Amazon Q Developer 是亚马逊推出的一个专为专业开发人员设计的人工智能助手，旨在提升代码开发和管理效率。其主要功能包括代码生成、调试、故障排除和安全漏洞扫描，提供一站式代码服务。

众所周知，在软件开发领域，测试代码是软件成功的重要基石。它确保应用程序是可靠的，符合质量标准，并且按预期工作。自动化软件测试有助于及早发现问题和缺陷，减少对最终用户体验和业务的影响。此外，测试本身就是一个最可靠的文档，把每个细分功能进行了明确。同时，它也是一个细化到最小功能单元的安全网，可以防止代码随时间变化而发生回归（Regression）问题。

因此，在现代软件工程实践中，经常会看到书写 100 行功能代码的同时，开发人员会同时书写 1.5 倍甚至更多的测试代码来保证功能的正确性。另外，在知名的 GitHub 开源工程中，当贡献者开启 Pull Request 时，系统就会自动运行开发者自己编写的单元测试程序。单元测试程序的好坏和执行结果，都是评审人重要的审查标准。

在这篇博客文章中，我们将展示如何通过集成像 Amazon Q Developer 这样的智能 GenAI 工具来为单元测试，自动化测试场景快速、准确地生成测试用例，并以一些实际的代码用例，来描述测试的最佳实践原则，以及 Amazon Q 如何能够在其中扮演重要的角色。

不可测试的代码

当我们追求整洁、优雅的代码的同时，像硬币总会有另一面一样，世界上总会存在着混乱，风格怪异，难以测试的“意大利面条”式的代码。

什么是“意大利面条”式的代码呢？如下所示：

class Printer:def __init__(self):self.printer_name = "Default Printer"def print_document(self, content):print(f"Printing with {self.printer_name}: {content}")# 模拟打印操作with open("print_history.log", "a") as f:f.write(f"Printed: {content}\n")class Database:def __init__(self):self.connection = "Database Connection String"def save_data(self, data):print(f"Saving to database: {data}")# 模拟数据库操作return Truedef get_data(self, query):# 模拟从数据库获取数据return f"Data for query: {query}"class ReportGenerator:def __init__(self):# 直接在构造函数中实例化依赖，这是不好的实践self.printer = Printer()self.database = Database()def generate_monthly_report(self, month):# 违反单一职责原则：既处理数据，又负责打印print("Starting report generation...")# 直接访问数据库sales_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM sales WHERE month = {month}")# 直接处理文件with open(f"report_{month}.txt", "w") as f:f.write(f"Sales Report for Month: {month}\n")f.write(str(sales_data))# 直接打印self.printer.print_document(f"Monthly Report - {month}")# 再次访问数据库保存记录self.database.save_data({"report_type": "monthly","month": month,"status": "completed"})def generate_daily_report(self, date):# 类似的混乱逻辑daily_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM daily_sales WHERE date = {date}")# 直接文件操作with open(f"daily_report_{date}.txt", "w") as f:f.write(f"Daily Report for: {date}\n")f.write(str(daily_data))# 直接打印self.printer.print_document(f"Daily Report - {date}")# 保存状态到数据库self.database.save_data({"report_type": "daily","date": date,"status": "completed"})# 使用示例
if __name__ == "__main__":report_gen = ReportGenerator()report_gen.generate_monthly_report("2023-12")report_gen.generate_daily_report("2023-12-26")

这段代码看上去很简单，主对象 report_gen，依赖于 printer，和 database 对象来进行打印和报表保存。甚至为了更快地得到代码所要展现的信息，可以让 Amazon Q 帮你绘制一个文字风格的时序图。如下图所示：

真的很棒！基本都不用看代码，就能知道它在做什么了，这是一个对开发者很实用的功能。

把代码执行一下，它的输入如下图所示。

接下来，让 Amazon Q 来解释一下这段代码，看看它能否找到一些问题？在 Amazon Q Chat 窗口里，输入最关注的问题，如“Can you help me find issues with the code in test.py, from design and testability perspective? don’t give suggestion, just list all of issues.”。Amazon Q 的回复如下图所示。

