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Sviluppo e Tecnico

Generatore di Test Unitari

Genera casi di test unitari con configurazione, asserzioni, casi limite e logica di teardown. Copre percorsi felici, gestione degli errori e condizioni di confine.

Scopri di più

L'Unit Test Generator analizza il tuo codice e produce unit test di qualità produttiva che coprono i casi ideali, gli edge case, le condizioni di errore e i valori limite. Supporta tutti i principali framework di testing, tra cui Jest, Pytest, JUnit, NUnit, Go Test, RSpec, PHPUnit e Mocha. Scegli il livello di copertura, dalla rapida verifica del percorso ideale a suite di test a copertura totale con strategie di mocking, stubbing e assertion.

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Sviluppatori

Jest tests for a discount calculator

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

Mostra anteprima di input e output

Input

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

Output (estratto)

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');
  });
});
Sviluppatori

Pytest BDD tests for an email validator

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

Mostra anteprima di input e output

Input

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

Output (estratto)

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)
Liberi professionisti

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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Input

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

Output (estratto)

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)
		}
	}
}

I risultati di Generatore di Test Unitari appariranno qui

Aspettati blocchi di codice puliti con commenti, più una breve spiegazione delle modifiche.

Come usare Generatore di Test Unitari

  1. Incolla la funzione, la classe o il modulo completo che desideri testare: includi annotazioni di tipo e dipendenze per una migliore generazione dei test.
  2. Seleziona il tuo linguaggio di programmazione e framework di test per ottenere sintassi e modelli specifici del framework.
  3. Scegli un focus di copertura: 'Happy Path' per una validazione rapida, 'Full Coverage' per suite di test complete con casi limite e gestione degli errori.
  4. Copia il file di test generato nel tuo progetto ed eseguilo — tutti gli import e il setup sono inclusi.

Casi d'uso

1

Genera una suite di test Jest completa per una funzione o hook di utilità React

2

Crea test Pytest con fixture e decoratori di parametrizzazione per moduli Python

3

Costruire test JUnit 5 con MockitoExtension per classi di servizio Java

4

Produci test Go basati su tabelle per funzioni di elaborazione dati

5

Genera test PHPUnit per controller Laravel e classi di servizio

Consigli per i migliori risultati

  • Includi le dipendenze della funzione (importazioni, interfacce) nel tuo frammento di codice — questo aiuta il generatore a creare configurazioni di mock accurate.
  • Per codice asincrono, menzionalo nella tua descrizione o includi parole chiave async/await; il generatore aggiungerà modelli di test asincroni appropriati e affermazioni di timing.
  • Utilizza 'Copertura completa' per la logica aziendale critica (pagamenti, autenticazione, validazione dei dati) e 'Happy Path' per funzioni utilitarie.
  • The generated tests use parameterized/table-driven patterns where applicable — this covers more scenarios with fewer lines of test code.

Domande frequenti

Può generare test per funzioni asincrone?

Sì. Se il tuo codice contiene async/await, Promesse, callback o osservabili, il generatore crea casi di test asincroni con modelli di attesa appropriati, gestione dei timeout e temporizzazione delle asserzioni. Per Jest, utilizza async/await con expect().resolves e expect().rejects.

Come gestisce il mocking?

Il generatore identifica le dipendenze esterne (chiamate API, query al database, operazioni sul file system) e crea mock appropriati. Per Jest: jest.mock() e jest.fn(). Per Pytest: unittest.mock e @patch. Per JUnit: Mockito @Mock e when().thenReturn(). Vengono mockate solo le dipendenze necessarie.

Qual è la differenza tra lo stile di test AAA e BDD?

AAA (Organizza-Agisci-Affermare) organizza ogni test in fasi di configurazione, esecuzione e verifica. BDD (Dato-Quando-Allora) utilizza descrizioni in linguaggio naturale (dato un utente, quando accede, allora vede la dashboard). Entrambi producono la stessa logica di test con stili organizzativi diversi.

Genera test parametrizzati?

Sì. Quando una funzione accetta più variazioni di input, il generatore utilizza test parametrizzati: test.each() di Jest, @pytest.mark.parametrize di Pytest, @ParameterizedTest di JUnit e il modello di test basato su tabelle di Go. Questo copre più scenari con meno codice.

Posso testare un'intera classe con più metodi?

Sì. Incolla l'intera classe e il generatore crea un insieme di test con blocchi di descrizione / contesto per ogni metodo pubblico, inclusa la configurazione / smontaggio per le dipendenze condivise come l'inizializzazione del costruttore.

I test generati sono pronti per essere eseguiti?

Sì. L'output include tutte le importazioni necessarie, configurazioni di mock e configurazioni di test. Copia il file di test nella directory di test del tuo progetto ed eseguilo con il tuo runner di test. Potrebbe essere necessario regolare i percorsi di importazione per corrispondere alla struttura del tuo progetto.

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Questo strumento è usato in guide passo passo che ti aiutano a fare di più

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Prompt pronti all'uso — clicca "Usa questo" per compilare automaticamente lo strumento

Scrivi una funzione Python che [describe what it does]. Includi type hint e una docstring.

Spiega questo codice e suggerisci miglioramenti: [paste code]

Genera unit test per la seguente funzione: [paste function]

Scrivi una query SQL per [describe what you need] da una tabella con le colonne [list columns].

Crea un README.md per un progetto di tipo [project type] con sezioni di installazione, utilizzo e contributo.

🔒

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