Amazon Q Developer 是亚马逊推出的一个专为专业开发人员设计的人工智能助手，旨在提升代码开发和管理效率。其主要功能包括代码生成、调试、故障排除和安全漏洞扫描，提供一站式代码服务。
众所周知，在软件开发领域，测试代码是软件成功的重要基石。它确保应用程序是可靠的，符合质量标准，并且按预期工作。自动化软件测试有助于及早发现问题和缺陷，减少对最终用户体验和业务的影响。此外，测试本身就是一个最可靠的文档，把每个细分功能进行了明确。同时，它也是一个细化到最小功能单元的安全网，可以防止代码随时间变化而发生回归（Regression）问题。
因此，在现代软件工程实践中，经常会看到书写 100 行功能代码的同时，开发人员会同时书写 1.5 倍甚至更多的测试代码来保证功能的正确性。另外，在知名的 GitHub 开源工程中，当贡献者开启 Pull Request 时，系统就会自动运行开发者自己编写的单元测试程序。单元测试程序的好坏和执行结果，都是评审人重要的审查标准。
在这篇博客文章中，我们将展示如何通过集成像 Amazon Q Developer 这样的智能 GenAI 工具来为单元测试，自动化测试场景快速、准确地生成测试用例，并以一些实际的代码用例，来描述测试的最佳实践原则，以及 Amazon Q 如何能够在其中扮演重要的角色。
不可测试的代码
当我们追求整洁、优雅的代码的同时，像硬币总会有另一面一样，世界上总会存在着混乱，风格怪异，难以测试的“意大利面条”式的代码。
什么是“意大利面条”式的代码呢？如下所示：
class Printer: def __init__(self): self.printer_name = "Default Printer"
def print_document(self, content): print(f"Printing with {self.printer_name}: {content}") # 模拟打印操作 with open("print_history.log", "a") as f: f.write(f"Printed: {content}\n")
class Database: def __init__(self): self.connection = "Database Connection String"
def save_data(self, data): print(f"Saving to database: {data}") # 模拟数据库操作 return True
def get_data(self, query): # 模拟从数据库获取数据 return f"Data for query: {query}"
class ReportGenerator: def __init__(self): # 直接在构造函数中实例化依赖，这是不好的实践 self.printer = Printer() self.database = Database()
def generate_monthly_report(self, month): # 违反单一职责原则：既处理数据，又负责打印 print("Starting report generation...")
# 直接访问数据库 sales_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM sales WHERE month = {month}")
# 直接处理文件 with open(f"report_{month}.txt", "w") as f: f.write(f"Sales Report for Month: {month}\n") f.write(str(sales_data))
# 直接打印 self.printer.print_document(f"Monthly Report - {month}")
# 再次访问数据库保存记录 self.database.save_data({ "report_type": "monthly", "month": month, "status": "completed" })
def generate_daily_report(self, date): # 类似的混乱逻辑 daily_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM daily_sales WHERE date = {date}")
# 直接文件操作 with open(f"daily_report_{date}.txt", "w") as f: f.write(f"Daily Report for: {date}\n") f.write(str(daily_data))
# 直接打印 self.printer.print_document(f"Daily Report - {date}")
# 保存状态到数据库 self.database.save_data({ "report_type": "daily", "date": date, "status": "completed" })
# 使用示例if __name__ == "__main__": report_gen = ReportGenerator() report_gen.generate_monthly_report("2023-12") report_gen.generate_daily_report("2023-12-26")
复制代码
这段代码看上去很简单，主对象 report_gen，依赖于 printer，和 database 对象来进行打印和报表保存。甚至为了更快地得到代码所要展现的信息，可以让 Amazon Q 帮你绘制一个文字风格的时序图。如下图所示：
真的很棒！基本都不用看代码，就能知道它在做什么了，这是一个对开发者很实用的功能。
把代码执行一下，它的输入如下图所示。
接下来，让 Amazon Q 来解释一下这段代码，看看它能否找到一些问题？在 Amazon Q Chat 窗口里，输入最关注的问题，如“Can you help me find issues with the code in test.py, from design and testability perspective? don’t give suggestion, just list all of issues.”。Amazon Q 的回复如下图所示。
Amazon Q 很轻松地找到了相关的核心问题，问题不少，但本文只挑选设计和测试方面的问题如下：
-ReportGenerator 直接实例化了 printer 和 database。
-直接实例化导致 ReportGenerator 无法被隔离。
-因此无法注入 mock 的 printer 和 database 来对 ReportGenerator 进行测试。
-ReportGenerator 身兼数职，不但要做数据库操作和文件操作，连报表生成也都一起包揽。
