Gehen Sie einen schnelleren, intelligenteren Weg zur KI-gestützten C/C++-Testautomatisierung. Erfahren Sie mehr >>
Probieren Sie Parasoft Jtest aus!
Machen Sie Unit-Tests mit KI-Unterstützung einfacher und schneller.
Kostenlos AusprobierenWeiterführende Inhalte
WEBINAR
Sind Sie bereit, Ihren Java-Entwicklungsprozess zu verbessern und Fehler drastisch zu reduzieren, bevor sie die Produktion erreichen? Verwandeln Sie Ihre IDE mit Live-Unit-Tests und Live-Statikanalysen in einen leistungsstarken Verbündeten im Kampf gegen Softwarefehler.
Wussten Sie, dass 70–80 % aller Probleme durch Codeänderungen entstehen? Es ist wichtig, die richtigen Tools zu haben, um Ihren Code vor dem Commiten lokal zu validieren. Entdecken Sie, wie Sie mit Live-Unit-Tests Ihre Codeänderungen automatisch und autonom in Echtzeit validieren können, um neue Fehler zu identifizieren und sicherzustellen, dass die vorhandene Funktionalität erhalten bleibt.
Aber das ist noch nicht alles! Erfahren Sie, wie die Live-Statikanalyse dies ergänzt, indem sie Ihren Code kontinuierlich im Hintergrund scannt und Ihnen während der Arbeit sofortiges Feedback liefert. Diese nahtlose Integration ermöglicht es Ihnen, im Handumdrehen fundierte Entscheidungen zu treffen und so die Produktivität und Codequalität wie nie zuvor zu steigern.
In der Softwareentwicklung ist es allgemein bekannt: Je später ein Fehler entdeckt wird, desto teurer ist seine Behebung. Denn das Auffinden und Beheben von Fehlern zu einem späteren Zeitpunkt im Entwicklungszyklus erfordert erhebliche Detektivarbeit, kostet wertvolle Entwicklungsstunden und unterbricht die Arbeitsabläufe der Entwickler. Werden Entwickler von der Neuentwicklung abgezogen, um alte Probleme zu beheben, sinkt die Produktivität. Kontextwechsel und Debugging nehmen mehr Zeit in Anspruch, insbesondere wenn der betreffende Code nicht mehr frisch im Gedächtnis ist. Dies führt oft zu Engpässen kurz vor Releases, in denen Funktionen und Fehlerbehebungen vermischt werden, was die Wahrscheinlichkeit neuer Fehler erhöht.
Eine frühzeitige Codevalidierung mithilfe von Methoden wie statischer Analyse und Unit-Tests hilft Entwicklern, diese Probleme zu erkennen, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden. Obwohl viele Teams diese Methoden bereits anwenden, liegt ein erhebliches Risiko oft in Codeänderungen. Branchendaten deuten darauf hin, dass 70–80 % der Fehler auf geänderten Code zurückzuführen sind. Selbst geringfügige Änderungen können weitreichende Auswirkungen haben und unerwartetes Verhalten oder Konflikte verursachen.
Moderne Anwendungen werden immer komplexer. Selbst kleine Codeänderungen können sich unerwartet auf viele Teile der Anwendung auswirken. Das erschwert das Testen aller möglichen Szenarien, insbesondere wenn Test-Suites Abdeckungslücken aufweisen. Mit zunehmender Reife der Anwendungen werden diese Herausforderungen noch größer. Entwickler sind zudem auch nur Menschen; Erfahrungsstufen variieren, und Fehler passieren. Zeitbeschränkungen können dies noch verschärfen und manchmal zu Abkürzungen bei den Testrichtlinien führen.
Obwohl es eine bewährte Methode ist, nach jeder Änderung Tests und Code-Scans durchzuführen, ist dies angesichts der heutigen schnellen Entwicklungs- und Release-Zeitpläne oft schwierig zu erreichen. Entwickler konzentrieren sich oft darauf, Funktionen schnell bereitzustellen. Die Ausführung eines vollständigen Code-Scans oder einer kompletten Unit-Testsuite kann zeitaufwändig sein, insbesondere bei großen Codebasen. Es bleibt einfach nicht genug Zeit, um einzelne Codeänderungen mit bestimmten betroffenen Tests zu korrelieren oder die gesamte Testsuite für eine kleine Änderung auszuführen. Dies führt oft dazu, dass Entwickler nur wenige bekannte Tests anstelle eines umfassenden Tests ausführen.
Auch der Kontextwechsel zwischen Codebearbeitung und Testausführung kostet wertvolle Zeit, sodass diese Qualitätsprüfungen auf einen späteren Zeitpunkt im Workflow verschoben werden, oft in CI- oder nächtliche Jobs. Manchmal überspringen Entwickler Prüfungen, wenn eine Änderung unkompliziert erscheint, und verlassen sich auf automatisierte Jobs, um Probleme zu erkennen. Dies kann jedoch dazu führen, dass Fehler übersehen werden, die später behoben werden müssen.
