Microsoft とOpenAIは GitHub と協力して、AI によるコードの最適化と補完ツールである Copilot 拡張機能を開発しました。これにより、利用可能な既存のコードに基づいてブロックやコード行を提案することで、開発者を支援できます。ソフトウェア開発におけるユニットテストとは、コードユニットまたはブロックをテストして適切な機能を確保することを指します。 AI をコードテストに統合すると、ソフトウェア開発の生産性を向上させるだけでなく、全体的な品質も向上させることができます。この投稿では、Copilot を使用してユニットテストを生成する方法を説明します。
GitHub Copilot の簡単な概要
GitHub Copilot は、コードのコンテキストに基づいてコードスニペットを提案する AI 対応のコーディングアシスタントです。OpenAIと Github は、GPT-3 モデルとコンテキストに応じたコードの提案を提供する Codex を使用して、AI 対応の言語処理ツールを開発しました。これは公開されているコードでトレーニングされており、Visual Studio などの一般的なコードエディタと統合できます。
Copilot による自動化されたユニットテスト生成の利点
- 時間効率: Copilot は、記述またはコメントに基づいてユニットテストコードを自動的に生成できます。これにより、テストコードを手動で記述するよりも大幅に時間を節約でき、ソフトウェア開発サイクルを改善して最適化できます。
- 人為的ミスの削減: 自動化によりプロセスが高速化されるだけでなく、一般的な人為的ミスを大幅に減らすことができます。Copilot は記述されたコードを処理することで、目的を簡単に理解し、手動のミスなくそれに応じてテストを生成できます。
- 一貫性: Copilot はユニットテストを生成する際に、テスト構造とパターンの均一性を確保する傾向があります。このようなアプローチにより、コードベース全体で同様のテストアプローチを維持することができ、プログラム全体を理解しやすくなります。
- テスト駆動開発: ソフトウェアテスト環境では、テスト駆動開発は、ソフトウェアコードテストをフィードバックとして使用して、開発者がソフトウェアの記述または修正を支援する方法です。Copilot は、テストケースに対する動的なコードの提案を通じて、TDD プラクティスをサポートします。同時に、コードを記述し、コードの実装前にテストを作成するテスト優先アプローチを促進します。
Copilot を使用してユニットテストを生成する方法
テストを生成するには、GitHub Copilot 拡張機能をインストールしてプログラムを作成してから、Copilot がテストを開始できるようにします。テストケースを生成するには、次の手順に従います。
1] Github Copilot 拡張機能をインストールする
Visual Studio Marketplace を開き、「GitHub Copilot」拡張機能を検索して、インストールをクリックします。
2] 関数を作成する
Copilot を使用したユニットテスト生成を説明するために、Python のユーザー作成関数 is_prime()を使用して特定の数が素数かどうかを確認するプログラムを作成します。
まず、上記の関数が含まれる Python スクリプトファイルprime_number.pyを作成し、素数を確認するための必要なコードを作成します。ファイルが作成されたら、素数を確認するロジックに基づいてコードを記述できます。
3] ユニットテストを実行する
Copilot が上記のプログラムのユニットテストを生成する方法を説明するには、以下の手順に従います。
- unit_test_prime_number()という名前のテスト関数を作成して、is_prime()関数をテストします。
- 作成したら、関数の目的またはドキュメント文字列を記述し、アサーション条件を追加します。ドキュメント文字列が記述されると、Copilot はテストのアサーション条件の提案を開始します。
効果的なユニットコード生成のヒント
- 明確な記述: Copilot は主に、ユーザーがファイルに提供するコメントまたはドキュメント文字列を確認してユニットコードを生成します。したがって、有意義なユニットテストコードを生成するには、よく記述された記述コードが不可欠です。
- 変数の命名: コードの目的を説明する変数名を使用すると、テストケースの生成に役立ちます。変数名の明確さは、自動生成されたテストケースが期待どおりであることを保証します。
- モッキングとスタビング手法の使用: モッキングとスタビングは、コードの機能を調べるためにダミー環境を作成するために使用されるテスト手法です。モッキングはデータベースや Web サービスなどの実際のオブジェクトのクローンを作成し、スタビングはテスト対象のコードが依存する関数の簡略化されたバージョンを作成します。
- 提案されたコードを確認する: Copilot の提案は、テスト要件とコーディング標準を満たしていることを確認するために確認する必要があります。
GitHub Copilot を使用したユニットテストの制限
GitHub Copilot Chat は、質問に対する最も関連性の高い回答を提供することを目的としています。ただし、常に探している回答を提供できるとは限りません。Copilot Chat のユーザーは、システムによって生成された応答を確認して検証し、それらが正確で適切であることを確認する責任があります。
この投稿が役に立ち、GitHub を使用してユニットテストを生成することの利点と制限を理解できたことを願っています。
Copilot によって生成されたユニットテストは隅々のケースをカバーしていますか?
Copilot はユニットテストに役立つツールですが、すべてのシナリオをカバーできない場合があります。その提案を慎重に確認し、異常な入力やエラーを考慮する必要があります。包括的なテストを確実に実施するには、創造性を発揮してください。Copilot を使用していても、堅牢なユニットテストには専門知識が不可欠です。
テストケースの場合、Copilot は複雑なアルゴリズムを処理できますか?
Copilot は複雑なアルゴリズムのテストに苦労します。基本的なテストを書くことはできますが、あなたの専門知識に取って代わることはできません。複雑なアルゴリズムの場合、独自のロジックをターゲットにした特定のテストを作成します。Copilot は役立つ場合がありますが、複雑なテストには常にあなたの専門知識が必要です。
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