什么是单元测试？ 15 个自动化单元测试工具

软件开发是一项创造性的工作，但它也可能充满乏味的任务。 最平凡的是编写“单元测试”，即验证软件组件是否按预期工作的代码段。 单元测试帮助开发人员尽早发现错误并确保代码可以维护。

理想情况下，为程序编写代码的开发人员在编写过程中编写单元测试。 但是编写单元测试是软件开发中的一项苦差事，它可能会占用开发人员大量的时间。 更糟糕的是，开发人员在复杂代码库的手动编写测试中可能会犯错误。 因此，许多软件缺乏足够的单元测试，导致代码难以维护。 如果没有单元测试，如果出现问题，找到问题就像大海捞针一样。

什么是单元测试？

单元是执行特定操作的程序的一部分。 单元是软件的构建块； 一个软件是一堆单元。 如果一个单元没有做它应该做的事情，那么软件程序将无法有效地工作，或者在某些情况下，根本无法工作。

单元测试涉及单独测试软件应用程序的各个单元，以确保它们按预期运行。 该过程包括识别要测试的单元、编写测试用例来运行该单元并验证其行为、运行测试并观察结果。 如果测试失败，开发人员会调查问题，对单元代码进行必要的更改，然后重新运行测试，直到通过。 单元测试有助于及早发现错误，提高代码质量并实现更快的调试，最终确保软件应用程序的可靠性和质量。

自动化单元测试将在维护我们生活中大部分时间运行的代码的完整性和稳健性方面发挥越来越重要的作用。 人工智能现在正在帮助开发人员编写这些单元测试，使他们能够专注于更高价值的任务。

什么是单元测试示例？

迪夫蓝标志

迪夫蓝

最有前途的工具之一是 Diffblue 封面，一个人工智能驱动的平台，可以自动为 Java 代码（最流行的编程语言之一）编写单元测试。 Diffblue 使用强化学习来分析代码库并生成涵盖广泛场景的人类可读、可执行的测试。 “我们只关注单元测试，”Diffblue 的联合创始人 Peter Schrammel 在解释他的公司在解决 Java 问题方面的成功时说道。

另一个值得注意的工具是 进化套件，一个使用遗传算法为 Java 程序生成测试套件的开源框架，尽管 EvoSuite 生成的测试不如 Diffblue 生成的测试那样可读。

Diffblue 和 EvoSuite 都因完全自动化而脱颖而出。

除此之外，还有许多代码建议工具可以帮助开发人员编写测试。 虽然这些工具加快了编写单元测试的工作，但它们并不是完全自动化的，并且仍然需要开发人员的时间和注意力。

例如， 亚马逊代码耳语者, GitHub 副驾驶， 乃至 聊天GPT 可以查看函数并预测单元测试。 但基于大语言模型（LLM）的生成式人工智能很容易出错，因此开发人员仍然需要检查他们的工作。 它们帮助开发人员，但并没有将他们从单元测试编写任务中解放出来。

随着新的初创企业加入竞争，这个领域开始升温。 启动 认识 宣布推出一款名为 德文 它声称可以扫描代码、识别和修复错误以及编写单元测试。 一位名叫 Andrew 的认知工程师在 YouTube 上发布了一段 Devin 审查代码存储库并成功自行编写回归测试的视频。 Devin 尚未公开，因此需要一些时间才能看看它是否可以挑战现任领导者。

顶级自动化单元测试软件和工具

以下是当今市场上用于编写单元测试的顶级工具。 这些工具使用各种人工智能技术来自动化和优化代码审查、测试生成和质量保证的不同方面。

Diff蓝色盖

Diff蓝色盖 为 Java 代码库提供人工智能驱动的单元测试生成。

• 自动 Java 单元测试生成工具
• 使用强化学习来生成和优化测试
• 与流行的 Java 集成开发环境 (IDE) 和构建工具集成
• 实现高代码覆盖率并随着时间的推移维护测试
• 提供云和本地部署选项

GitHub 副驾驶

GitHub 副驾驶 由 GitHub、OpenAI 和 Microsoft 开发的生成式 AI 模型提供支持，并接受公共存储库中出现的所有自然语言的训练。

• AI结对程序员 实时建议代码和整个功能
• 通过 GitHub CLI（命令行界面）在终端中受支持，并原生集成到 GitHub.com 使用 GitHub Copilot Enterprise 计划
• 在代码编辑器中建议代码完成
• 在聊天中回答问题
• 自动从打开的项目中提取相关上下文

塔布宁

塔布宁 是一款支持多种语言和IDE的AI编码助手。

• AI编码助手； 支持跨 80 多种语言和框架的代码生成、解释和修复，并支持自动生成测试和文档。
• 支持广泛的 IDE，包括所有最流行的（例如 Visual Studio、VSCode、IntelliJ、Eclipse、Android Studio）
• 自动从 IDE 可访问的所有相关文件中提取上下文，并且可以连接到任何基于 Git 的存储库以增加上下文。
• 提供专门针对许可代码进行训练的专有模型，还提供针对其他客户代码进行训练的自定义模型（私下训练和部署）
• 提供安全 SaaS 中的部署，或者 VPC 或本地的私有部署（可以完全隔离）

