Ver Vergleich von Unit-Test-Generierung: ChatGPT vs. EvoSuite

In der Softwareentwicklung ist Testen super wichtig, um sicherzustellen, dass Programme richtig funktionieren. Eine gängige Methode, um Software zu testen, sind Unit-Tests, die einzelne Teile des Codes überprüfen. In diesem Artikel schauen wir uns zwei Methoden an, um Unit-Tests zu erzeugen: ChatGPT, ein grosses Sprachmodell, und EvoSuite, ein auf Suchtechniken basierendes Software-Test-Tool (SBST).

#Was sind Unit-Tests?

Unit-Tests sind kleine Tests, die spezifische Abschnitte des Codes überprüfen, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren. Wenn diese Tests durchgeführt werden, können Entwickler Bugs früh im Softwareentwicklungsprozess aufdecken, was es einfacher macht, Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren.

#Einführung in das Search-Based Software Testing (SBST)

SBST ist eine Technik, die Algorithmen verwendet, um die Erstellung von Unit-Testfällen zu optimieren. Indem der Fokus auf maximaler Code-Abdeckung liegt, kann SBST effektive Tests erzeugen, die Bugs in der Software aufdecken. EvoSuite ist ein beliebtes Tool, das SBST-Methoden anwendet, um Testfälle für Java-Anwendungen zu generieren.

#Einführung in ChatGPT

ChatGPT ist ein grosses Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es kann menschliche Texte verstehen und erzeugen, was es für verschiedene Aufgaben, einschliesslich Software-Testing, anpassungsfähig macht. Durch das Verstehen von Code-Snippets kann ChatGPT Unit-Tests erstellen, die validieren, ob der Code richtig funktioniert.

#Bedeutung des Vergleichs von ChatGPT und SBST

Obwohl sowohl ChatGPT als auch EvoSuite Unit-Tests generieren können, ist es wichtig, ihre jeweiligen Stärken und Schwächen zu verstehen. Dieser Vergleich wird Entwicklern helfen, das am besten geeignete Tool für ihre Testbedürfnisse auszuwählen und möglicherweise die Testmethoden in der Zukunft zu verbessern.

#Ziel der Studie

In diesem Vergleich werden die Effektivität von ChatGPT im Vergleich zu EvoSuite bewertet, wobei der Fokus auf vier Hauptaspekten liegt:

1. Korrektheit: Sind die generierten Testfälle genau?
2. Lesbarkeit: Wie einfach können Entwickler den generierten Code verstehen?
3. Code-Abdeckung: Wie viel des Codes wird von den generierten Fällen getestet?
4. Bug-Erkennung: Wie viele Bugs finden die generierten Test-Suites?

#Methodik

Um diesen Vergleich durchzuführen, analysieren wir die von ChatGPT und EvoSuite generierten Testfälle. Wir verwenden einen Datensatz mit Java-Code für unseren Test. Für jedes Tool werden wir Unit-Testfälle generieren und sie basierend auf den vier oben genannten Hauptaspekten bewerten.

#Testfall-Generierung mit EvoSuite

EvoSuite generiert Testfälle, indem es Suchalgorithmen wie genetische Algorithmen verwendet. Es erstellt und verfeinert Testfälle iterativ, während es auf maximale Code-Abdeckung abzielt. Durch die Anwendung verschiedener Techniken kann EvoSuite die generierten Testfälle für unterschiedliche Programme optimieren.

#Testfall-Generierung mit ChatGPT

Um ChatGPT zur Testfall-Generierung zu nutzen, geben wir ihm Java-Code-Snippets. Nach dem Erhalt des Codes generiert ChatGPT Unit-Tests basierend auf seinem Verständnis der Sprache und Struktur. Dadurch kann ChatGPT vielfältige Testfälle und Vorschläge anbieten.

#Analyse der Korrektheit der generierten Testfälle

Der erste Aspekt, auf den wir uns konzentrieren, ist die Korrektheit. Wir bewerten, wie gut jedes Tool Testfälle produziert, die die gegebenen Code-Snippets genau testen. Die Bewertungskriterien umfassen:

• Erfolgreiche Erstellung eines Testfalls für jede Eingabe.
• Sicherstellen, dass die generierten Testfälle ohne Fehler kompiliert und ausgeführt werden können.
• Überprüfen, dass die Testfälle keine Bugs enthalten.

#Ergebnisse für ChatGPT

Für die getesteten Java-Klassen hat ChatGPT erfolgreich Unit-Tests für alle Klassen generiert. Allerdings haben 69,6 % der Testfälle korrekt kompiliert und ausgeführt, einige benötigten Anpassungen. Einige Testfälle konnten ohne tiefes Verständnis des Zielprogramms nicht behoben werden, was darauf hindeutet, dass Kontext für die genaue Testgenerierung wichtig ist.

