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विकास & तकनीकी

यूनिट परीक्षण जनरेटर

सेटअप, असर्शन, किनारे के मामलों और सफाई तर्क के साथ यूनिट टेस्ट केस उत्पन्न करें। खुशहाल रास्तों, त्रुटि हैंडलिंग और सीमा स्थितियों को कवर करता है।

और जानें

Unit Test Generator आपके कोड का विश्लेषण करता है और उत्पादन-गुणवत्ता वाले यूनिट टेस्ट बनाता है जो हैप्पी पाथ, एज केस, एरर स्थितियों और सीमा मानों को कवर करते हैं। Jest, Pytest, JUnit, NUnit, Go Test, RSpec, PHPUnit और Mocha सहित सभी प्रमुख टेस्टिंग फ़्रेमवर्क का समर्थन करता है। अपना कवरेज फ़ोकस चुनें — त्वरित हैप्पी-पाथ सत्यापन से लेकर मॉकिंग, स्टबिंग और असर्शन रणनीतियों के साथ संपूर्ण फ़ुल-कवरेज टेस्ट सूट तक।

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डेवलपर

एक डिस्काउंट कैलकुलेटर के लिए Jest टेस्ट

डेवलपर्स को हाथ से boilerplate लिखने के बजाय edge और error केस सहित पूर्ण-कवरेज Jest टेस्ट तुरंत मिल जाते हैं।

इनपुट और आउटपुट का पूर्वावलोकन देखें

इनपुट

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

आउटपुट (अंश)

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');
  });
});
डेवलपर

एक ईमेल वैलिडेटर के लिए Pytest BDD टेस्ट

Python डेवलपर्स को पठनीय, behavior-driven pytest केस मिलते हैं जो अपेक्षित व्यवहार का दस्तावेज़ीकरण करते हैं और मुश्किल edge इनपुट पकड़ते हैं।

इनपुट और आउटपुट का पूर्वावलोकन देखें

इनपुट

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

आउटपुट (अंश)

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)
फ्रीलांसर

एक slug जनरेटर साइड प्रोजेक्ट के लिए Go टेस्ट

एक छोटी Go लाइब्रेरी लॉन्च कर रहे फ्रीलांस डेवलपर्स को table-driven टेस्ट मिलते हैं जो refactoring से पहले सही slug आउटपुट को लॉक कर देते हैं।

इनपुट और आउटपुट का पूर्वावलोकन देखें

इनपुट

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

आउटपुट (अंश)

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)
		}
	}
}

आपके यूनिट परीक्षण जनरेटर परिणाम यहाँ दिखाई देंगे

टिप्पणियों के साथ साफ़ कोड ब्लॉक के साथ-साथ क्या बदला इसका संक्षिप्त विवरण की अपेक्षा करें।

कैसे उपयोग करें यूनिट परीक्षण जनरेटर

  1. पूर्ण फ़ंक्शन, वर्ग, या मॉड्यूल को पेस्ट करें जिसे आप परीक्षण करना चाहते हैं — बेहतर परीक्षण उत्पादन के लिए टाइप एनोटेशन और निर्भरताएँ शामिल करें।
  2. फ्रेमवर्क-विशिष्ट सिंटैक्स और पैटर्न प्राप्त करने के लिए अपनी प्रोग्रामिंग भाषा और परीक्षण ढांचे का चयन करें।
  3. एक कवरेज फोकस चुनें: त्वरित मान्यता के लिए 'हैप्पी पाथ', किनारे के मामलों और त्रुटि प्रबंधन के साथ व्यापक परीक्षण सूट के लिए 'फुल कवरेज'।
  4. तैयार की गई टेस्ट फ़ाइल को अपने प्रोजेक्ट में कॉपी करके चलाएँ — सभी imports और सेटअप शामिल हैं।

उपयोग के मामले

1

React उपयोगिता फ़ंक्शन या हुक के लिए पूर्ण Jest परीक्षण सूट उत्पन्न करें

2

Python मॉड्यूल के लिए फ़िक्स्चर और पैरामीट्राइज़ डेकोरेटर के साथ Pytest परीक्षण बनाएं

3

Java सेवा वर्गों के लिए MockitoExtension के साथ JUnit 5 परीक्षण बनाना

4

डेटा प्रोसेसिंग फ़ंक्शंस के लिए तालिका-आधारित Go परीक्षण तैयार करें

5

Laravel नियंत्रकों और सेवा वर्गों के लिए PHPUnit परीक्षण उत्पन्न करें

सर्वश्रेष्ठ परिणामों के लिए टिप्स

  • अपने कोड स्निपेट में फ़ंक्शन की निर्भरताएँ (आयात, इंटरफेस) शामिल करें — इससे जनरेटर को सटीक मॉक सेटअप बनाने में मदद मिलती है।
  • असिंक्रोनस कोड के लिए, इसे अपने विवरण में उल्लेख करें या async/await कीवर्ड शामिल करें; जनरेटर उचित असिंक्रोनस परीक्षण पैटर्न और समय संबंधी दावे जोड़ेगा।
  • महत्वपूर्ण व्यावसायिक तर्क (भुगतान, प्रमाणीकरण, डेटा सत्यापन) के लिए 'पूर्ण कवरेज' का उपयोग करें और उपयोगिता कार्यों के लिए 'हैप्पी पाथ' का उपयोग करें।
  • The generated tests use parameterized/table-driven patterns where applicable — this covers more scenarios with fewer lines of test code.

