論文の概要: TestMigrationsInPy: A Dataset of Test Migrations from Unittest to Pytest
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05122v1
- Date: Wed, 04 Feb 2026 23:14:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.662948
- Title: TestMigrationsInPy: A Dataset of Test Migrations from Unittest to Pytest
- Title（参考訳）: TestMigrationsInPy: ユニットテストからPytestへのテストマイグレーションのデータセット
- Authors: Altino Alves, Andre Hora,
- Abstract要約: UnittestとpytestはPythonで最も人気のあるテスティングフレームワークである。
単純なアサーション、フィクスチャの再利用、相互運用性などだ。
本稿では,単体テストからピテストへのテストマイグレーションのデータセットであるTestMigrationsInPyを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unittest and pytest are the most popular testing frameworks in Python. Overall, pytest provides some advantages, including simpler assertion, reuse of fixtures, and interoperability. Due to such benefits, multiple projects in the Python ecosystem have migrated from unittest to pytest. To facilitate the migration, pytest can also run unittest tests, thus, the migration can happen gradually over time. However, the migration can be time-consuming and take a long time to conclude. In this context, projects would benefit from automated solutions to support the migration process. In this paper, we propose TestMigrationsInPy, a dataset of test migrations from unittest to pytest. TestMigrationsInPy contains 923 real-world migrations performed by developers. Future research proposing novel solutions to migrate frameworks in Python can rely on TestMigrationsInPy as a ground truth. Moreover, as TestMigrationsInPy includes information about the migration type (e.g., changes in assertions or fixtures), our dataset enables novel solutions to be verified effectively, for instance, from simpler assertion migrations to more complex fixture migrations. TestMigrationsInPy is publicly available at: https://github.com/altinoalvesjunior/TestMigrationsInPy.
- Abstract（参考訳）: UnittestとpytestはPythonで最も人気のあるテスティングフレームワークである。
全体として、pytestには、よりシンプルなアサーション、フィクスチャの再利用、相互運用性など、いくつかの利点がある。
このようなメリットにより、Pythonエコシステムの複数のプロジェクトが、ユニットテストからpytestに移行した。
移行を容易にするために、pytestは単体テストの実行も可能である。
しかし、移行には時間がかかり、結論付けるのに長い時間がかかる可能性がある。
このコンテキストでは、プロジェクトは移行プロセスをサポートする自動化されたソリューションの恩恵を受けるだろう。
本稿では,単体テストからピテストへのテストマイグレーションのデータセットであるTestMigrationsInPyを提案する。
TestMigrationsInPyには、開発者が実行した現実世界のマイグレーションが923ある。
Pythonでフレームワークを移行するための新しいソリューションを提案する今後の研究は、TestMigrationsInPyを基礎的な真実とすることができる。
さらに、TestMigrationsInPyには、マイグレーションタイプに関する情報(例えば、アサーションやフィクスチャの変更)が含まれているので、私たちのデータセットは、より単純なアサーションマイグレーションからより複雑なフィクスチャマイグレーションまで、新しいソリューションを効果的に検証することができます。
TestMigrationsInPyは、https://github.com/altinoalvesjunior/TestMigrationsInPyで公開されている。
関連論文リスト
- Testing Framework Migration with Large Language Models [0.29332247106953097]
Python開発者は、textttunittestとtextttPytestの2つの主要なテストフレームワークに依存している。
我々は、textttunittest から textttPytest へのテストフレームワークのマイグレーションを自動化するLarge Language Models (LLMs) の機能について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-03T01:04:09Z) - SPELL: Synthesis of Programmatic Edits using LLMs [10.41623927140964]
ライブラリのマイグレーションは、ソフトウェア開発において一般的ながエラーを起こしやすいタスクである。
上述した制限を横取りする,自動APIマイグレーションに対する新たなアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-01T09:03:56Z) - PyMigTool: a tool for end-to-end Python library migration [0.8586348698580818]
任意のPythonライブラリ間でコードを自動的に移行できるエンドツーエンドソリューションを開発しました。
まず,321個の実世界のライブラリマイグレーションのベンチマークを用いて,Large Language Models(LLM)のライブラリマイグレーション機能について検討した。
LLMはライブラリのマイグレーションを効果的に行うことができるが、後処理のステップによってはパフォーマンスがさらに向上する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-09T20:54:26Z) - ReuseDroid: A VLM-empowered Android UI Test Migrator Boosted by Active Feedback [11.624163693084446]
本稿では,大規模視覚言語モデル(VLM)によるGUIテストマイグレーションのための新しいマルチエージェントフレームワークであるREUSEDROIDを提案する。
REUSEDROIDの洞察は、同じアプリ間で共有されるコアロジックのみに基づいて、テストを移行することである。
テストマイグレーションデータセットであるLinPro上でREUSEDROIDを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-03T07:45:09Z) - ProjectTest: A Project-level LLM Unit Test Generation Benchmark and Impact of Error Fixing Mechanisms [48.43237545197775]
単体テスト生成はLLMの有望かつ重要なユースケースとなっている。
ProjectTestは、Python、Java、JavaScriptをカバーするユニットテスト生成のためのプロジェクトレベルのベンチマークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-10T15:24:30Z) - LlamaRestTest: Effective REST API Testing with Small Language Models [50.058600784556816]
LlamaRestTestは、2つのLLM(Large Language Models)を使って現実的なテストインプットを生成する新しいアプローチである。
私たちは、GPTを使った仕様強化ツールであるRESTGPTなど、最先端のREST APIテストツールに対して、これを評価しています。
私たちの研究は、REST APIテストにおいて、小さな言語モデルは、大きな言語モデルと同様に、あるいは、より良く機能することができることを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-15T05:51:20Z) - PyPulse: A Python Library for Biosignal Imputation [58.35269251730328]
PyPulseは,臨床およびウェアラブルの両方のセンサ設定において生体信号の計算を行うPythonパッケージである。
PyPulseのフレームワークは、非機械学習バイオリサーバーを含む幅広いユーザーベースに対して、使い勝手の良いモジュラーで拡張可能なフレームワークを提供する。
PyPulseはMITライセンスでGithubとPyPIでリリースしました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-09T11:00:55Z) - Observation-based unit test generation at Meta [52.4716552057909]
TestGenは、アプリケーション実行中に観察された複雑なオブジェクトのシリアライズされた観察から作られたユニットテストを自動的に生成する。
TestGenは518のテストを本番環境に投入し、継続的統合で9,617,349回実行され、5,702の障害が見つかった。
評価の結果,信頼性の高い4,361のエンドツーエンドテストから,少なくとも86%のクラスでテストを生成することができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T00:34:39Z) - A Practical Toolkit for Multilingual Question and Answer Generation [79.31199020420827]
我々は,マルチ言語QAGのオンラインサービスであるAutoQGと,モデル微調整,生成,評価のためのオールインワンPythonパッケージであるlmqgを紹介した。
また、事前訓練されたエンコーダ-デコーダ言語モデルのいくつかの変種を微調整した8言語でQAGモデルをリリースしています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-27T08:42:37Z) - pytest-inline: An Inline Testing Tool for Python [10.307253336106053]
pytest-inlineはPythonテストフレームワークpytestのプラグインである。
pytest-inlineは各インラインテストを実行し、ターゲットステートメントの出力が期待する出力と一致しない場合はフェールする。
pytest-inlineはpytest-devの組織に統合される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T20:58:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。