تعد كتابة اختبارات الوحدة من المهارات الأساسية التي يعتمد عليها مطورو البرمجيات لضمان جودة الشيفرات البرمجية وكفاءة أدائها. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه المهمة معقدة، خاصة عند التعامل مع وظائف برمجية متقدمة. يعرض هذا المقال طريقة مبتكرة للاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل نموذج GPT، لكتابة اختبارات الوحدة باستخدام تقنية “المطالبات متعددة الخطوات”. من خلال تصميم تسلسل من الخطوات التي تشمل الشرح والتخطيط والتنفيذ، يتيح لنا هذا الأسلوب تحسين دقة وفعالية اختبارات الوحدة المصممة للوظائف المكتوبة بلغة بايثون. سنستعرض في هذا المقال كيفية تطبيق هذه الطريقة، وما هي الفوائد التي يمكن أن تحققها في عمليات تطوير البرمجيات، مما يضمن استقرار الشيفرة ويقلل من الأخطاء القابلة للحدوث.
كتابة اختبارات الوحدة باستخدام التوجيهات المتعددة الخطوات
تتطلب كتابة اختبارات الوحدة مجموعة معينة من المعارف والأدوات، خاصة عند التعامل مع الوظائف المعقدة في برمجة بايثون. تساعد التوجيهات المتعددة الخطوات على إنتاج نص دقيق وشامل بمزيد من العمق. بدلاً من إعطاء توجيه واحد، تتضمن التوجيهات المتعددة استخلاص المعلومات من المخرجات السابقة وإعادة استخدامها لتوليد استجابات متقدمة. تعتبر هذه الطريقة مثالية لتشجيع التحقق المنطقي قبل تنفيذ الكود، حيث يمكن استخدامها لتوسيع الفهم ومعالجة الأمور بدقة أكبر.
تتضمن كتابة اختبارات الوحدة في بايثون عملية تسلسل من ثلاث خطوات رئيسية: الشرح، التخطيط، والتنفيذ. في الخطوة الأولى، يتم طلب تفسير الوظيفة، مما يتيح لنا فهم السلوك المنطقي للوظيفة وما تهدف إليه. تاتي الخطوة الثانية بتخطيط مجموعة من اختبارات الوحدة، مدللة على أنها يجب أن تغطي جميع السيناريوهات الممكنة، بما في ذلك الحالات الحدية وغير المتوقعة. وأخيرًا، في الخطوة الثالثة، يتم كتابة اختبارات الوحدة الفعلية بناءً على التخطيط، مما يضمن تغطية كافية لكل المواقف المتوقعة.
تفسير الوظيفة في بايثون
تعتبر الخطوة الأولى في كتابة اختبارات الوحدة هي تفسير الوظيفة المعنية. يقصد بالتفسير هنا فهم كل عنصر من عناصر الوظيفة وكيفية تفاعله مع المتغيرات المدخلة. من خلال استخدام نموذج مثل GPT، يمكننا طلب شرح تفصيلي من خلال تقسيمه إلى قائمة نقطية مرتبة. يشمل التفسير عادة وصفًا لوظيفة معينة – في حالتنا، لدينا وظيفة “pig_latin” التي تقوم بترجمة النص إلى نمط خاص يعتمد على الحروف المتحركة.
أحد الأمثلة على التفسير هو تحليل الوظيفة “pig_latin”: تتضمن الوظيفة دالة مساعدة، “translate”، والتي تقرر ما إذا كان الكلمة تبدأ بحرف متحرك أم لا. في حالة البداية بحرف متحرك، يعاد تشكيل الكلمة بإضافة ‘way’ إلى نهايتها. أما في حالة بدء الكلمة بحرف ساكن، يتم تقسيم الكلمة إلى مقاطع بناءً على موضع الحروف المتحركة. هذا التحليل هنالك يقدم لنا فهمًا واضحًا حول ما إذا كانت الوظيفة تتعامل بشكل صحيح مع المدخلات المختلفة.
يعتبر هذا الفهم الأساسي ضروريًا لتعزيز دقة اختبارات الوحدة، حيث يضمن أننا نختبر جميع السيناريوهات المتنوعة التي قد يواجهها الاستخدام الفعلي لهذه الوظيفة. كلما كان الفهم أفضل، كانت الاختبارات أكثر قوة ودقة.
