Golang使用ChatGPT生成单元测试实践

目录

• 前言
• Part1 easy：单个函数，无复杂依赖
• Part2 normal ：里面有一些外部import
• Part3 hard：对外部repo进行mock（gomock举例）
• 一些痛点
• 其他用法

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我们其它相关文章！