基于GLM-4-9B-Chat-1M的自动化测试代码生成

让AI成为你的测试工程师，自动生成高质量的单元测试代码

作为一名开发人员，你可能经常面临这样的困境：写业务代码已经够忙了，还要花大量时间编写测试用例。

特别是那些边界条件、异常场景的测试，写起来既繁琐又容易遗漏。

现在，有了GLM-4-9B-Chat-1M，这一切都变得简单了。

这个模型不仅能理解你的代码逻辑，还能智能生成覆盖全面的测试用例。

无论是Python、Java还是其他语言，它都能帮你快速构建可靠的测试套件。

今天我就来展示一下，这个模型在测试代码生成方面的惊艳表现。

1.

模型能力概览

GLM-4-9B-Chat-1M是智谱AI推出的新一代大语言模型，专门针对长文本处理进行了优化。

它支持高达100万token的上下文长度，这意味着它可以处理相当复杂的代码文件和测试需求。

在测试代码生成方面，这个模型有几个突出的能力：

• 代码理解深度：能够准确理解函数逻辑、参数类型和返回值
• 边界条件识别：自动识别需要测试的边界情况和异常场景
• 测试框架适配：支持主流测试框架如pytest、unittest、JUnit等
• Mock对象创建：智能生成合适的Mock对象来隔离依赖

最让人惊喜的是，它生成的测试代码不仅语法正确，而且逻辑合理，覆盖了大多数常见的测试场景。

2.

Python测试代码生成效果

让我们从一个简单的Python函数开始。

假设我们有一个计算阶乘的函数：

def
factorial(n):
"""计算阶乘"""
<
result

给模型提供这个函数定义，让它生成对应的单元测试。

看看它给出的结果：

import
pytest
"""测试阶乘函数"""
def
test_factorial_positive_numbers(self):
"""测试正整数的阶乘"""
assert
test_factorial_negative_number(self):
"""测试负数的异常处理"""
with
test_factorial_large_number(self):
"""测试大数的阶乘"""
assert
test_factorial_edge_cases(self):
"""测试边界情况"""
assert
1

这个测试套件覆盖了所有重要的测试场景：正常情况、异常情况、边界情况和大数情况。

模型甚至考虑了测试用例的组织结构，使用了合理的类和方法命名。

3.

Java单元测试生成展示

对于Java开发者，模型同样表现出色。

假设我们有一个简单的字符串处理工具类：

public
class
IllegalArgumentException("输入字符串不能为null");
return
StringBuilder(str).reverse().toString();
/**
}

模型生成的JUnit测试用例：

import
import
org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import
org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
class
StringUtils.reverse("abc"));
StringUtils.reverse("321"));
StringUtils.reverse(""));
StringUtils.reverse("a"));
@Test
IllegalArgumentException.class,
->
assertEquals("输入字符串不能为null",
@Test
assertTrue(StringUtils.isPalindrome("radar"));
assertTrue(StringUtils.isPalindrome("level"));
assertTrue(StringUtils.isPalindrome(""));
assertTrue(StringUtils.isPalindrome("a"));
assertFalse(StringUtils.isPalindrome("hello"));
assertFalse(StringUtils.isPalindrome("world"));
@Test
assertFalse(StringUtils.isPalindrome(null));
@Test
assertEquals("@#$%",
StringUtils.reverse("%$#@"));
StringUtils.reverse("cba321"));
}

这个测试套件不仅覆盖了所有方法，还考虑了特殊字符、空字符串、单个字符等各种边界情况。

测试用例的命名也很规范，让人一眼就能看懂每个测试的用途。

4.

复杂场景的Mock测试生成

在实际项目中，我们经常需要处理依赖外部服务的复杂场景。

这时候Mock测试就特别重要。

看看模型如何处理这种情况。

假设我们有一个用户服务类，依赖数据库访问：

class
UserService:
self.user_repository.find_by_id(user_id)
not
self._is_valid_email(new_email):
raise
self.user_repository.find_by_id(user_id)
not
self.user_repository.save(user)
def
email

模型生成的带Mock的测试代码：

import
pytest
test_get_user_age_existing_user(self):
"""测试获取存在用户的年龄"""
创建Mock
mock_repo.find_by_id.return_value
=
mock_repo.find_by_id.assert_called_once_with(123)
def
test_get_user_age_nonexistent_user(self):
"""测试获取不存在的用户年龄"""
mock_repo
mock_repo.find_by_id.return_value
=
mock_repo.find_by_id.assert_called_once_with(999)
def
test_update_user_email_valid(self):
"""测试更新有效邮箱"""
mock_repo
mock_repo.find_by_id.return_value
=
mock_repo.save.assert_called_once_with(mock_user)
def
test_update_user_email_invalid_format(self):
"""测试更新无效邮箱格式"""
mock_repo
mock_repo.find_by_id.assert_not_called()
mock_repo.save.assert_not_called()
def
test_update_user_email_nonexistent_user(self):
"""测试为不存在的用户更新邮箱"""
mock_repo
mock_repo.find_by_id.return_value
=
"test@example.com")
assert
mock_repo.find_by_id.assert_called_once_with(999)
mock_repo.save.assert_not_called()

这个测试套件真正展示了模型的智能程度。

它不仅创建了合适的Mock对象，还验证了方法的调用次数和参数，确保测试的完整性。

5.

边界条件覆盖的深度分析

模型在识别边界条件方面表现特别出色。

比如对于数值处理函数，它能自动识别出需要测试的边界值：

#
原始函数：限制数值范围
"""将值限制在最小值和最大值之间"""
min_val
ValueError("最小值不能大于最大值")
return
max_val))

模型生成的测试用例：

import
pytest
"""正常范围限制测试"""
assert
"""边界情况测试"""
等于边界值
"""最小值和最大值相同"""
assert
"""无效范围测试"""
with
"""浮点数测试"""
assert
"""负数范围测试"""
assert
10

这些测试用例覆盖了所有你能想到的边界情况，甚至包括了一些你可能自己都会忽略的场景，比如浮点数处理和负数范围。

6.

总结

GLM-4-9B-Chat-1M在测试代码生成方面的表现确实令人印象深刻。

它不仅能生成语法正确的代码，更重要的是能理解业务逻辑，识别出需要测试的关键场景。

从实际使用体验来看，这个模型有几个明显的优势：生成的测试用例覆盖全面，考虑了各种边界条件；代码结构清晰，符合测试最佳实践；支持多种编程语言和测试框架；特别擅长处理复杂的Mock测试场景。

当然，它也不是完美的。

有时候生成的测试可能需要稍微调整才能完全符合项目的特定约定，或者需要添加一些项目特有的

setup/teardown

逻辑。

但作为测试代码的起点，它已经能节省大量的时间和精力。

如果你正在寻找提高测试覆盖率、减少手动编写测试工作量的方法，GLM-4-9B-Chat-1M绝对值得一试。

它就像有一个经验丰富的测试工程师在帮你写代码，让你能更专注于业务逻辑的开发。