铝酸钠

铝酸钠 是一款用于编写、审查和测试代码的人工智能编码助手。

• 用于交互式高质量代码生成、测试和审查的 IDE 插件
• 交互式生成任务计划和规格
• 建议在代码编辑器中完成任务感知的代码完成
• 在聊天中回答问题
• 自动从打开的项目中提取相关上下文
• 提供指导、代码改进、任务评审等，以生成高质量的代码来完成任务
• 私有实例可以安装在本地
• 使用专有模型（但企业可以选择使用OpenAI模型）

谷歌云的二重奏

谷歌云的二重奏 为开发人员提供人工智能驱动的代码完成和生成

• 用于解决编码问题和云最佳实践指导的聊天界面
• 代码解释可帮助您快速理解、映射和导航不熟悉的代码库
• 代码安全护栏可扫描人工智能生成的代码中的漏洞
• 利用 Google AI 基础模型
• 来源引用有助于遵守许可证要求

亚马逊 Q/亚马逊 Codewhisperer

亚马逊Q/亚马逊 密码语者 是来自 Amazon Web Services 的人工智能编码伴侣。

• 可直接在流行的 IDE 中访问
• 跨 15 种编程语言提出完整功能的代码片段
• 通过以下方式提供公司特定的响应 定制能力
• 扫描安全漏洞并建议代码修复
• 过滤掉可能被认为有偏见或不公平的代码建议
• 标记可能类似于特定开源训练数据的代码建议
• 升级 编程语言版本
• 在聊天中回答问题
• 使用描述性提示构建新的应用程序功能
• 自动从打开的项目中提取相关上下文
• 使用专有模型

番石榴

番石榴 为 Java 提供自动单元测试生成。

• 结合了符号执行、静态分析和自然语言处理
• 生成可读、可维护且有效的单元测试
• 用自然语言解释测试断言和边缘情况
• 与 Java IDE 和持续集成/持续交付 (CI/CD) 管道集成

测试

测试 是一个基于人工智能的网络和移动应用程序测试自动化平台。

• AI驱动的测试自动化平台
• 支持网络、移动和 API 测试
• 使用机器学习来创建和维护测试
• 提供可视化测试编辑和调试工具
• 与流行的 CI/CD 工具和测试管理系统集成

方测试

方测试 是 IntelliJ IDEA 的一个插件，可以自动生成 Java 类的单元测试。

• 使用数据流分析、控制流分析、模式检测和启发式方法来生成尽可能多的测试。 需要手动工作来完成生成的测试。
• 使开发人员能够通过创建自定义 Apache Velocity 模板来自定义输出。
• 使开发人员能够选择应该模拟哪些依赖项、应该测试哪些方法以及如何构造源类。

小的

小的 是一种人工智能驱动的代码审查和质量保证工具。

• 分析代码更改并了解您的代码库，提供实时反馈
• 识别潜在的错误、安全问题和性能瓶颈
• 支持多种编程语言和框架
• 与流行的版本控制系统和 CI/CD 工具集成

深单元人工智能

深单元人工智能 是一种为多种编程语言编写单元测试的人工智能工具。

• AI驱动的单元测试生成工具
• 支持各种语言，包括 Typescript、Javascript、Java、Python 和 C#
• 使用深度学习来理解代码语义并生成有意义的测试
• 提供 IDE 扩展、CI/CD 管道和 CLI 选项。

Seniordev.ai

Seniordev.ai 是一款用于代码生成、优化和指导的人工智能编程助手。

• 基于 Web 的应用程序，旨在使开发团队能够更高效、更有效地工作
• 使用 AI 审查拉取请求、创建/更新文档并在适用的情况下生成单元测试
• 支持多种编程语言和框架
• 为团队成员提供协同工作的协作界面
• 与流行的版本控制系统和项目管理工具集成

Testsigma.com

Testsigma.com 是一个人工智能驱动的、适用于网络和移动设备的无代码测试自动化平台。

• 用于 Web、移动和 API 测试的 AI 驱动的测试自动化平台
• 支持使用自然语言处理创建无代码测试
• 提供用于创建和管理测试的可视化界面
• 提供实时测试结果和分析
• 与流行的 CI/CD 工具和测试管理系统集成

功能化

功能化 是一个使用机器学习的智能测试自动化平台。

• 适用于 Web 和移动应用程序的 AI 驱动的测试自动化平台
• 使用自然语言处理和机器学习来创建和维护测试
• 支持跨浏览器、跨设备测试
• 提供用于创建和管理测试的可视化界面
• 与流行的 CI/CD 工具和测试管理系统集成

马布尔

马布尔 是一个用于 Web 应用程序的人工智能驱动的无代码测试自动化平台。

• 使用云、人工智能和低代码创新构建
• 跨 Web 应用程序、移动应用程序、API、性能和可访问性测试的功能和非功能测试可扩展性
• 与自主开发的解决方案相比，测试创建速度提高了 3 倍，维护减少了 70%，测试运行速度提高了 10 倍，节省了 80%
• 与 Slack、Jira、Microsoft Teams 和 Github 集成

底线

随着人工智能辅助开发领域的不断发展，我们预计会看到更复杂的自动化单元测试工具，它们利用先进的机器学习技术来生成更全面、更可靠的测试套件。 这些工具可能会与开发工作流程无缝集成，使开发人员更容易将自动化测试纳入他们的日常工作中。

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