Wenn es um fortgeschrittene Tools wie GitHub Copilot geht, kann man Code-Snippets vorschlagen oder einige Bereiche des Coding-Workflows automatisieren, was den Entwicklungsprozess deutlich beschleunigt. Einer der Nachteile bei der Verwendung dieser Art von Tools ist jedoch die Generierung von Code, der die Unit-Tests nicht besteht. Das kann ziemlich ärgerlich sein, vor allem, wenn der Code in anderen Szenarien funktioniert, aber beim Testen versagt.
In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir untersuchen, warum der produzierte Code bei Unit-Tests versagt, und praktische Möglichkeiten zur Fehlersuche, zur Behebung von In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung werden wir untersuchen, warum der produzierte Code bei Unit-Tests versagt, und praktische Möglichkeiten zur Fehlersuche, zur Behebung von Testfehlern und zur Verbesserung der Testabdeckung aufzeigen, damit der Code zuverlässig und robust wird.
Warum schlägt der generierte Code die Unit-Tests fehl?
Es gibt mehrere Gründe, warum generierter Code bei Unit-Tests versagen kann:
- Unzureichende Testabdeckung: Der generierte Code neigt dazu, öfters zu versagen, wenn er nicht ausreichend mit Unit-Tests abgedeckt ist. Es kann davon ausgegangen werden, dass bestimmte Bedingungen erfüllt sind und die Testumgebung nicht alle möglichen Randfälle berücksichtigt.
- Behandlung von Randfällen: Es ist möglich, dass der generierte Code nicht alle Ausnahme- oder Randfallsituationen behandelt, die in einem Unit-Test-Szenario vorkommen können. Ein nicht bearbeiteter Randfall kann dazu führen, dass Unit-Tests fehlschlagen.
- Diskrepanz zwischen generiertem Code und Testerwartungen: Der generierte Code entspricht möglicherweise nicht den Annahmen, die im Test gemacht wurden, oder den Erwartungen an Variablentypen, Datenstrukturen und möglicherweise an den logischen Ablauf..
- Uninitialisierte Variablen: Manchmal kann diese Bedingung auftreten, wenn der generierte Code Variablen verwendet, die während der Testeinrichtung nicht korrekt initialisiert wurden.
- Falsches Mocking oder Stubbing: Unit-Tests, die in der Regel Stub- oder Mock-Abhängigkeiten enthalten, leiden darunter, dass der generierte Code die Existenz von realen Objekten oder Diensten annimmt, während er gegen einen solchen Test läuft.
Indem Sie die Ursachen für diese Probleme ermitteln, können Sie Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass der generierte Code die Unit-Tests erfolgreich durchläuft.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Fehlersuche und Behebung von Testfehlern
Schritt 1: Umfassende Testabdeckung sicherstellen
In der Regel wird als erstes geprüft, wie viel von der Anwendung getestet wurde. Unvollständige oder wenig aussagekräftige Einheitstests lassen keinen Verdacht auf mögliche Fehler aufkommen, da sie nicht alle Aspekte abdecken, die der Code erzeugt. Hier ist, wie man es erreichen kann:
- Tests stellen sicher, dass für jede Funktion Einheiten vorhanden sind: Weisen Sie jeder Funktion oder Methode des generierten Codes einen Testfall zu, der ausgeführt werden soll. Damit wird sichergestellt, dass jeder Teil des Codes unter verschiedenen Bedingungen getestet wird.
- Randfalltests: Testen Sie nicht nur den glücklichen Weg. Fügen Sie Tests für Randfälle wie leere oder ungültige Eingaben, Randbedingungen und unerwartete Werte hinzu.
- Auch subjektive Abdeckungswerkzeuge: Obwohl dieser Test den Prozentsatz des getesteten Codes misst, sollte er durch Testabdeckungstools wie JaCoCo für Java oder Istanbul für JavaScript ergänzt werden, um festzustellen, wie viel Ihres Codes von den Tests abgedeckt wird. Dies wird Ihnen helfen, Bereiche zu erkennen, auf die ein zusätzlicher Test konzentriert werden sollte.