تخطيط اختبارات الوحدة الشاملة
تتمثل الخطوة الثانية في هذه العملية في التخطيط لاختبارات الوحدة الفعالة. يتطلب ذلك فحص الوظيفة من خلال النظر في مجموعة واسعة من المدخلات المحتملة والإفادات الممكنة الناتجة عنها. في هذه الخطوة، يتم استخدام نموذج GPT لطلب قائمة من السيناريوهات التي يجب أخذها بعين الاعتبار، بما في ذلك السيناريوهات الشائعة والحالات الحدية التي قد لم يفكر فيها المصمم الأصلي للوظيفة.
يجب أن تتضمن هذه الخطط حالات مدخلات متعددة مثل النصوص الفارغة، الكلمات الطويلة، والكلمات التي تحتوي على أحرف خاصة. على سبيل المثال، يجب إدراج سيناريوهات مثل إدخال كلمات بحروف كبيرة وصغيرة، وكذلك إدخال مجموعة مختارة من الكلمات ذات بنية غير تقليدية. الهدف من هذا التخطيط هو تقديم نهج شامل يضمن عدم تفويت أي جوانب، مما يؤدي إلى تعزيز جودة الاختبارات المقدمة.
تعد كتابة اختبارات الوحدة عملية أكثر شمولية بكثير من مجرد التحقق من أن وظيفة تعمل كما هو متوقع. بدلاً من ذلك، يجب أن تستهدف الاختبارات عدم فقط السلوك الإيجابي ولكن أيضًا الاستجابة الصحيحة عند مواجهة إدخالات غير صالحة أو الحالة غير المتوقعة.
تنفيذ اختبارات الوحدة بناءً على التخطيط
الخطوة الأخيرة في كتابة اختبارات الوحدة هي التنفيذ، حيث تقوم بتوليد التعليمات البرمجية الخاصة باختبارات الوحدة بناءً على التخطيط الذي تم إنجازه مسبقًا. هنا، يتم استخدام نموذج GPT مرة أخرى لتوليد كود بايثون بناءً على السيناريوهات المقترحة. عند تنفيذ هذه الخطوة، يجب أن يتضمن الاختبار تعليقات مفيدة توضح لكل جزء من الشيفرة ما يقوم به، مما يعزز فهم الشخص الذي يدرس الشيفرة بشكل أكبر.
على سبيل المثال، بعد استخراج الخطط، يمكن أن يؤدي نموذج GPT إلى توليد مجموعة من اختبارات الوحدة، التي تغطي مجموعة متنوعة من السيناريوهات، وتستعين بمكتبة “pytest” لإعداد بيئة الاختبار. ستتضمن اختبارات الوحدة تلك كلمات تدلل على النتائج المتوقعة عند إعطاء مدخلات معينة، حيث تظهر العملية كيف يمكن اختبار الوظائف بشكل شامل.
بالإضافة إلى ذلك، ينبغي للتحقق من صحة الاختبارات المسلمة أن يكون هناك آلية واضحة لتشخيص الأخطاء، والتعامل مع أي مشكلات تغييرية قد تنشأ. يمكن أن تساهم اختبارات الوحدة الجيدة في تسريع عملية تطوير البرمجيات عن طريق تحديد المشكلات بسرعة، ومنع الأخطاء من الانتشار إلى نسخة الإنتاج من التطبيق.
وظيفة تحويل الكلمات إلى البيج لاتين
وظيفة تحويل الكلمات إلى البيج لاتين هي جزء أساسي من البرمجة بلغة بايثون، حيث تتضمن عملية الترجمة إلى هذه اللغة المميزة متعددة الأوجه. تأخذ هذه الوظيفة نصًا وتمكن من تحويل كل كلمة فيه بناءً على القواعد المعروفة للبيج لاتين. الفكرة هي أن الكلمات التي تبدأ بحرف صوتي يتم إضافتها إلى ‘way’ في نهايتها، بينما الكلمات التي تبدأ بحرف ثابت يتم نقل الحروف الثابتة من البداية إلى نهايتها مع إضافة ‘ay’.
