論文の概要: Automated Support for Unit Test Generation: A Tutorial Book Chapter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13575v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 11:13:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-27 22:53:48.238293
• Title: Automated Support for Unit Test Generation: A Tutorial Book Chapter
• Title（参考訳）: ユニットテスト生成のための自動サポート:チュートリアルブック
• Authors: Afonso Fontes, Gregory Gay, Francisco Gomes de Oliveira Neto, Robert Feldt
• Abstract要約: 単体テストは、システムの他の部分と独立してテストできる最小のコードセグメントをテストする段階である。 単体テストは通常実行可能なコードとして書かれ、Pythonのpytestのような単体テストフレームワークが提供する形式で書かれる。 本章では,検索に基づく単体テスト生成の概念を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.716667622896193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unit testing is a stage of testing where the smallest segment of code that can be tested in isolation from the rest of the system - often a class - is tested. Unit tests are typically written as executable code, often in a format provided by a unit testing framework such as pytest for Python. Creating unit tests is a time and effort-intensive process with many repetitive, manual elements. To illustrate how AI can support unit testing, this chapter introduces the concept of search-based unit test generation. This technique frames the selection of test input as an optimization problem - we seek a set of test cases that meet some measurable goal of a tester - and unleashes powerful metaheuristic search algorithms to identify the best possible test cases within a restricted timeframe. This chapter introduces two algorithms that can generate pytest-formatted unit tests, tuned towards coverage of source code statements. The chapter concludes by discussing more advanced concepts and gives pointers to further reading for how artificial intelligence can support developers and testers when unit testing software.
• Abstract（参考訳）: 単体テストはテストの段階であり、システムの他の部分(しばしばクラス)から独立してテストできる最小のコードのセグメントがテストされる。 単体テストは通常実行可能なコードとして書かれ、Pythonのpytestのようなユニットテストフレームワークが提供する形式で書かれる。 単体テストの作成は、多くの反復的な手動要素を持つ時間と労力のかかるプロセスです。 この章では、AIがユニットテストをどのようにサポートするかを説明するために、検索ベースのユニットテスト生成の概念を紹介します。 この手法は,テスト入力の選択を最適化問題として,テスト担当者の目標を測る一連のテストケースを求め,制限された時間枠内で可能なテストケースを識別するために,強力なメタヒューリスティック検索アルゴリズムを導出する。 この章では、ソースコードステートメントのカバレッジに合わせて、pytest形式のユニットテストを生成する2つのアルゴリズムを紹介します。 この章は、より高度な概念について議論し、人工知能がソフトウェアを単体テストするときに開発者とテスターをどのようにサポートするか、さらに読むための指針を与える。

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