-Printer 类里包含了打印和日志两项职能。
-Database 类包含了读写两类操作。
-Printer 类直接文件操作。
-ReportGenerator 类直接进行文件操作。
-Database 类的直接操作。
-Printer 类没有对应的接口抽象。
-Database 类没有对应的接口抽象。
-组件之间交互时，没有契约。
显然，这种无法做单元测试的代码，不但很难保证质量，维护起来也很麻烦，复用性也很差。
使用 Amazon Q Developer 重构代码
稍微改动一下 Amazon Q 的提示词，允许它给我们提提建议。在 Amazon Q Chat 窗口里，再次输入问题“/dev Can you help me refactor these issues? Please focus on design and testing related issues only”。Amazon Q 的回复如下图所示。
在接受了所有代码变更之后，Amazon Q Developer 为我们创建了一个主程序文件，和一个测试代码文件。
其中，test_report_generator.py 是一个测试代码文件。它的代码如下所示。
import unittestfrom unittest.mock import MagicMock, patchfrom pathlib import Pathfrom refactored_test import ( ReportGenerator, Printer, Database, ReportWriter, ReportConfig)
class TestReportGenerator(unittest.TestCase): def setUp(self): self.printer = MagicMock() self.database = MagicMock() self.report_writer = MagicMock() self.report_generator = ReportGenerator( printer=self.printer, database=self.database, report_writer=self.report_writer )
def test_generate_monthly_report(self): # Arrange month = "2023-12" test_data = "Test sales data" self.database.get_data.return_value = test_data
# Act self.report_generator.generate_monthly_report(month)
# Assert self.database.get_data.assert_called_once() self.report_writer.write_report.assert_called_once() self.printer.print_document.assert_called_once_with(f"Monthly Report - {month}") self.database.save_data.assert_called_once()
def test_generate_daily_report(self): # Arrange date_str = "2023-12-25" test_data = "Test daily data" self.database.get_data.return_value = test_data
# Act self.report_generator.generate_daily_report(date_str)
# Assert self.database.get_data.assert_called_once() self.report_writer.write_report.assert_called_once() self.printer.print_document.assert_called_once_with(f"Daily Report - {date_str}") self.database.save_data.assert_called_once()
class TestReportWriter(unittest.TestCase): def setUp(self): self.test_dir = Path("test_reports") self.config = ReportConfig( output_directory=self.test_dir, log_file=Path("test_logs/print_history.log") ) self.report_writer = ReportWriter(self.config)
def tearDown(self): # Clean up test files if self.test_dir.exists(): for file in self.test_dir.glob("*"): file.unlink() self.test_dir.rmdir()
def test_write_report(self): # Arrange filename = "test_report.txt" content = "Test report content"
# Act self.report_writer.write_report(filename, content)
# Assert report_path = self.test_dir / filename self.assertTrue(report_path.exists()) self.assertEqual(report_path.read_text(), content)
if __name__ == '__main__': unittest.main()
复制代码
主程序文件（refactored_test.py）代码如下。
from abc import ABC, abstractmethodfrom typing import Protocolfrom dataclasses import dataclassimport osfrom datetime import datefrom pathlib import Path
class PrinterInterface(Protocol): def print_document(self, content: str) -> None: ...
class DatabaseInterface(Protocol): def save_data(self, data: dict) -> bool: ... def get_data(self, query: str) -> str: ...
