfig.Tags, Size: seTuConfig.PicSize, Proxy: seTuConfig.Proxy, }) if err != nil { return entity.QueryResult{}, err } return queryResSlice, nil } 下面是外部依赖的定义: type SeTuConfig struct { SetuApiUrl string `yaml:"setu_api_url"` QWAuth []string `yaml:"qw_auth"` CronStr string `yaml:"cron_str"` R18 int64 `yaml:"r_18"` Tags []string `yaml:"tags"` PicSize []string `yaml:"pic_size"` Proxy string `yaml:"proxy"` } // QueryResult 请求结果 type QueryResult struct { Error string `json:"error"` ArchiveSlice []Archive `json:"data"` //picPaths []string }
输出:
假设已经有mock文件: // mock_repoSetu 是通过mockgen自动生成的,用于模拟repoSetu接口的mock文件 func TestCronTab_getSeTuDescSlice(t *testing.T) { testCases := []struct{ name string seTuConfig config.SeTuConfig getArchiveInfoSliceRes entity.QueryResult getArchiveInfoSliceErr error wantErr bool }{ { name: "success", seTuConfig: config.SeTuConfig{ R18: 0, Tags: []string{"tag1", "tag2"}, PicSize: []string{"large"}, Proxy: "", }, getArchiveInfoSliceRes: entity.QueryResult{ ArchiveSlice: []entity.Archive{ { Urls: []string{"pic1.url", "pic2.url"}, Title: "pic1", Artists: []string{"artist1"}, }, }, }, getArchiveInfoSliceErr: nil, wantErr: false, }, { name: "error", seTuConfig: config.SeTuConfig{ R18: 1, Tags: []string{"tag3"}, PicSize: []string{"small", "medium"}, Proxy: "", }, getArchiveInfoSliceRes: entity.QueryResult{}, getArchiveInfoSliceErr: errors.New("get archive info slice error"), wantErr: true, }, } for _, tc := range testCases { t.Run(tc.name, func(t *testing.T) { ctx := context.Background() // 创建mock对象 mockRepoSeTu := mock_repoSetu.NewMockRepoSeTu(ctrl) m := &CronTab{repoSeTu: mockRepoSeTu} // 设置mock对象返回值 mockRepoSeTu.EXPECT().GetArchiveInfoSlice(ctx, &entity.Query{ R18: tc.seTuConfig.R18, Num: 1, Tag: tc.seTuConfig.Tags, Size: tc.seTuConfig.PicSize, Proxy: tc.seTuConfig.Proxy, }).Return(tc.getArchiveInfoSliceRes, tc.getArchiveInfoSliceErr) res, err := m.getSeTuDescSlice(ctx, tc.seTuConfig) if tc.wantErr { require.Error(t, err) } else { require.NoError(t, err) require.Equal(t, tc.getArchiveInfoSliceRes, res) } }) } } 测试用例解释: 测试用例"success"模拟了getSeTuDescSlice调用成功的情况, 设置查询条件R18=0,Tags="tag1", "tag2",PicSize="large",期望返回多条图片信息; 测试用例"error"模拟了getSeTuDescSlice调用失败的情况, 设置查询条件R18=1,Tags="tag3",PicSize="small", "medium",期望返回错误信息。
生成的代码太长,几点总结:
- gomock代码可以正常生成,但是外部repo定义最好清晰明了,可以直接把interface定义贴上去,会被认知到。
- 粘贴到ide中,发现主要问题是包名导入问题,简单修改即可
生成的代码有一些报错:
修改引入的类型名后即可:
修改后运行成功:
如果需要生成后人工修改量更低的话,需要更精确的上下文信息(包名、函数定义、描述等)
一些痛点
- ChatGPT单次对话有长度限制,所以一次尽量只进行一个函数的单元测试生成。
- 需要外部 repo mock的待测函数,需要的上下文很多,并且引入的无关字段需要剪枝避免污染输入
- 一些复杂的私有包,看起来是比较不好支持的(尝试过在prompt中教会他,但是效果不好)
- 一些复杂逻辑和边界情况,ai可能口是心非(写的用例和表述不一致,比如经典的20%*20%=400%,但是他知道这是错的)
- 对于分层不是很清晰的项目,对函数/repo打桩可能很困难,这个时候要描述清楚就比较困难了,gomonkey可能比较适用
其他用法
- 写好测试方法,让gpt帮助扩充用例集
- code review,下面的代码就是gpt给出的代码建议
帮我优化下面的代码 // picCompress Modify size to compress pictures. func picCompress(picData []byte) (newPicData []byte, err error) { oldBuf := bytes.NewBuffer(picData) pic, _, err := image.Decode(oldBuf) if err != nil { return } newPic := resize.Resize(uint(pic.Bounds().Dx()/2), 0, pic, resize.Lanczos3) var newBuf bytes.Buffer err = png.Encode(&newBuf, newPic) if err != nil { return } newPicData, err = ioutil.ReadAll(&newBuf) if err != nil { return } return }
您好!下面是一个优化版的代码,主要改进在于: 减少对象的创建,避免额外的内存分配和垃圾回收。 增加错误检查,避免可能的错误被忽略。 以下是优化版代码: // picCompress Modify size to compress pictures. func picCompress(picData []byte) ([]byte, error) { reader := bytes.NewReader(picData) pic, _, err := image.Decode(reader) if err != nil { return nil, err } newPic := resize.Resize(uint(pic.Bounds().Dx()/2), 0, pic, resize.Lanczos3) var writer bytes.Buffer err = png.Encode(&writer, newPic) if err != nil { return nil, err } return writer.Bytes(), nil } 尝试减少了对象的创建,使用了 bytes.Reader 代替了 bytes.NewBuffer 和 ioutil.ReadAll。 在处理图片过程中,使用 bytes.Buffer 代替了 newBuf 这个额外的对象。 同时也将函数的返回值简化,只返回处理后的 []byte 和可能的错误,避免了空值的返回。最后,增加错误检查,保证代码健壮性。
以上就是Golang使用ChatGPT生成单元测试实践的详细内容,更多关于Golang ChatGPT单元测试的资料请关注脚本之家其它相关文章!
相关文章
Ruby元编程技术详解(Ruby Metaprogramming techniques)
这篇文章主要介绍了Ruby元编程技术详解(Ruby Metaprogramming techniques),本文讲解了11个关于元编程的技术和技巧,需要的朋友可以参考下2015-04-04Lua判断字符串中包含中文字符的方法和计算字符串宽度函数分享
这篇文章主要介绍了Lua判断字符串中包含中文字符的方法和计算字符串宽度函数分享,需要的朋友可以参考下2015-04-04Lua的table库函数insert、remove、concat、sort详细介绍
这篇文章主要介绍了Lua的table库函数insert、remove、concat、sort详细介绍,本文分别给出了这几个函数的使用实例,需要的朋友可以参考下2015-04-04
最新评论