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根据提供的代码片段与测试场景生成高质量单元测试用例,涵盖正向、反向、边界条件及依赖项模拟,支持常见测试框架及语言,可直接集成CI/CD流水线,提升测试覆盖率与维护效率,降低手动编写与回归成本。

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变量说明

  • 测试框架
    用于指定生成单元测试的框架
    示例:“pytest”
  • 编程语言
    用于匹配代码语法和测试生成逻辑
    示例:“Python”
  • 代码片段
    用于提供需生成测试的函数或类代码
    示例:“def add(a, b): return a + b”
  • 测试场景描述
    用于说明需覆盖的业务场景、边界条件及异常情况
    示例:“正常输入、边界值、异常情况等”
  • 依赖与模拟需求
    用于描述依赖项及模拟要求,支持复杂场景测试
    示例:“数据库连接、外部API调用等”
  • 覆盖深度
    用于控制测试覆盖深度
    示例:“基础(函数/方法级)”

使用场景案例

  • 注册服务覆盖
    面向文生代码的用户注册服务,测试生成需覆盖输入校验、依赖交互、异常短路与时间一致性。通过对EmailValidator、UserRepository、Clock、Mailer的精准模拟,校验不同分支下的保存与邮件发送行为、错误信息与返回结构,确保正反向及边界条件全面覆盖并可直接集成CI生成覆盖率报告。
  • 折扣规则覆盖
    面向文生代码的结算逻辑,测试应覆盖金额精度、折扣上限、库存与支付的交互顺序,以及异常短路行为。通过Mockito精确模拟打桩与交互验证,在不同会员与优惠券条件下断言计算结果与调用关系,确保每个分支均被触达,便于在CI流水线中稳定提升分支/条件覆盖率并快速定位回归点。
  • HTTP缓存重试
    针对文生代码的数据抓取模块,测试需覆盖缓存读写、TTL过期、强制刷新、5xx与网络错误的指数回退重试、超时中断,以及4xx不重试策略。通过Jest定时器与mock精确控制时间与依赖行为,验证返回数据为深拷贝且副作用正确,确保在流水线中稳定复现并提升语句与分支覆盖。

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