@dataclassclass ReportConfig: output_directory: Path log_file: Path
class Printer: def __init__(self, name: str = "Default Printer", log_file: Path = Path("print_history.log")): self.printer_name = name self.log_file = log_file
def print_document(self, content: str) -> None: print(f"Printing with {self.printer_name}: {content}") # Safely handle file operations self.log_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) with open(self.log_file, "a") as f: f.write(f"Printed: {content}\n")
class Database: def __init__(self, connection_string: str = "Database Connection String"): self.connection = connection_string
def save_data(self, data: dict) -> bool: print(f"Saving to database: {data}") return True
def get_data(self, query: str) -> str: return f"Data for query: {query}"
class ReportWriter: def __init__(self, config: ReportConfig): self.config = config
def write_report(self, filename: str, content: str) -> None: filepath = self.config.output_directory / filename filepath.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) with open(filepath, "w") as f: f.write(content)
class ReportGenerator: def __init__( self, printer: PrinterInterface, database: DatabaseInterface, report_writer: ReportWriter ): self.printer = printer self.database = database self.report_writer = report_writer
def generate_monthly_report(self, month: str) -> None: print("Starting monthly report generation...") # Get data sales_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM sales WHERE month = {month}") # Generate report content report_content = self._format_monthly_report(month, sales_data) # Write report self.report_writer.write_report(f"report_{month}.txt", report_content) # Print report self.printer.print_document(f"Monthly Report - {month}") # Log completion self._log_report_completion("monthly", month=month)
def generate_daily_report(self, date_str: str) -> None: print("Starting daily report generation...") # Get data daily_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM daily_sales WHERE date = {date_str}") # Generate report content report_content = self._format_daily_report(date_str, daily_data) # Write report self.report_writer.write_report(f"daily_report_{date_str}.txt", report_content) # Print report self.printer.print_document(f"Daily Report - {date_str}") # Log completion self._log_report_completion("daily", date=date_str)
def _format_monthly_report(self, month: str, data: str) -> str: return f"Sales Report for Month: {month}\n{data}"
def _format_daily_report(self, date_str: str, data: str) -> str: return f"Daily Report for: {date_str}\n{data}"
def _log_report_completion(self, report_type: str, **kwargs) -> None: completion_data = { "report_type": report_type, "status": "completed", **kwargs } self.database.save_data(completion_data)
# Example usage:def create_report_system( output_dir: str = "reports", log_file: str = "logs/print_history.log") -> tuple[ReportGenerator, PrinterInterface, DatabaseInterface, ReportWriter]: config = ReportConfig( output_directory=Path(output_dir), log_file=Path(log_file) ) printer = Printer(log_file=config.log_file) database = Database() report_writer = ReportWriter(config) report_generator = ReportGenerator(printer, database, report_writer) return report_generator, printer, database, report_writer
复制代码
重构后的代码，主要的变更和好处如下：
定义了接口协议类-PrinterInterface 定义了打印机的接口，而 Printer 是它的一个具体的实现。给予这种设计，可以有更多的实现，比如 pdf 打印机，激光打印机等等。-DatabaseInterface 定义数据库的接口，而 Database 是它的一个具体的实现，基于这种设计，可以有更多的实现，比如内存型数据库、文件型数据库、关系型数据库等等。-可以很容易地升级/替换 Printer 和 Database 的实现代码，而不影响 ReportGenerator 本身的功能。
增加了系统的契约-ReportGenerator 不依赖于具体的实现，而是依赖于契约（接口）-基于接口的设计，可以非常容易地置换为 Mock 的实现，来进行充分的测试。-有了契约，就有了可测试性。
一图胜千言，为了更好地理解重构带来的变化，可以再次让 Amazon Q Developer 来图文结合地进行描述和总结，输入提示词，“Can you show the importance of introducing abstract interface than before in ASCII-style diagram?”，Amazon Q Developer 将用文字版图形来描述重构里引入抽象接口起到的关键作用。
通过简单/直接的自然语言交互，在分钟级别的时间范围内，Amazon Q Developer 便完成了对不良设计的重构，把遵循良好设计的代码呈现在开发者的面前。
快捷的单元测试生成方式
如果开发者当下的任务是节约编写单元测试的精力和时间，除了使用/dev 来进行代码重构外，Amazon Q Developer 提供了专门的/test 命令
打开要编写单元测试的文件，在 Amazon Q Developer 的 Chat 窗口里输入 /test，即可开始编写单元测试代码，如下图所示。
单元测试代码创建中，会显示进度。如下图所示。
最终，和使用/dev 一样，Amazon Q Developer 不会直接变更代码，而是给出一个临时的变更结果给开发者，开发者可以以 diff 的形式进行查看，并决定是接受，还是拒绝。
就是如此简单，开发者就可以完成之前繁琐的创建单元测试的工作。
不仅如此，当业务代码不断随着市场需求发生频繁变化的时候，开发者将可以随时以智能化、自动化的方式，让 Amazon Q Developer 协助生成最新的单元测试代码，让单元测试能够提供精确代码质量保证的同时，不再产生高昂的维护代价！
最后
本文以一个“意大利面条式”的，充满了不良设计的代码为样例，展示了 Amazon Q Developer 如何能够以简单/精炼的自然语言交互的方式，短时间内帮助开发者完成代码重构和自动化测试用例的编写，在确保代码质量的同时，大大降低了测试代码的维护成本。
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本篇作者
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