21、AI助力单元测试：搜索式测试生成的应用与实践

AI助力单元测试：搜索式测试生成的应用与实践

1. 单元测试面临的挑战与AI的作用

单元测试是软件开发中确保代码质量的重要环节，但严格的单元测试往往成本高昂且耗费大量精力。随着类数量的增加，创建单个单元测试的工作量会逐渐累积。对于大型项目，可能需要创建成百上千个测试用例，选择有效的测试输入和为每个测试用例创建详细的断言并非易事。

开发者和测试人员可能会因为知识局限、时间不足等原因，忽略一些重要的测试用例，或者对某些情况覆盖过度，而遗漏了无效或边界情况。此外，随着被测系统（SUT）的演进，维护测试用例以及有效分配测试执行资源也需要测试人员投入大量的时间和精力。

为了在合理的预算和时间内发布产品，开发者常常需要做出妥协，这可能导致测试不足，从而在产品发布后出现严重的故障。自动化在控制成本和确保测试质量与数量方面起着关键作用。AI技术，如优化、机器学习、自然语言处理等，可以部分自动化和支持单元测试的创建、维护和执行。具体应用如下：
- 优化和强化学习 ：可以选择适合满足可测量测试目标的测试输入，用于创建新的测试用例或增强人工创建测试用例的有效性。
- 监督和半监督机器学习 ：可从系统的标记执行中推断测试预言，用于判断新系统执行的正确性。
- 基于优化、监督学习和聚类技术的三类方法 ：
- 测试套件最小化技术 ：建议在测试执行期间移除或忽略冗余的测试套件。
- 测试用例优先级排序技术 ：对测试用例进行排序，以最大化早期故障检测或代码覆盖的潜力。