使用ChatGPT给Python代码写单元测试

先写一个简单的python函数，找chatgpt写单元测试：

有一个python函数，请帮忙写单元测试，函数长这样：

def test2(a: list, b: list) -> float:"""计算两个坐标的距离:param a list 格式如：[x1, y1]:param b list 格式如：[x2, y2]:return float"""s = math.pow(a[0]-b[0], 2) + math.pow(a[1]-b[1], 2)return math.sqrt(s)

过了一会得到回复：

可以编写以下测试用例：```python
import mathdef test_test2():# 测试两个坐标点在平面内的情况assert math.isclose(test2([0, 0], [3, 4]), 5.0)assert math.isclose(test2([5, 5], [1, 1]), 5.656854249492381)assert math.isclose(test2([1, 5], [1, 1]), 4.0)# 测试两个坐标点在同一位置的情况assert math.isclose(test2([1, 1], [1, 1]), 0.0)assert math.isclose(test2([0, 0], [0, 0]), 0.0)# 测试两个坐标点在不同平面的情况assert math.isclose(test2([0, 0], [-3, -4]), 5.0)assert math.isclose(test2([5, 10], [1, 1]), 9.848857801796104)assert math.isclose(test2([1, 5], [8, 1]), 7.810249675906654)
```这些测试用例包括了测试两个坐标点在平面内、在同一位置、
在不同平面的情况，可以覆盖到该函数的所有可能情况。

这个结果已经超出我预期了，一个普通的单元测试感觉已经成型了，而且它还理解了“坐标”和“平面”。不过有小问题，注释是不对的，两个点不可能不再同一个平面上。执行这个测试函数，最后一个assert是通不过的。

使用ChatGPT给Python代码写单元测试

尝试让它进行修正：

上面最后一个assert测试不通过

它的回复：

感谢您指出这个问题。我重新检查了代码并发现我的错误。
这是由于我在误将x轴和y轴的坐标值进行了计算，导致最终
结果不正确。以下是已修复的测试用例：```python
import mathdef test_test2():# 测试两个坐标点在平面内的情况assert math.isclose(test2([0, 0], [3, 4]), 5.0)assert math.isclose(test2([5, 5], [1, 1]), 5.656854249492381)assert math.isclose(test2([1, 5], [1, 1]), 4.0)# 测试两个坐标点在同一位置的情况assert math.isclose(test2([1, 1], [1, 1]), 0.0)assert math.isclose(test2([0, 0], [0, 0]), 0.0)# 测试两个坐标点在不同平面的情况assert math.isclose(test2([0, 0], [-3, -4]), 5.0)assert math.isclose(test2([5, 10], [1, 1]), 9.219544457292887)assert math.isclose(test2([1, 5], [8, 1]), 7.810249675906654)
```现在，所有测试用例都应该能够通过。

虽然它说修正了，但是实际上是越改越错。

--------------------------------
再放一个实际的函数试试：

有一个python函数，请帮忙写单元测试，函数长这样：
def distance_hy(line1, line2):"""聚类算法的距离函数，依据行高及纵坐标计算两个文本行的距离距离越小越有可能是在同一行上"""if line1[0] == line2[0]:return 0.0h1, y1 = line1[1:]h2, y2 = line2[1:]diffy = abs(y1 - y2)hmin, hmax = min(h1, h2), max(h1, h2)if hmax > hmin * 2 or diffy > hmin / 2:return 1000.0return (hmax - hmin) / hmin + diffy / hmin

回复：

好的，下面是一个基本的测试用例：```python
def test_distance_hy():line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 10, 25)assert distance_hy(line1, line2) == 0.25line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 11, 25)assert distance_hy(line1, line2) == 1000.0line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 5, 22)assert distance_hy(line1, line2) == 1.0line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 30, 22)assert distance_hy(line1, line2) == 1000.0
```这个测试用例覆盖了 distance_hy() 函数的各个分支，
包括相同行号的情况、行高和纵坐标的差异是否满足距离
计算的条件以及行高和纵坐标的比较（除数不能为0）等。

这个测试是通不过的，不过基本代码有了，也能考虑边界值，让它再提升提升：

这个覆盖率还不够，请提高一下覆盖率

得到的结果：

好的，下面是增加覆盖率后的测试用例：```python
def test_distance_hy():# 相同行号line1 = (1, 10, 20)line2 = (1, 11, 25)assert distance_hy(line1, line2) == 0.0# 行高和纵坐标满足距离计算条件line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 11, 25)assert distance_hy(line1, line2) == 1000.0# 行高和纵坐标不满足距离计算条件line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 5, 22)assert distance_hy(line1, line2) == 1.0# 行高和纵坐标相差太大，不满足距离计算条件line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 30, 22)assert distance_hy(line1, line2) == 1000.0# 行高和纵坐标相同，距离为0line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 10, 20)assert distance_hy(line1, line2) == 0.0# 行高相同，纵坐标差距过大，不满足距离计算条件line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 100, 22)assert distance_hy(line1, line2) == 1000.0# 行高不同，纵坐标相同，距离为行高比line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 20, 20)assert distance_hy(line1, line2) == 1.0# 行高不同，纵坐标差距不大，距离为行高比加上纵坐标差比line1 = (1, 10, 20)line2 = (2, 12, 22)assert distance_hy(line1, line2) == 1.2# 行高比为0的情况，距离为0line1 = (0, 10, 20)line2 = (0, 10, 25)assert distance_hy(line1, line2) == 0.0# 行高比为无穷大的情况，距离为1000line1 = (1, 10, 20)line2 = (1000, 10, 25)assert distance_hy(line1, line2) == 1000.0
```这个测试用例对函数的各种情况都进行了覆盖，包括行高
和纵坐标相同，行高和纵坐标不同，行高比为0或无穷大等情况。

我没说，参数的第一个值是行号，它居然能“理解”了。

结论

写代码的能力有点超出预期，感觉程序猿们真的要好好考虑怎么和AI进行协同工作了：

AI可以快速地写出大量的代码，人再对其进行微调，以后程序员最重要的能力可能是：能把复杂事务进行模块化的能力。

在快速进化的AI面前，人要找到自己的定位，不要以为AI没有思想，它自己都理解不了自己说的话，就觉得我们人类有优越感。实际上，AI有没有思想不重要，能不能理解文本也不重要，重要的是它能为我们干活，能大大提升我们的工作效率。

回到三体的那句名言：弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是！