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Desarrollo & Técnico

Generador de Pruebas Unitarias

Genera casos de prueba unitarios con configuración, afirmaciones, casos extremos y lógica de limpieza. Cubre caminos felices, manejo de errores y condiciones de límite.

Aprender más

El Generador de Pruebas Unitarias analiza tu código y produce pruebas unitarias de calidad de producción que cubren rutas felices, casos límite, condiciones de error y valores frontera. Es compatible con todos los principales frameworks de pruebas, incluidos Jest, Pytest, JUnit, NUnit, Go Test, RSpec, PHPUnit y Mocha. Elige tu enfoque de cobertura, desde una validación rápida de la ruta feliz hasta suites de pruebas exhaustivas de cobertura total con estrategias de mocking, stubbing y aserciones.

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Desarrolladores

Jest tests for a discount calculator

Developers instantly get full-coverage Jest tests, including edge and error cases, instead of writing boilerplate by hand.

Ver vista previa de entrada y salida

Entrada

Code To Test
function calculateDiscount(price, userTier, couponCode) { let discount = 0; if (userTier === 'gold') discount += 0.15; else if (userTier === 'silver') discount += 0.10; if (couponCode === 'SAVE20') discount += 0.20; if (discount > 0.5) discount = 0.5; if (price < 0) throw new Error('Price cannot be negative'); return +(price * (1 - discount)).toFixed(2); }
Language
javascript
Framework
jest
Coverage Focus
full-coverage
Test Style
aaa

Salida (extracto)

describe('calculateDiscount', () => {
  it('applies gold tier discount', () => {
    // Arrange
    const price = 100;
    // Act
    const result = calculateDiscount(price, 'gold', null);
    // Assert
    expect(result).toBe(85);
  });
  it('caps total discount at 50%', () => {
    expect(calculateDiscount(100, 'gold', 'SAVE20')).toBe(65);
  });
  it('throws on negative price', () => {
    expect(() => calculateDiscount(-5, 'gold', null)).toThrow('Price cannot be negative');
  });
});
Desarrolladores

Pytest BDD tests for an email validator

Python developers get readable, behavior-driven pytest cases that document expected behavior and catch tricky edge inputs.

Ver vista previa de entrada y salida

Entrada

Code To Test
import re def is_valid_email(address): if not isinstance(address, str): raise TypeError('address must be a string') pattern = r'^[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]+$' return bool(re.match(pattern, address.strip()))
Language
python
Framework
pytest
Coverage Focus
edge-cases
Test Style
bdd

Salida (extracto)

import pytest
from validator import is_valid_email

class TestEmailValidation:
    def test_given_valid_address_when_checked_then_returns_true(self):
        assert is_valid_email('[email protected]') is True

    def test_given_address_with_trailing_space_when_checked_then_trims_and_passes(self):
        assert is_valid_email('  [email protected]  ') is True

    def test_given_missing_at_symbol_when_checked_then_returns_false(self):
        assert is_valid_email('userexample.com') is False

    def test_given_non_string_when_checked_then_raises(self):
        with pytest.raises(TypeError):
            is_valid_email(None)
Autónomos

Go tests for a slug generator side project

Freelance developers shipping a small Go library get table-driven tests that lock in correct slug output before refactoring.

Ver vista previa de entrada y salida

Entrada

Code To Test
package slug import ( "regexp" "strings" ) var nonAlnum = regexp.MustCompile(`[^a-z0-9]+`) func Make(title string) string { s := strings.ToLower(strings.TrimSpace(title)) s = nonAlnum.ReplaceAllString(s, "-") return strings.Trim(s, "-") }
Language
go
Framework
gotest
Coverage Focus
happy-path
Test Style
tdd

Salida (extracto)

package slug

import "testing"

func TestMake(t *testing.T) {
	cases := []struct{ in, want string }{
		{"Hello World", "hello-world"},
		{"  Trim Me  ", "trim-me"},
		{"My First Post!!!", "my-first-post"},
	}
	for _, c := range cases {
		if got := Make(c.in); got != c.want {
			t.Errorf("Make(%q) = %q, want %q", c.in, got, c.want)
		}
	}
}

Tus resultados de Generador de Pruebas Unitarias aparecerán aquí

Espera bloques de código limpios con comentarios, además de una breve explicación de los cambios.