Das Nichtdurchführen angemessener Codeprüfungen kann zu Folgendem führen:
Der ideale Zeitpunkt für Prüfungen wie statische Analysen und Unit-Tests ist innerhalb der IDE, direkt während der Codeänderung und vor dem Commit. Dies erfordert eine sehr schnelle Ausführung von Tests und Analyseprozessen. Manche Teams erstellen zwar Commit-Suites, wissen aber oft nicht, welche Tests sich auf bestimmte Codeänderungen beziehen, und übersehen so möglicherweise nicht damit zusammenhängende Regressionen.
CI/CD-Jobs können alle Unit-Tests und statischen Analysen ausführen und so sicherstellen, dass die Prüfungen auch dann durchgeführt werden, wenn ein Entwickler sie vergisst. Für schnelles Feedback müssen diese Jobs jedoch relativ schnell ausgeführt werden. Bei umfangreicher Funktionalität kann dies eine Herausforderung darstellen. Die Testteilmenge und der Umfang der statischen Analyse müssen sorgfältig ausgewählt werden, um in den Zeitrahmen zu passen. Einige Projekte trennen langsame Tests sogar in verschiedene Jobs, was jedoch das Vertrauen in die durchgeführten Prüfungen verringern kann.
Wenn eine Codeänderung zu einer Regression oder einem Verstoß führt, wird der Fehler möglicherweise erst bei einem nächtlichen Testlauf sichtbar. Hier Live-Unit-Testsg und Live-Statikanalyse kommen ins Spiel. Diese Tools treiben diese Prozesse bis zu dem Moment voran, in dem Codeänderungen innerhalb der IDE vorgenommen werden.
Die Ziel des kontinuierlichen Testens in der IDE ermöglicht es Teams, geänderten Code automatisch und ohne manuelle Eingriffe zu validieren. Dies minimiert die Unterbrechungen für Entwickler, da Probleme vor dem Code-Check-in erkannt werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit späterer Probleme reduziert wird. Diese Funktionen liefern Echtzeit-Feedback zu Codeänderungen direkt in der IDE, sodass das Warten auf nächtliche oder CI/CD-Läufe entfällt.
Der Arbeitsablauf umfasst normalerweise:
Dieser Zyklus setzt sich fort, während weitere Änderungen vorgenommen werden. Die Abdeckungsdaten werden ebenfalls aktualisiert, um den Bedarf an neuen Tests hervorzuheben oder die vorhandene Abdeckung für geänderten Code anzuzeigen. Sobald alle Tests bestanden sind und die Ergebnisse der statischen Analyse berücksichtigt wurden, können Entwickler sicherer sein, dass ihre Änderungen keine späteren Probleme verursachen. Wichtig ist, dass diese Hintergrundläufe parallel zur Entwicklung erfolgen und die Gesamtentwicklungszeit nicht verlängern.
Während einer Live-Demonstration verwendet ein Entwickler Parasoft Jtest In Eclipse (oder IntelliJ) wurde der Prozess veranschaulicht. Nach einer Codeänderung – insbesondere der Verhinderung des Hinzufügens einer „normalen“ Rolle – identifizierte das Plugin sofort zwei betroffene Tests. Ein Test war erfolgreich, während der andere aufgrund einer ausgelösten Laufzeitausnahme fehlschlug. Auch die statische Analyse zeigte einen Verstoß an.
Der Entwickler könnte dann:
Durch die Nutzung dieser Tools können Entwickler Probleme schnell beheben, Tests aktualisieren und Code mit größerer Sicherheit übermitteln, da sie wissen, dass ihre Änderungen validiert wurden.
Die Implementierung von Live-Unit-Tests und Live-Statikanalysen bietet mehrere Vorteile:
Funktioniert Live-Unit-Testing nur bei von Parasoft generierten Testfällen?
Nein, es funktioniert mit allen JUnit-Tests, einschließlich bereits vorhandener Tests und Legacy-Projekten. Die Tests werden wie normale JUnit-Tests geschrieben, um die Kompatibilität zu gewährleisten.
Woher weiß Jtest, welche Tests betroffen sind?
Jtest nutzt Codeabdeckungsdaten, um einzelne Tests geänderten Codezeilen zuzuordnen. Darüber hinaus nutzt es Heuristiken und Namenskonventionen, um betroffene Tests auch ohne Codeabdeckung intelligent zu lokalisieren.
Mit welchen LLMs integrieren Sie?
Jtest unterstützt LLM-Anbieter, die mit offenen API-Standards kompatibel sind, darunter Azure OpenAI, Gemini und mehr. Es kann auch eine Verbindung zu benutzerdefinierten internen Modellen herstellen, sofern diese dem offenen API-Standard entsprechen.
Kann ich dies basierend auf dem Git-Verlauf verwenden?
Ja, Jtest verfügt über eine erweiterte Funktion, die Code basierend auf Ihrem Git-Verlauf identifizieren kann.