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या यह असिंक्रोनस फंक्शंस के लिए परीक्षण उत्पन्न कर सकता है?

हाँ। यदि आपके कोड में async/await, Promises, callbacks, या observables शामिल हैं, तो जनरेटर उचित await पैटर्न, टाइमआउट प्रबंधन, और असर्शन समय के साथ असिंक्रोनस परीक्षण मामलों का निर्माण करता है। Jest के लिए, यह async/await का उपयोग करता है expect().resolves और expect().rejects के साथ।

यह मॉकिंग को कैसे संभालता है?

जनरेटर बाहरी निर्भरताओं (API कॉल, डेटाबेस क्वेरी, फ़ाइल सिस्टम संचालन) की पहचान करता है और उपयुक्त मॉक बनाता है। Jest के लिए: jest.mock() और jest.fn()। Pytest के लिए: unittest.mock और @patch। JUnit के लिए: Mockito @Mock और when().thenReturn()। केवल आवश्यक निर्भरताएँ मॉक की जाती हैं।

AAA और BDD परीक्षण शैली में क्या अंतर है?

AAA (Arrange-Act-Assert) प्रत्येक परीक्षण को सेटअप, निष्पादन और सत्यापन चरणों में व्यवस्थित करता है। BDD (Given-When-Then) प्राकृतिक भाषा विवरणों का उपयोग करता है (एक उपयोगकर्ता दिया गया, जब वे लॉग इन करते हैं, तो वे डैशबोर्ड देखते हैं)। दोनों विभिन्न संगठनात्मक शैलियों के साथ समान परीक्षण तर्क उत्पन्न करते हैं।

क्या यह पैरामीटरयुक्त परीक्षण उत्पन्न करता है?

हाँ। जब कोई फ़ंक्शन कई इनपुट भिन्नताओं को स्वीकार करता है, तो जनरेटर पैरामीटरयुक्त परीक्षणों का उपयोग करता है: Jest का test.each(), Pytest का @pytest.mark.parametrize, JUnit का @ParameterizedTest, और Go का तालिका-आधारित परीक्षण पैटर्न। यह कम कोड के साथ अधिक परिदृश्यों को कवर करता है।

क्या मैं कई तरीकों से एक पूरी कक्षा का परीक्षण कर सकता हूँ?

हाँ। पूरी कक्षा को पेस्ट करें और जनरेटर प्रत्येक सार्वजनिक विधि के लिए वर्णन/संदर्भ ब्लॉक के साथ एक परीक्षण सूट बनाता है, जिसमें कंस्ट्रक्टर प्रारंभिककरण जैसी साझा निर्भरताओं के लिए सेटअप/टियरडाउन शामिल है।

क्या उत्पन्न परीक्षण चलाने के लिए तैयार हैं?

हाँ। आउटपुट में सभी आवश्यक आयात, मॉक सेटअप और परीक्षण कॉन्फ़िगरेशन शामिल हैं। परीक्षण फ़ाइल को अपने प्रोजेक्ट के परीक्षण निर्देशिका में कॉपी करें और इसे अपने परीक्षण रनर के साथ चलाएँ। आपको अपने प्रोजेक्ट संरचना के अनुसार आयात पथ को समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।

इन वर्कफ़्लो का हिस्सा

इस टूल का उपयोग चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाओं में होता है जो आपको अधिक काम पूरा करने में मदद करती हैं

🔒
आपकी गोपनीयता सुरक्षित है

हम आपके टेक्स्ट को संग्रहीत नहीं करते हैं। प्रसंस्करण वास्तविक समय में होता है और परिणाम उत्पन्न करने के तुरंत बाद आपका इनपुट हटा दिया जाता है।

अनलॉक असीमित पहुंच

मुफ्त उपयोगकर्ता: प्रति दिन 10 उपयोग | प्रो उपयोगकर्ता: असीमित

⚖️ इस टूल की तुलना करें

देखें कि यह टूल आमने-सामने तुलना में कैसा रहता है:

यूनिट परीक्षण जनरेटर vs. कोड टिप्पणी जनरेटर तुलना देखें →

✍️ प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी

तैयार प्रॉम्प्ट — टूल को स्वतः भरने के लिए "इसे उपयोग करें" पर क्लिक करें

एक Python फ़ंक्शन लिखें जो [describe what it does]। टाइप हिंट्स और एक docstring शामिल करें।

इस कोड को समझाएं और सुधार के सुझाव दें: [paste code]

निम्नलिखित फ़ंक्शन के लिए यूनिट टेस्ट तैयार करें: [paste function]

[list columns] कॉलम वाली एक टेबल से [describe what you need] के लिए एक SQL क्वेरी लिखें।

एक [project type] प्रोजेक्ट के लिए इंस्टॉलेशन, यूसेज और कंट्रिब्यूटिंग सेक्शन्स के साथ एक README.md बनाएं।

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