Cómo usar Generador de Pruebas Unitarias

  1. Pega la función, clase o módulo completo que deseas probar: incluye anotaciones de tipo y dependencias para una mejor generación de pruebas.
  2. Selecciona tu lenguaje de programación y marco de pruebas para obtener sintaxis y patrones específicos del marco.
  3. Elige un enfoque de cobertura: 'Camino Feliz' para validación rápida, 'Cobertura Completa' para suites de pruebas completas con casos límite y manejo de errores.
  4. Copia el archivo de pruebas generado en tu proyecto y ejecútalo: todas las importaciones y la configuración están incluidas.

Casos de uso

1

Generar un conjunto completo de pruebas Jest para una función o hook de utilidad de React

2

Crea pruebas de Pytest con fixtures y decoradores de parametrización para módulos de Python

3

Construir pruebas de JUnit 5 con MockitoExtension para clases de servicio Java

4

Elabora pruebas Go basadas en tablas para funciones de procesamiento de datos

5

Generar pruebas PHPUnit para controladores de Laravel y clases de servicio

Consejos para los mejores resultados

  • Incluye las dependencias de la función (importaciones, interfaces) en tu fragmento de código — esto ayuda al generador a crear configuraciones de simulación precisas.
  • Para código asíncrono, menciónalo en tu descripción o incluye palabras clave async/await; el generador añadirá patrones de prueba asíncronos adecuados y afirmaciones de tiempo.
  • Utiliza 'Cobertura Completa' para lógica empresarial crítica (pagos, autenticación, validación de datos) y 'Happy Path' para funciones de utilidad.
  • The generated tests use parameterized/table-driven patterns where applicable — this covers more scenarios with fewer lines of test code.

Preguntas frecuentes

¿Puede generar pruebas para funciones asíncronas?

Sí. Si tu código contiene async/await, Promesas, callbacks u observables, el generador crea casos de prueba asíncronos con patrones de espera adecuados, manejo de tiempo de espera y temporización de afirmaciones. Para Jest, utiliza async/await con expect().resolves y expect().rejects.

¿Cómo maneja el mocking?

El generador identifica dependencias externas (llamadas a API, consultas a bases de datos, operaciones del sistema de archivos) y crea mocks apropiados. Para Jest: jest.mock() y jest.fn(). Para Pytest: unittest.mock y @patch. Para JUnit: Mockito @Mock y when().thenReturn(). Solo se simulan las dependencias necesarias.

¿Cuál es la diferencia entre el estilo de prueba AAA y BDD?

AAA (Organizar-Actuar-Afirmar) organiza cada prueba en fases de configuración, ejecución y verificación. BDD (Dado-Cuando-Entonces) utiliza descripciones en lenguaje natural (dado un usuario, cuando inicia sesión, entonces ve el panel de control). Ambos producen la misma lógica de prueba con diferentes estilos organizativos.

¿Genera pruebas parametrizadas?

Sí. Cuando una función acepta múltiples variaciones de entrada, el generador utiliza pruebas parametrizadas: test.each() de Jest, @pytest.mark.parametrize de Pytest, @ParameterizedTest de JUnit y el patrón de prueba basado en tablas de Go. Esto cubre más escenarios con menos código.

¿Puedo probar toda una clase con múltiples métodos?

Sí. Pega toda la clase y el generador crea un conjunto de pruebas con bloques de describe/context para cada método público, incluyendo configuración/desmontaje para dependencias compartidas como la inicialización del constructor.

¿Están listadas las pruebas generadas para ejecutarse?

Sí. La salida incluye todas las importaciones necesarias, configuraciones de simulación y configuraciones de prueba. Copia el archivo de prueba en el directorio de pruebas de tu proyecto y ejecútalo con tu corredor de pruebas. Es posible que debas ajustar las rutas de importación para que coincidan con la estructura de tu proyecto.

Parte de estos flujos de trabajo

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Generador de Pruebas Unitarias vs. Generador de Comentarios de Código Ver comparación →

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Prompts listos para usar — haz clic en "Usar este" para rellenar la herramienta automáticamente

Escribe una función de Python que [describe what it does]. Incluye type hints y un docstring.

Explica este código y sugiere mejoras: [paste code]

Genera pruebas unitarias para la siguiente función: [paste function]

Escribe una consulta SQL para [describe what you need] de una tabla con las columnas [list columns].

Crea un README.md para un proyecto de [project type] con secciones de instalación, uso y contribución.

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