Durch die Verbesserung der Testabdeckung stellen Sie sicher, dass der generierte Code gründlich getestet wird und dass alle Randfälle behandelt werden.
Schritt 2: Analysieren von Testfehlern und Debuggen
Sobald Sie eine ausreichende Testabdeckung sichergestellt haben, ist es an der Zeit, die Testfehler zu analysieren. Hier erfahren Sie, wie Sie debuggen:
- Prüfen Sie die Testprotokolle: Beginnen Sie mit der Durchsicht der Protokolle der fehlgeschlagenen Einheitstests. Suchen Sie nach spezifischen Fehlermeldungen oder Stack Traces, die auf die Fehlerquelle hinweisen können.
- Isolieren Sie das Problem: Versuchen Sie, die fehlgeschlagenen Tests zu isolieren, indem Sie sie einzeln ausführen oder Codeabschnitte auskommentieren, um festzustellen, welcher Teil den Fehler verursacht.
- Dateneingaben überprüfen: Überprüfen Sie die Eingaben, die im Test verwendet werden. Manchmal geht der generierte Code von bestimmten Eingabeformaten oder -strukturen aus, die im Test-Setup nicht übereinstimmen.
- Untersuchen Sie Abhängigkeiten: Wenn der Test aufgrund von Abhängigkeitsproblemen fehlschlägt, stellen Sie sicher, dass die Mock- oder Stub-Objekte korrekt eingerichtet sind und dass der generierte Code wie erwartet mit ihnen interagiert.
Bei der Diagnose von fehlgeschlagenen Einheitstests wird der Test gestört, indem nach Unstimmigkeiten innerhalb des Tests und der Zusammenstellung gesucht wird. Grenzen Sie das Problem ein, indem Sie alle Protokolle, Eingaben und Mock-Objekte überprüfen, um den Fehler zu untersuchen..
Schritt 3: Verbesserung der Bearbeitung von Randfällen
Wie bereits erwähnt, ist ein häufiger Grund für das Scheitern von Tests die mangelhafte Behandlung von Randfällen im generierten Code. Hier erfahren Sie, wie Sie sicherstellen können, dass Randfälle abgedeckt werden:
- Verwenden Sie Grenzwerttests: Testen Sie bei numerischen Eingaben Grenzwerte (z. B. die zulässigen Höchst- und Mindestwerte), um sicherzustellen, dass der Code sie korrekt verarbeitet.
- Testen Sie mit Nullen und undefinierten Werten: Stellen Sie sicher, dass Ihr Code Null- oder undefinierte Werte korrekt verarbeitet, insbesondere bei Objekten oder Arrays.
- Behandeln Sie Ausnahmen: Stellen Sie sicher, dass der Code so konzipiert ist, dass er mögliche Ausnahmen oder Fehler so behandelt, dass er nicht abstürzt oder falsche Ergebnisse liefert.
Die Berücksichtigung von Randfällen im generierten Code hilft, Testfehler zu vermeiden, die durch unerwartete Eingaben oder Bedingungen entstehen.
Schritt 4: Refaktorierung des generierten Codes, um die Testerwartungen zu erfüllen
Unit-Tests scheinen mit dem generierten Code nicht richtig zu funktionieren, und in den meisten Fällen muss der Code so umgestaltet werden, dass er viel besser mit dem Test-Framework übereinstimmt. Im Folgenden werden die Schritte zur Umgestaltung des Codes beschrieben:
- Stellen Sie konsistente Namenskonventionen sicher: Stellen Sie sicher, dass die Namen von Funktionen, Variablen und Parametern im generierten Code den Erwartungen der Tests entsprechen. Inkonsistenzen in der Namensgebung können oft zu Verwirrung und Fehlern in den Tests führen.
- Ändern Sie logische Abläufe: Wenn die generierte Codelogik nicht dem entspricht, was getestet werden muss, sollten Sie die Logik so umgestalten, dass sie mit den Testerwartungen übereinstimmt. Dies kann bedeuten, dass bedingte Prüfungen hinzugefügt, Schleifen eliminiert oder Daten anders verarbeitet werden.
- Anpassen der Datenstrukturen: Stellen Sie sicher, dass die vom generierten Code verwendeten Datenstrukturen mit den Anforderungen der Unit-Tests übereinstimmen. Ändern Sie gegebenenfalls den Code, um den richtigen Datentyp oder die richtige Struktur einzubinden.
Durch den Abgleich des generierten Codes mit dem vom Unit-Test erwarteten Code werden Probleme, die durch Unstimmigkeiten in der Logik oder der Datenverarbeitung entstehen, minimiert.
Schritt 5: Integrieren Sie kontinuierliche Integration für laufende Tests
Um künftige Testfehler zu vermeiden und sicherzustellen, dass der generierte Code stabil bleibt, sollten Sie Tools für die kontinuierliche Integration (CI) in Ihren Entwicklungsprozess einbeziehen. So geht’s:
- Einrichten einer CI-Pipeline: Tools wie Jenkins, Travis CI oder GitHub Actions können Ihre Unit-Tests jedes Mal automatisch ausführen, wenn Code in das Repository übertragen wird, und helfen Ihnen so, Fehler frühzeitig zu erkennen.
- Automatisieren Sie Testläufe: Automatisieren Sie den Prozess der Ausführung von Unit-Tests bei jedem Build oder Deployment, um sicherzustellen, dass alle Tests erfolgreich verlaufen, insbesondere bei Verwendung von generiertem Code.
- Testergebnisse überwachen: Verfolgen Sie die Testergebnisse im Laufe der Zeit und suchen Sie nach Mustern bei Testfehlern, die auf wiederkehrende Probleme mit dem generierten Code hinweisen könnten.
Durch den Einsatz von Tools für die kontinuierliche Integration stellen Sie sicher, dass Unit-Tests konsistent ausgeführt werden und dass Probleme mit dem generierten Code schnell erkannt und behoben werden können.
Schlussfolgerung: Behebung von Unit-Test-Fehlern in generiertem Code
Abschließend sei gesagt, dass bei generiertem Code, der die Unit-Tests nicht bestehen kann, als Erstes geprüft werden sollte, ob die Testabdeckung vollständig ist und Randfälle und Fehlerbedingungen einschließt. Debuggen Sie die fehlgeschlagenen Tests, überarbeiten Sie den Code so, dass er die Erwartungen erfüllt, und fügen Sie kontinuierliche Testverfahren hinzu, um zukünftige Probleme zu vermeiden.
All dies würde dazu führen, dass die Zuverlässigkeit des generierten Codes erheblich verbessert wird, wodurch sichergestellt wird, dass die Unit-Tests erfolgreich sind und die Software wesentlich stabiler und umfangreicher getestet wird.
Benötigen Sie kompetente IT-Beratung? Wählen Sie TechNow, das beste IT-Beratungsunternehmen in Deutschland
Sie wissen, dass Unit-Tests, generierter Code und sogar die Rentabilität der Entwicklung Probleme für ein Unternehmen darstellen können. Für all diese Probleme und mehr, rufen Sie TechNow an, das führende IT Beratungsunternehmen in Deutschland. Die erfahrenen Berater helfen Ihnen dabei, Ihren Code zu optimieren, die Testabdeckung zu verbessern und alle Probleme im Zusammenhang mit Ihren Projekten zu lösen.
👉 Wenden Sie sich noch heute an TechNow und erhalten Sie eine persönliche IT-Beratung sowie eine fachkundige Beratung zu Entwicklungsfragen – effizient und effektiv.
