簡化的 TDD 過程

TDD 是開發(fā)的進(jìn)化方向，它結(jié)合了測試優(yōu)先的開發(fā)，在開發(fā)或重構(gòu)代碼前編寫測試. TDD 不是一種簡單的編程技術(shù)，而是一種重要的敏捷需求和敏捷設(shè)計技術(shù)，其目標(biāo)是編寫干凈而有效的代碼. TDD 是解釋本文主要思想的一種簡潔方法. 本文以 TDD 作為進(jìn)一步闡述的基礎(chǔ)，給出了描述 TDCG 方法論的清晰路徑. 完整的 TDD 過程包含代碼重構(gòu)階段，通過測試確保代碼正確. 在創(chuàng)建新代碼階段，不需要重構(gòu)，可以簡化 TDD 過程. 簡化后的 TDD 主要有：創(chuàng)建測試，開發(fā)軟件單元，可能重復(fù)開發(fā)任務(wù)，直到代碼通過測試階段.

幾乎所有描述 TDD 任務(wù)的信息來源都關(guān)注到有的處理可以自動進(jìn)行而減少人工工作這一事實(shí). 其中尤為重要的一項(xiàng)特性是，自動任務(wù)運(yùn)行的是經(jīng)過證明的算法，性能穩(wěn)定，但是人工執(zhí)行的任務(wù)反而會引入錯誤. 換句話說，測試及軟件的開發(fā)者有責(zé)任保證他們工作的質(zhì)量. 故而考慮簡化 TDD 過程時的主要任務(wù)可以從職責(zé)角度進(jìn)行描述：

• 創(chuàng)建測試：影響整個軟件開發(fā)單元的主要任務(wù)
• 運(yùn)行測試：經(jīng)過證明的自動過程，本身不會引入錯誤
• 開發(fā)軟件：由程序員實(shí)施，通過測試保證其工作的質(zhì)量

盡管本文考慮減少程序員對其工作的責(zé)任，但這意味著只有通過測試才能保證工作的質(zhì)量. 為保持解釋的簡單性，暫不考慮其他質(zhì)量指標(biāo)，如代碼可讀性、開發(fā)時間、代碼性能等.

測試驅(qū)動的代碼生成

Raphael Marvie 在《測試驅(qū)動的代碼生成簡介》[Marvie, 2006]一文中描述了測試驅(qū)動的代碼生成（TDCG）技術(shù). Marvie 是在 TDD 處理的范疇內(nèi)描述 TDCG 的，而本文將自動代碼生成視為一種獨(dú)立的技術(shù)，而不是 TDD 的一部分. 但是，所考慮的技術(shù)與 TDD 和其他信息技術(shù)有著密切的關(guān)系. 自動代碼生成基于先前編寫的測試，因此可以將其命名為測試驅(qū)動的自動代碼生成（ATDCG）.

上述推理表明，只有運(yùn)行測試是自動化的，但創(chuàng)建測試和開發(fā)軟件是 TDD 中的人工實(shí)施的任務(wù)（這些任務(wù)可以部分自動化，但不能完全自動化）. 事實(shí)上，由于軟件開發(fā)任務(wù)的質(zhì)量是通過測試自動控制的，開發(fā)也可以完全自動化. 人類的角色將收縮為僅負(fù)責(zé)創(chuàng)建測試. 從業(yè)務(wù)的角度來看，這意味著程序員為軟件單元創(chuàng)建、描述需求，而這些單元將根據(jù)需求自動創(chuàng)建. 因此，自動軟件開發(fā)可以被看作是上述簡化 TDD 過程的一種演變.

自動化測試

傳統(tǒng)的自動化軟件測試方法有一個稱為代碼覆蓋率（code coverage）的特性. 這是用于描述在特定測試單元運(yùn)行時，程序源代碼的執(zhí)行程度的度量. 較小的代碼覆蓋率意味著存在未經(jīng)自動測試的代碼. ATDCG 技術(shù)從零開始創(chuàng)建代碼，因此可以保證測試完全覆蓋所有代碼. 換句話說，它有 100% 的代碼覆蓋率. 也正是因?yàn)檫@個特性，代碼覆蓋率無法用于衡量 ATDCG 成功與否. 于是，應(yīng)該考慮引入新的指標(biāo)，通過測試來衡量實(shí)際的業(yè)務(wù)問題覆蓋率. 這一事實(shí)將成功與否的度量從軟件開發(fā)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)分析中. 關(guān)于這方面的話題已經(jīng)超出了本文討論的范圍，不再贅述.

