यूनिट टेस्ट उत्पन्न करने के लिए कोपायलट का उपयोग कैसे करें

Microsoft और OpenAI ने GitHub के सहयोग से, Copilot एक्सटेंशन, एक AI-संचालित कोड अनुकूलन और पूर्णता उपकरण विकसित किया है। यह उपलब्ध और मौजूदा कोड के आधार पर ब्लॉक या कोड की पंक्तियों का सुझाव देकर डेवलपर्स की मदद कर सकता है। सॉफ़्टवेयर विकास में यूनिट परीक्षण से तात्पर्य उनकी उचित कार्यक्षमता सुनिश्चित करने के लिए कोड इकाइयों या ब्लॉकों के परीक्षण से है। कोड परीक्षण में एआई के एकीकरण से न केवल सॉफ्टवेयर विकास में उत्पादकता बल्कि समग्र गुणवत्ता में भी सुधार हो सकता है। यह पोस्ट बताती है कि आप कैसे कर सकते हैं यूनिट परीक्षण उत्पन्न करने के लिए कोपायलट का उपयोग करें .

GitHub Copilot का संक्षिप्त अवलोकन

GitHub Copilot एक AI-संचालित कोडिंग सहायक है जो कोड के संदर्भ के आधार पर कोड स्निपेट सुझाता है। OpenAI और Github ने GPT-3 मॉडल और कोडेक्स के साथ एक AI-संचालित भाषा प्रसंस्करण उपकरण विकसित किया है, जो संदर्भ-आधारित कोड सुझाव प्रदान करता है। इसे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कोड पर प्रशिक्षित किया गया है और इसे विज़ुअल स्टूडियो जैसे लोकप्रिय कोड संपादकों के साथ एकीकृत किया जा सकता है।

कोपायलट के माध्यम से स्वचालित यूनिट टेस्ट जनरेशन के लाभ

1. प्रभावी समय: हमारे द्वारा उल्लिखित विवरण या टिप्पणियों के आधार पर कोपायलट स्वचालित रूप से तुरंत यूनिट परीक्षण कोड उत्पन्न कर सकता है। यह हमें मैन्युअल रूप से परीक्षण कोड लिखने की तुलना में बहुत समय बचाने में मदद कर सकता है, जिससे सॉफ्टवेयर विकास चक्र में सुधार और अनुकूलन हो सकता है।
2. मानवीय त्रुटियों में कमी: स्वचालन प्रक्रिया को गति देता है लेकिन सामान्य मानवीय त्रुटियों को कम करने में भी काफी मदद करता है। लिखित कोड को पढ़कर, कोपायलट आसानी से उद्देश्य को समझ सकता है और बिना किसी मैन्युअल त्रुटि के तदनुसार परीक्षण तैयार कर सकता है।
3. स्थिरता: यूनिट परीक्षण उत्पन्न करते समय कोपायलट परीक्षण संरचनाओं और पैटर्न में एकरूपता लागू करता है। ऐसा दृष्टिकोण हमें पूरे कोडबेस के लिए एक समान परीक्षण दृष्टिकोण बनाए रखने में मदद कर सकता है, जिससे पूरे प्रोग्राम को समझना आसान हो जाता है।
4. परीक्षण संचालित विकास: सॉफ़्टवेयर परीक्षण परिवेश में, परीक्षण-संचालित विकास एक ऐसी विधि है जो सॉफ़्टवेयर को लिखने या संशोधित करने में डेवलपर्स की सहायता के लिए फीडबैक के रूप में सॉफ़्टवेयर कोड परीक्षणों का उपयोग करती है। कोपायलट परीक्षण मामलों के लिए अपने गतिशील कोड सुझावों के माध्यम से टीडीडी प्रथाओं का समर्थन करता है। साथ ही, हम परीक्षण-प्रथम दृष्टिकोण को प्रोत्साहित करते हुए कोड लिखते हैं जिसमें कोड लागू होने से पहले परीक्षण बनाए जाते हैं।

यूनिट टेस्ट उत्पन्न करने के लिए कोपायलट का उपयोग कैसे करें

परीक्षण उत्पन्न करने के लिए, हम GitHub Copilot एक्सटेंशन को स्थापित करके और Copilot को परीक्षण शुरू करने की अनुमति देने से पहले प्रोग्राम बनाकर शुरू कर सकते हैं। टेस्ट केस जनरेशन के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन किया जा सकता है:

1] जीथब कोपायलट एक्सटेंशन स्थापित करें

खोलें विजुअल स्टूडियो मार्केटप्लेस , GitHub Copilot एक्सटेंशन खोजें और क्लिक करें स्थापित करना .

पासवर्ड डॉट्स

2] एक फ़ंक्शन बनाएं

कोपिलॉट का उपयोग करके यूनिट परीक्षण पीढ़ी को प्रदर्शित करने के लिए, हम एक प्रोग्राम बनाते हैं जो यह जांचता है कि पायथन के उपयोगकर्ता-लिखित का उपयोग करके कोई विशेष संख्या प्राइम है या नहीं फ़ंक्शन is_प्राइम() .