يبدأ التنفيذ من خلال تعريف دالة داخلية تُسمى ‘translate’، التي تختص بترجمة كل كلمة على حدة. إذا كان الحرف الأول من الكلمة واحدًا من الحروف الصوتية (مثل a، e، i، o، u)، تتم إضافة ‘way’ إلى نهاية الكلمة. أما إذا كانت الكلمة تبدأ بحرف ثابت، يتم استخراج جميع الحروف الثابتة حتى الوصول إلى أول حرف صوتي، ثم يتم إعادة بناء الكلمة بإضافة الحروف المتبقية في البداية متبوعة بالحروف الثابتة ‘ay’.
عند استدعاء الدالة الرئيسية ‘pig_latin’، يتم تحويل النص إلى حروف صغيرة، ثم يتم تقسيمه إلى كلمات مفردة لترجمتهما باستخدام دالة ‘translate’. في النهاية، يتم دمج الكلمات المترجمة معًا لتقديم النص النهائي بترجمة البيج لاتين.
اختبار الوظيفة باستخدام pytest
أحد الجوانب الأساسية في تطوير البرمجيات هو اختبار الوظائف للتأكد من أدائها بشكل صحيح في جميع الحالات. في حالة دالة تحويل الكلمات إلى البيج لاتين، يتم استخدام حزمة ‘pytest’ لإنشاء مجموعة من الاختبارات الوحدوية. توفر هذه المكتبة طريقة بسيطة وفعالة لكتابة الاختبارات، حيث تساعد على التحقق من صحة نتيجة الوظيفة بالنسبة لمجموعة متنوعة من المدخلات.
تتضمن مجموعة الاختبارات حالات مختلفة لضمان شمولية الاختبار. على سبيل المثال، يتم اختبار دالة ‘pig_latin’ بكلمات بدائية مثل ‘hello world’، حيث يجب أن تعطي النتيجة ‘ellohay orldway’. كما تشمل الاختبارات مجموعة من الكلمات التي تبدأ بحروف صوتية وكلمات فارغة، مما يساعد في التأكد من أن الوظيفة تعمل بكفاءة حتى في حالات النطاق النادرة.
تتمثل ميزة ‘pytest’ في قدرتها على استخدام الزخارف مثل ‘@pytest.mark.parametrize’، مما يسهل اختبر عدة مدخلات بإضافة مجموعة من القيم. يتم استخدام هذا لتوفير اختبارات متكررة لأنواع مختلفة من المدخلات، بما في ذلك الكلمات التي تحتوي على رموز أو كلمات بلغة مختلطة.
حالات الحافة في اختبار الوظيفة
عند اختبار أي وظيفة، من المهم مراعاة حالات الحافة، التي قد تتضمن إدخالات غير متوقعة أو نادرة. في حالة دالة تحويل الكلمات إلى البيج لاتين، يمكن أن تتضمن هذه الحالات كلمات تتكون بالكامل من حروف ثابتة، كلمات تحتوي على أرقام، أو حتى كلمات تحتوي على رموز خاصة. يعتبر اختبار هذه الحالات أحد أفضل الممارسات ويضمن استقرار البرنامج.
على سبيل المثال، إذا كانت المدخلات عبارة عن سلسلة فارغة، يجب أن تكون النتيجة أيضًا سلسلة فارغة. إذا تم إدخال كلمة تحتوي على أرقام مثل ‘123’, يجب أن يتعامل البرنامج مع هذه الحالة بترك الكلمة كما هي دون أي تعديلات. وفي حالات الكلمات التي تحتوي على رموز مثل ‘Hello World!’، يجب أن تكون النتيجة صحيحة من دون فقدان الرموز.
كل من هذه الاختبارات تساعد في تقديم نموذج شامل عن كيفية استجابة البرنامج تحت ظروف متعددة. من خلال تجميع هذه الحالات المختلفة معًا، يمكن المبرمجون التنبؤ بكيفية تصرف برامجهم في مواقف متنوعة، مما يحسن من التجربة الكلية للمستخدم النهائية ويزيل الأخطاء غير المتوقعة.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/unit_test_writing_using_a_multi-step_prompt
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً