我花了数小时编写单元测试——于是让大语言模型代劳（并从中吸取了教训）

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大约一个月前，我在一个项目中遇到了这样一个节点：业务逻辑已经稳固，应用程序编程接口端点也很清晰，但测试文件却只是一个可怜的占位符。我有三十多个类似的验证函数——每一个都是对“这个字段是否存在？”、“类型是否正确？”、“是否通过这条自定义规则？”等问题的细微变体。手动处理意味着要将相同的assert（断言）模式复制几十次，只更改函数名称和测试输入。光是想想，我的大脑就要融化了。

我是测试的坚定拥护者，但也坚信不应重复做枯燥的工作。因此，我开始寻找自动化生成测试的方法。

我最初的尝试（以及为何效果糟糕）

我的第一直觉是编写一个派森生成器，解析函数签名并输出基本的断言。大致如下：

def generate_test(func_name, params):
    lines = [f"def test_{func_name}():"]
    for p in params:
        lines.append(f"    assert {func_name}({p}) is not None")
    return "\n".join(lines)

这种方法仅适用于最琐碎的情况。一旦函数涉及副作用、需要固件（fixtures）或需要特定的边界情况值，模板就会变成充满条件判断的噩梦。此外，那些应该引发错误的负面测试输入该怎么办？我的生成器对领域逻辑一无所知。

接下来，我尝试了一种基于正则表达式的规则方法。我写了大约两百行启发式代码，试图从文档字符串中推断参数类型。这对一个函数勉强有效，但在下一个函数上就完全崩溃了。我感觉自己像是在为一种无人使用的语言重新构建一个小型编译器。

真正奏效的方法

我有一种预感，如果提供正确的上下文，大型语言模型能做得更好。想法很简单：将函数源代码（加上文档字符串）输入语言模型，要求其生成pytest测试函数，然后在写入文件之前验证输出结果。

这是我最终采用的核心循环：

import json
import ast
import requests

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