ATDCG 中測試的角色

創(chuàng)建測試是 ATDCG 過程中唯一需要人工執(zhí)行的任務(wù). 測試是軟件單元自動生成過程的主要驅(qū)動，同時保證了過程的質(zhì)量. 因此，ATDCG 中的測試具有以下特點(diǎn)：

• 整個 ATDCG 過程和結(jié)果的質(zhì)量均取決于測試
• 創(chuàng)建測試是 ATDCG 最主要和最敏感的任務(wù)
• 與經(jīng)典方法相比，創(chuàng)建測試與業(yè)務(wù)需求較創(chuàng)建軟件代碼的關(guān)系更為密切
• 需要研究、制定用于創(chuàng)建 ATDCG 測試的方法和規(guī)則

機(jī)器學(xué)習(xí)

正如前面提到的，ATDCG 開發(fā)的軟件單元質(zhì)量完全取決于測試. 反過來，測試的創(chuàng)建在很大程度上與業(yè)務(wù)需求相關(guān)，而不是與編程相關(guān). 從另一個角度來看，測試將以聲明性的方式描述，并包含大量的規(guī)則、數(shù)據(jù). 因?yàn)闇y試創(chuàng)建過程與業(yè)務(wù)需求相關(guān)，所以這些數(shù)據(jù)應(yīng)該具有足夠高的抽象級別，以使測試創(chuàng)建者能夠方便地根據(jù)業(yè)務(wù)需求開發(fā)測試. 與傳統(tǒng)的測試方法相比，測試設(shè)計的高抽象級別和大量數(shù)據(jù)引入將導(dǎo)致復(fù)雜性的增加. 創(chuàng)建測試和運(yùn)行 ATDCG 可以描述為：

• 以聲明形式創(chuàng)建測試并考慮實(shí)際物理數(shù)據(jù)的數(shù)量
• 將創(chuàng)建的測試或其一部分視為軟件單元自動創(chuàng)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

這些觀察結(jié)果表明 ATDCG 與有監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）有很深的關(guān)系，后者的相關(guān)理論和技術(shù)可以應(yīng)用于 ATDCG 領(lǐng)域的研究.

社會影響

ATDCG 旨在完成軟件開發(fā)任務(wù)的自動化，它將使程序員從這個角色中解放出來. 同時，測試分析師和創(chuàng)建者的角色成為成功運(yùn)行 ATDCG 的關(guān)鍵. 此外，ATDCG 的開發(fā)顯然將滿足兩條 Unix 編程規(guī)則 [Raymond, 2003]：

因此，ATDCG 可以認(rèn)為是一種軟件開發(fā)技術(shù)，它可以帶來更多的機(jī)會，為進(jìn)一步研究這一問題提供機(jī)遇.

機(jī)器人碼農(nóng)

這里的機(jī)器人指的是軟件機(jī)器人（software robot）. 本節(jié)講述兩個 SDB 的創(chuàng)建過程.

• 1 號：最簡單的 SDB，用于展示概念，性能較差
• 2 號：更好的性能，可以在 5-10 分鐘內(nèi)得到結(jié)果（Intel i7）

問題

本文試圖給出一個盡可能簡單的解釋，以提出該技術(shù)的一般概念. 在這種情況下，最小的軟件單元可以只是一個簡單的函數(shù)，由一個寫在高級語言上的代碼行表示. 下面兩個例子的目的都是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)在 C# 語言上創(chuàng)建一個簡單的函數(shù). 在每種情況下，測試將檢查輸入功能輸出值的等效性.

訓(xùn)練數(shù)據(jù)

輸入?yún)?shù) \(a\) 和 \(b\)，輸出 \(f\) 在下表列出：

這些數(shù)據(jù)是用多項(xiàng)式 \(f=a^2+5b+9\) 得到的. 用這些數(shù)據(jù)檢查創(chuàng)建的 SDB 是否正確操作. 在現(xiàn)實(shí)世界中，目標(biāo)函數(shù)和測試很可能是未知的，并且非常復(fù)雜. 根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，機(jī)器碼農(nóng)理應(yīng)找到與上述多項(xiàng)式相等的函數(shù)，但其結(jié)果可以有不同的形式. 在結(jié)果一節(jié)可以看到，機(jī)器人根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了多個版本的實(shí)現(xiàn).