हम एक पायथन स्क्रिप्ट फ़ाइल बनाकर शुरुआत करते हैं, prime_number.py , जिसमें ऊपर वर्णित फ़ंक्शन और अभाज्य संख्याओं की जांच के लिए आवश्यक कोड शामिल हैं। एक बार फ़ाइल बन जाने के बाद, हम तर्क के आधार पर कोड लिख सकते हैं जो अभाज्य संख्याओं की जाँच करेगा।

3] यूनिट टेस्ट चलाएं

यह समझाने के लिए कि कोपायलट उपरोक्त कार्यक्रम के लिए यूनिट परीक्षण कैसे उत्पन्न कर सकता है, हम नीचे दिए गए चरणों का पालन कर सकते हैं:

• हम नामक एक परीक्षण फ़ंक्शन बनाते हैं यूनिट_टेस्ट_प्राइम_नंबर() परीक्षण करने के लिए is_प्राइम() समारोह।
• एक बार बन जाने के बाद, हम फ़ंक्शन के लिए उद्देश्य या दस्तावेज़ीकरण स्ट्रिंग लिखते हैं और अभिकथन शर्त जोड़ते हैं। एक बार डॉक स्ट्रिंग का उल्लेख हो जाने पर, कोपायलट परीक्षण के लिए अभिकथन स्थिति का सुझाव देना शुरू कर देता है।

मुफ्त फ़ाइल वाइपर

प्रभावी यूनिट कोड जनरेशन के लिए युक्तियाँ

• स्पष्ट विवरण: कोपायलट मुख्य रूप से उपयोगकर्ता द्वारा फ़ाइल में प्रदान की गई टिप्पणियों या दस्तावेज़ स्ट्रिंग की समीक्षा करके यूनिट कोड उत्पन्न करता है। इसलिए, सार्थक इकाई परीक्षण कोड उत्पन्न करने के लिए अच्छी तरह से लिखे गए विवरण कोड आवश्यक हैं।
• परिवर्तनीय नामकरण: कोड के उद्देश्य का वर्णन करने वाले चर नामों का उपयोग करने से परीक्षण मामले उत्पन्न करने में मदद मिल सकती है। परिवर्तनीय नामों में स्पष्टता यह सुनिश्चित करती है कि स्वतः उत्पन्न परीक्षण मामले हमारी अपेक्षाओं से मेल खाते हैं।
• मॉकिंग और स्टबिंग तकनीकों का उपयोग करना: मॉकिंग और स्टबिंग परीक्षण तकनीकें हैं जिनका उपयोग कोड के कार्यों की जांच के लिए डमी वातावरण बनाने के लिए किया जाता है। मॉकिंग किसी वास्तविक वस्तु का क्लोन बनाता है, जैसे डेटाबेस या वेब सेवा, जबकि स्टबिंग एक फ़ंक्शन का सरलीकृत संस्करण बनाता है जिस पर परीक्षण किया जा रहा कोड निर्भर करता है।
• सुझाए गए कोड की समीक्षा करें: यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे परीक्षण आवश्यकताओं और कोडिंग मानकों को पूरा करते हैं, कोपायलट के सुझावों की समीक्षा की जानी चाहिए।

GitHub Copilot का उपयोग करके इकाई परीक्षण की सीमाएँ

GitHub Copilot Chat का उद्देश्य आपको आपके प्रश्न का सबसे प्रासंगिक उत्तर प्रदान करना है। हालाँकि, यह हमेशा वह उत्तर प्रदान नहीं कर सकता जिसकी आप तलाश कर रहे हैं। कोपायलट चैट के उपयोगकर्ता सिस्टम द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की समीक्षा और सत्यापन करने के लिए जिम्मेदार हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे सटीक और उचित हैं।

मुझे आशा है कि पोस्ट उपयोगी थी और आप यूनिट परीक्षण उत्पन्न करने के लिए GitHub का उपयोग करने के फायदे और सीमाओं को समझ गए होंगे।

क्या कोपायलट द्वारा उत्पन्न यूनिट परीक्षण कोने के मामलों को कवर करता है?

यूनिट परीक्षणों के लिए कोपायलट एक सहायक उपकरण है, लेकिन यह हर परिदृश्य को कवर नहीं कर सकता है। आपको इसके सुझावों की गहन समीक्षा करनी चाहिए और असामान्य इनपुट या त्रुटियों पर विचार करना चाहिए। व्यापक परीक्षण सुनिश्चित करने के लिए रचनात्मक बनें। आपकी विशेषज्ञता ठोस इकाई परीक्षणों के लिए महत्वपूर्ण है, यहां तक ​​कि कोपायलट के साथ भी।

परीक्षण मामलों के लिए, क्या कोपायलट जटिल एल्गोरिदम को संभालने में सक्षम है?

कोपायलट को जटिल एल्गोरिदम के परीक्षण में कठिनाई होती है। हालाँकि यह बुनियादी परीक्षण लिख सकता है, लेकिन यह आपकी विशेषज्ञता का स्थान नहीं ले सकता। जटिल एल्गोरिदम के लिए, अद्वितीय तर्क को लक्षित करने वाले विशिष्ट परीक्षण तैयार करें। को-पायलट मददगार हो सकता है, लेकिन जटिल परीक्षणों के लिए आपकी विशेषज्ञता की हमेशा आवश्यकता होती है।

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