Amazon Q 很轻松地找到了相关的核心问题，问题不少，但本文只挑选设计和测试方面的问题如下：

• 紧耦合

-ReportGenerator 直接实例化了 printer和database。

-直接实例化导致 ReportGenerator 无法被隔离。

-因此无法注入 mock 的 printer 和 database 来对 ReportGenerator 进行测试。

• 违背了单一职责原则

-ReportGenerator 身兼数职，不但要做数据库操作和文件操作，连报表生成也都一起包揽。

-Printer 类里包含了打印和日志两项职能。

-Database 类包含了读写两类操作。

• 直接依赖外部实体

-Printer 类直接文件操作。

-ReportGenerator 类直接进行文件操作。

-Database 类的直接操作。

• 缺少接口抽象

-Printer 类没有对应的接口抽象。

-Database 类没有对应的接口抽象。

-组件之间交互时，没有契约。

显然，这种无法做单元测试的代码，不但很难保证质量，维护起来也很麻烦，复用性也很差。

使用 Amazon Q Developer 重构代码

稍微改动一下 Amazon Q 的提示词，允许它给我们提提建议。在 Amazon Q Chat 窗口里，再次输入问题“/dev Can you help me refactor these issues? Please focus on design and testing related issues only”。Amazon Q 的回复如下图所示。

在接受了所有代码变更之后，Amazon Q Developer 为我们创建了一个主程序文件，和一个测试代码文件。

其中，test_report_generator.py 是一个测试代码文件。它的代码如下所示。

import unittest
from unittest.mock import MagicMock, patch
from pathlib import Path
from refactored_test import (ReportGenerator,Printer,Database,ReportWriter,ReportConfig
)class TestReportGenerator(unittest.TestCase):def setUp(self):self.printer = MagicMock()self.database = MagicMock()self.report_writer = MagicMock()self.report_generator = ReportGenerator(printer=self.printer,database=self.database,report_writer=self.report_writer)def test_generate_monthly_report(self):# Arrangemonth = "2023-12"test_data = "Test sales data"self.database.get_data.return_value = test_data# Actself.report_generator.generate_monthly_report(month)# Assertself.database.get_data.assert_called_once()self.report_writer.write_report.assert_called_once()self.printer.print_document.assert_called_once_with(f"Monthly Report - {month}")self.database.save_data.assert_called_once()def test_generate_daily_report(self):# Arrangedate_str = "2023-12-25"test_data = "Test daily data"self.database.get_data.return_value = test_data# Actself.report_generator.generate_daily_report(date_str)# Assertself.database.get_data.assert_called_once()self.report_writer.write_report.assert_called_once()self.printer.print_document.assert_called_once_with(f"Daily Report - {date_str}")self.database.save_data.assert_called_once()class TestReportWriter(unittest.TestCase):def setUp(self):self.test_dir = Path("test_reports")self.config = ReportConfig(output_directory=self.test_dir,log_file=Path("test_logs/print_history.log"))self.report_writer = ReportWriter(self.config)def tearDown(self):# Clean up test filesif self.test_dir.exists():for file in self.test_dir.glob("*"):file.unlink()self.test_dir.rmdir()def test_write_report(self):# Arrangefilename = "test_report.txt"content = "Test report content"# Actself.report_writer.write_report(filename, content)# Assertreport_path = self.test_dir / filenameself.assertTrue(report_path.exists())self.assertEqual(report_path.read_text(), content)if __name__ == '__main__':unittest.main()