#Ergebnisse für EvoSuite

EvoSuite generierte Unit-Tests, die konsistenter korrekt waren als die von ChatGPT produzierten. Der algorithmische Ansatz ermöglichte gründliche Teststrategien, was zu einer höheren Erfolgsquote bei der Kompilierung und Ausführung führte.

#Verständnis der Lesbarkeit von Testfällen

Als Nächstes untersuchen wir die Lesbarkeit der generierten Testfälle. Lesbarkeit ist wichtig für menschliche Entwickler, die den Code später möglicherweise warten oder ändern müssen. Wir analysieren die Testfälle hinsichtlich Coding-Stil und Komplexität.

#Ergebnisse für ChatGPT

Die von ChatGPT generierten Testfälle hatten mehrere Stilverletzungen gemäss gängiger Coding-Standards. Häufige Probleme waren inkonsistente Einrückungen und fehlende Dokumentation im Code. Allerdings war die allgemeine Komplexität der Testfälle niedrig, was darauf hindeutet, dass sie insgesamt einfach zu folgen waren.

#Ergebnisse für EvoSuite

Die von EvoSuite generierten Tests wiesen ebenfalls einige Stilverletzungen auf, waren aber im Allgemeinen besser darin, die Coding-Standards einzuhalten. Die von EvoSuite produzierten Tests hatten tendenziell eine klarere Struktur und Dokumentation, was es Entwicklern erleichterte, sie zu lesen und zu warten.

#Bewertung der Code-Abdeckung

Die Code-Abdeckung misst, wie viel des Programms von den generierten Fällen getestet wurde. Ein höherer Prozentsatz an Code-Abdeckung zeigt an, dass mehr des Codes bewertet wird, was hilft, potenzielle Bugs zu finden.

#Ergebnisse für ChatGPT

ChatGPT erreichte eine durchschnittliche Code-Abdeckung von 55,4 %. Dieses Ergebnis zeigt, dass ChatGPT einen anständigen Teil des Codes abdecken konnte, aber dennoch hinter EvoSuite zurückblieb.

#Ergebnisse für EvoSuite

EvoSuite zeigte eine überlegene Leistung in der Code-Abdeckung mit einem Durchschnitt von 74,2 %. Dieser höhere Wert spiegelt die Effektivität des SBST-Ansatzes bei der Generierung umfassender Testfälle wider.

#Bug-Erkennungsfähigkeit

Der letzte bewertete Aspekt ist, wie effektiv die generierten Test-Suiten Bugs erkennen. Das Ziel des Testens ist es, Probleme im Code zu identifizieren und zu beheben.

#Ergebnisse für ChatGPT

ChatGPT erkannte 44 von 212 Bugs in den Tests, die es generiert hat. Obwohl dies eine gewisse Effektivität bei der Identifizierung von Problemen zeigt, ist es wichtig zu beachten, dass die Testfälle manchmal falsche Behauptungen enthielten.

#Ergebnisse für EvoSuite

Im Gegensatz dazu identifizierte EvoSuite 55 Bugs mit einer höheren durchschnittlichen Code-Abdeckung von 67 %. Die strengeren Algorithmen und Rückmeldemechanismen in EvoSuite tragen zu seiner verbesserten Fähigkeit bei, Software-Bugs effektiv zu erkennen.

#Fazit

Zusammenfassend haben sowohl ChatGPT als auch EvoSuite ihre Stärken und Schwächen bei der Generierung von Unit-Tests. ChatGPT bietet Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit, könnte aber mehr Aufsicht hinsichtlich Korrektheit und Lesbarkeit erfordern. EvoSuite hingegen bietet mit seinem auf Suchtechniken basierenden Ansatz eine bessere Abdeckung und Bug-Erkennungsfähigkeit. Die Wahl zwischen diesen beiden Tools hängt stark von den spezifischen Bedürfnissen des Softwareprojekts und dem Erfahrungsgrad der beteiligten Entwickler ab.

#Zukünftige Richtungen

Da sich sowohl die Bereiche KI als auch Software-Testing weiterentwickeln, ist weitere Forschung notwendig, um die Fähigkeiten von Sprachmodellen wie ChatGPT zu verfeinern. Die Integration der Stärken grosser Sprachmodelle mit search-basierten Testtechniken könnte zu verbesserten Testprozessen und -tools führen. Darüber hinaus könnten bessere Trainingsdaten und Rückmeldemechanismen die Zuverlässigkeit der generierten Testfälle erhöhen und sie für Entwickler langfristig nützlicher machen.