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Développement & Technique

Générateur de Tests Unitaires

Générez des cas de test unitaires avec configuration, assertions, cas limites et logique de nettoyage. Couvre les chemins heureux, la gestion des erreurs et les conditions limites.

En savoir plus

Le générateur de tests unitaires analyse votre code et produit des tests unitaires de qualité production couvrant les cas nominaux, les cas limites, les conditions d'erreur et les valeurs aux bornes. Compatible avec tous les principaux frameworks de test, dont Jest, Pytest, JUnit, NUnit, Go Test, RSpec, PHPUnit et Mocha. Choisissez votre axe de couverture — de la validation rapide du cas nominal aux suites de tests exhaustives avec stratégies de mocking, de stubbing et d'assertion.

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Développeurs

Jest tests for a discount calculator

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

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Entrée

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

Sortie (extrait)

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');
  });
});
Développeurs

Pytest BDD tests for an email validator

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

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Entrée

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

Sortie (extrait)

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)
Freelances

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.

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Entrée

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

Sortie (extrait)

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)
		}
	}
}

Vos résultats Générateur de Tests Unitaires apparaîtront ici

Attendez-vous à des blocs de code propres avec des commentaires, ainsi qu'une brève explication des changements.

Comment utiliser Générateur de Tests Unitaires

  1. Collez la fonction, la classe ou le module complet que vous souhaitez tester : incluez des annotations de type et des dépendances pour une meilleure génération de tests.
  2. Sélectionnez votre langage de programmation et cadre de test pour obtenir une syntaxe et des motifs spécifiques au cadre.
  3. Choisissez un focus de couverture : 'Chemin Heureux' pour une validation rapide, 'Couverture Complète' pour des suites de tests complètes avec des cas limites et une gestion des erreurs.
  4. Copiez le fichier de test généré dans votre projet et exécutez-le — tous les imports et la configuration sont inclus.

Cas d'utilisation

1

Générer une suite de tests Jest complète pour une fonction ou un hook utilitaire React

2

Créez des tests Pytest avec des fixtures et des décorateurs de paramétrage pour les modules Python

3

Construire des tests JUnit 5 avec MockitoExtension pour des classes de service Java

4

Rédigez des tests Go basés sur des tableaux pour des fonctions de traitement de données

5

Générer des tests PHPUnit pour les contrôleurs Laravel et les classes de service

Conseils pour de meilleurs résultats

  • Incluez les dépendances de la fonction (imports, interfaces) dans votre extrait de code — cela aide le générateur à créer des configurations de simulation précises.
  • Pour le code asynchrone, mentionnez-le dans votre description ou incluez des mots-clés async/await ; le générateur ajoutera des modèles de test asynchrones appropriés et des assertions de timing.
  • Utilisez 'Couverture complète' pour la logique commerciale critique (paiements, authentification, validation des données) et 'Happy Path' pour les fonctions utilitaires.
  • The generated tests use parameterized/table-driven patterns where applicable — this covers more scenarios with fewer lines of test code.

Questions fréquentes

Peut-il générer des tests pour des fonctions asynchrones ?

Oui. Si votre code contient async/await, Promesses, callbacks ou observables, le générateur crée des cas de test asynchrones avec des motifs d'attente appropriés, la gestion des délais et le timing des assertions. Pour Jest, il utilise async/await avec expect().resolves et expect().rejects.

Comment gère-t-il le mocking ?

Le générateur identifie les dépendances externes (appels API, requêtes de base de données, opérations sur le système de fichiers) et crée des mocks appropriés. Pour Jest : jest.mock() et jest.fn(). Pour Pytest : unittest.mock et @patch. Pour JUnit : Mockito @Mock et when().thenReturn(). Seules les dépendances nécessaires sont simulées.

Quelle est la différence entre le style de test AAA et BDD ?

AAA (Organiser-Agir-Affirmer) organise chaque test en phases de configuration, d'exécution et de vérification. BDD (Étant donné-Quand-Alors) utilise des descriptions en langage naturel (étant donné un utilisateur, quand il se connecte, alors il voit le tableau de bord). Les deux produisent la même logique de test avec différents styles organisationnels.

Génère-t-il des tests paramétrés ?

Oui. Lorsqu'une fonction accepte plusieurs variations d'entrée, le générateur utilise des tests paramétrés : test.each() de Jest, @pytest.mark.parametrize de Pytest, @ParameterizedTest de JUnit et le modèle de test basé sur des tableaux de Go. Cela couvre plus de scénarios avec moins de code.

Puis-je tester toute une classe avec plusieurs méthodes ?

Oui. Collez toute la classe et le générateur crée une suite de tests avec des blocs de description/contexte pour chaque méthode publique, y compris la configuration/démontage pour les dépendances partagées comme l'initialisation du constructeur.

Les tests générés sont-ils prêts à être exécutés ?

Oui. La sortie comprend toutes les importations nécessaires, les configurations de simulation et les configurations de test. Copiez le fichier de test dans le répertoire de test de votre projet et exécutez-le avec votre exécuteur de test. Vous devrez peut-être ajuster les chemins d'importation pour correspondre à la structure de votre projet.

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Des prompts prêts à l'emploi — cliquez sur « Utiliser » pour remplir l'outil automatiquement

Écris une fonction Python qui [describe what it does]. Inclus des type hints et une docstring.

Explique ce code et propose des améliorations : [paste code]

Génère des tests unitaires pour la fonction suivante : [paste function]

Écris une requête SQL pour [describe what you need] à partir d'une table comportant les colonnes [list columns].

Crée un README.md pour un projet [project type] avec des sections installation, utilisation et contribution.

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