主程序文件（refactored_test.py）代码如下。

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Protocol
from dataclasses import dataclass
import os
from datetime import date
from pathlib import Pathclass PrinterInterface(Protocol):def print_document(self, content: str) -> None:...class DatabaseInterface(Protocol):def save_data(self, data: dict) -> bool:...def get_data(self, query: str) -> str:...@dataclass
class ReportConfig:output_directory: Pathlog_file: Pathclass Printer:def __init__(self, name: str = "Default Printer", log_file: Path = Path("print_history.log")):self.printer_name = nameself.log_file = log_filedef print_document(self, content: str) -> None:print(f"Printing with {self.printer_name}: {content}")# Safely handle file operationsself.log_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)with open(self.log_file, "a") as f:f.write(f"Printed: {content}\n")class Database:def __init__(self, connection_string: str = "Database Connection String"):self.connection = connection_stringdef save_data(self, data: dict) -> bool:print(f"Saving to database: {data}")return Truedef get_data(self, query: str) -> str:return f"Data for query: {query}"class ReportWriter:def __init__(self, config: ReportConfig):self.config = configdef write_report(self, filename: str, content: str) -> None:filepath = self.config.output_directory / filenamefilepath.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)with open(filepath, "w") as f:f.write(content)class ReportGenerator:def __init__(self,printer: PrinterInterface,database: DatabaseInterface,report_writer: ReportWriter):self.printer = printerself.database = databaseself.report_writer = report_writerdef generate_monthly_report(self, month: str) -> None:print("Starting monthly report generation...")# Get datasales_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM sales WHERE month = {month}")# Generate report contentreport_content = self._format_monthly_report(month, sales_data)# Write reportself.report_writer.write_report(f"report_{month}.txt", report_content)# Print reportself.printer.print_document(f"Monthly Report - {month}")# Log completionself._log_report_completion("monthly", month=month)def generate_daily_report(self, date_str: str) -> None:print("Starting daily report generation...")# Get datadaily_data = self.database.get_data(f"SELECT * FROM daily_sales WHERE date = {date_str}")# Generate report contentreport_content = self._format_daily_report(date_str, daily_data)# Write reportself.report_writer.write_report(f"daily_report_{date_str}.txt", report_content)# Print reportself.printer.print_document(f"Daily Report - {date_str}")# Log completionself._log_report_completion("daily", date=date_str)def _format_monthly_report(self, month: str, data: str) -> str:return f"Sales Report for Month: {month}\n{data}"def _format_daily_report(self, date_str: str, data: str) -> str:return f"Daily Report for: {date_str}\n{data}"def _log_report_completion(self, report_type: str, **kwargs) -> None:completion_data = {"report_type": report_type,"status": "completed",**kwargs}self.database.save_data(completion_data)# Example usage:
def create_report_system(output_dir: str = "reports",log_file: str = "logs/print_history.log"
) -> tuple[ReportGenerator, PrinterInterface, DatabaseInterface, ReportWriter]:config = ReportConfig(output_directory=Path(output_dir),log_file=Path(log_file))printer = Printer(log_file=config.log_file)database = Database()report_writer = ReportWriter(config)report_generator = ReportGenerator(printer, database, report_writer)return report_generator, printer, database, report_writer

重构后的代码，主要的变更和好处如下：

• 定义了接口协议类-PrinterInterface 定义了打印机的接口，而 Printer 是它的一个具体的实现。给予这种设计，可以有更多的实现，比如 pdf 打印机，激光打印机等等。-DatabaseInterface 定义数据库的接口，而 Database 是它的一个具体的实现，基于这种设计，可以有更多的实现，比如内存型数据库、文件型数据库、关系型数据库等等。-可以很容易地升级/替换 Printer 和 Database 的实现代码，而不影响 ReportGenerator 本身的功能。

• 增加了系统的契约-ReportGenerator 不依赖于具体的实现，而是依赖于契约（接口）-基于接口的设计，可以非常容易地置换为 Mock 的实现，来进行充分的测试。-有了契约，就有了可测试性。

一图胜千言，为了更好地理解重构带来的变化，可以再次让 Amazon Q Developer 来图文结合地进行描述和总结，输入提示词，“Can you show the importance of introducing abstract interface than before in ASCII-style diagram?”，Amazon Q Developer 将用文字版图形来描述重构里引入抽象接口起到的关键作用。

通过简单/直接的自然语言交互，在分钟级别的时间范围内，Amazon Q Developer 便完成了对不良设计的重构，把遵循良好设计的代码呈现在开发者的面前。

快捷的单元测试生成方式

如果开发者当下的任务是节约编写单元测试的精力和时间，除了使用/dev 来进行代码重构外，Amazon Q Developer 提供了专门的/test 命令

打开要编写单元测试的文件，在 Amazon Q Developer 的 Chat 窗口里输入 /test，即可开始编写单元测试代码，如下图所示。

单元测试代码创建中，会显示进度。如下图所示。

最终，和使用/dev 一样，Amazon Q Developer 不会直接变更代码，而是给出一个临时的变更结果给开发者，开发者可以以 diff 的形式进行查看，并决定是接受，还是拒绝。

就是如此简单，开发者就可以完成之前繁琐的创建单元测试的工作。

不仅如此，当业务代码不断随着市场需求发生频繁变化的时候，开发者将可以随时以智能化、自动化的方式，让 Amazon Q Developer 协助生成最新的单元测试代码，让单元测试能够提供精确代码质量保证的同时，不再产生高昂的维护代价！

最后

本文以一个“意大利面条式”的，充满了不良设计的代码为样例，展示了 Amazon Q Developer 如何能够以简单/精炼的自然语言交互的方式，短时间内帮助开发者完成代码重构和自动化测试用例的编写，在确保代码质量的同时，大大降低了测试代码的维护成本。

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本篇作者

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