1 號機(jī)器人

前面說過，1 號機(jī)器人用于演示 SDB 的主要概念，它的性能較差，但勝在代碼簡潔. 1 號以 C# 語言創(chuàng)建 \(f(a,b)\) 形式的函數(shù)，產(chǎn)生類似這樣的代碼片段：

機(jī)器人需要做的根據(jù)表 1 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，找到標(biāo)為 XXX 部分的正確的 C# 語句，最后輸出完整的程序. 在這個例子里，機(jī)器人碼農(nóng)在編程時將用到四個算術(shù)運(yùn)算符（+、-、*、/）、兩個變量（a、b）和 9 個數(shù)字（1、2、3、4、5、6、7、8、9）.

作為例子，1 號機(jī)器人程序?qū)崿F(xiàn)的算法也很簡單：

算法用 C# 實(shí)現(xiàn)，使用了反射、動態(tài)代碼生成等技術(shù).

性能

這種簡單算法的性能非常之差. 對一個有 4 個操作和 5 個變量的程序來說，最多可以有超過 4100 萬個不同符號組合，這對于簡單的迭代而言計算量太大. 使用普通 PC 是無法勝任的. 就這個例子而言，我在配備 Intel i7 四核處理器的 PC 上花了 10 天時間運(yùn)行 4 個機(jī)器人實(shí)例，才找到一個解決方案.

2 號機(jī)器人

1 號機(jī)器人可以用來理解自動創(chuàng)建軟件代碼的最簡單算法，并研究所需的編程語言命令，但運(yùn)行性能太差，不便于觀察結(jié)果. 為了在合理的時間內(nèi)得到結(jié)果，我對 1 號進(jìn)行了改進(jìn)，得到 2 號機(jī)器人.

2 號實(shí)現(xiàn)了遺傳算法，大大減少了尋找解決方案的時間. 在 Intel i7 CPU 單核運(yùn)行的情況下，2 號可以在 5-20 分鐘內(nèi)得到結(jié)果. 它的代碼更復(fù)雜，不過我加入了不少注釋，理解起來應(yīng)該不算太難.

結(jié)果

下面的圖片顯示了由 2 號產(chǎn)生的幾個結(jié)果，注意觀察最終生成的 C# 代碼和運(yùn)行時間. 讀者可以下載源代碼并自己運(yùn)行示例（參見使用代碼一節(jié)）.

未來發(fā)展

本文展示了創(chuàng)建 SDB 的可能性，但現(xiàn)在還不能用在實(shí)踐中. 不過相關(guān)的技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、TDD、自動代碼生成等都對它有所裨益. ATDCG 的未來發(fā)展可能涉及到編譯程序和代碼分析器的構(gòu)建經(jīng)驗(yàn). 成熟的機(jī)器人可以創(chuàng)建軟件單元，避免使用高級語言和編譯階段. 它們可以創(chuàng)建由中間語言（CIL）或 Java 字節(jié)代碼（bytecode）組成的單元，這可以顯著加快代碼生成過程. 目前，有很多愛好者研究和開發(fā) ATDCG. 理論研究將為理解 ATDCG 的優(yōu)點(diǎn)以及如何在實(shí)踐中加以實(shí)施打下基礎(chǔ).

代碼使用說明 返回正文

1 號碼農(nóng)和 2 號碼農(nóng)開發(fā)、運(yùn)行環(huán)境：

• 開發(fā) Microsoft Visual Studio Community 2015
• 編譯 Microsoft .NET Framework 4.5
• 平臺 Microsoft Windows 8.1 64-bit on Intel i7

第一個碼農(nóng)

第二個碼農(nóng)

兩個例子都使用了單線程，可以多開，但是 CPU 使用率會達(dá)到 100%. 在這樣的高負(fù)荷下，CPU 會嚴(yán)重發(fā)熱，長時間運(yùn)行時要考慮到這一點(diǎn). 2 號碼農(nóng)運(yùn)行起來會快很多，CPU 負(fù)荷更低.

參考資料

歷史

• 2019-01-22 中文版
• 2018-12-15 更新了圖片
• 2016-11-22 首發(fā)

許可

文中內(nèi)容全部使用 MIT 許可.

關(guān)于作者

Dmitriy Gakh，來自阿塞拜疆 ，軟件工程師、分析員、架構(gòu)師、研究員、IT 應(yīng)用專家、培訓(xùn)師.

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/conmajia/p/source-code-generated-by-bots.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的未来一瞥：机器人码农的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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