MockSniffer特性とユニット試験のためのモッキング決定の推奨【JST・京大機械翻訳】

Zhu Hengcheng; Wei Lili; Wen Ming; Liu Yepang; Cheung Shing-Chi; Sheng Qin; Zhou Cui

文献

J-GLOBAL ID：202102264966418922 整理番号：21A0462361

MockSniffer特性とユニット試験のためのモッキング決定の推奨【JST・京大機械翻訳】

MockSniffer characterizing and recommending mocking decisions for unit tests

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資料名：
号： ASE ’20 ページ： 436-447 発行年： 2020年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ユニット試験において,モックリングは,試験努力を容易化し,テストフレキネスを低減し,実際の依存性を簡単な実装と置き換えることにより,試験カバレッジを増加させる。しかし,ユニット試験におけるどの依存性がモックされるかを決定する明確な基準はない。不適切なモックリングは望ましくない結果をもたらす:アンダーモッキングは,その依存性からテスト(CUT)のクラスを分離できないことをもたらし,一方,過剰モックは,モックオブジェクトを維持する上で開発者の負担を増加させ,偽のテスト故障につながる可能性がある。既存の研究に従って,様々な要因が,依存性がモックされるかどうかを決定することができる。その結果として,モック決定は実際に行うことが困難であった。モックオブジェクトの進化に関する研究も,開発者がそれらのモック決定を変える傾向があることを示した:調べたモックオブジェクトの17%はテストスクリプトが作成され,元のモックオブジェクトの他の13%が最終的に非モックになった後に,何時も導入された。本研究では,ユニット試験を容易にするためのモックリング推薦を行うための自動化技術を開発することを動機づけた。ユニットテストでモックされた依存性を特性化することを目的として,モックオブジェクトを使用する4つの能動的に維持されたオープンソースプロジェクトにおける10,846の試験スクリプトを研究した。モック実行に関する著者らの観察に基づき,ユニット試験のためのモックを同定および推薦するために,ツールMockSnifferを設計し,実装した。ツールは完全に自動化され,入力としてCUTとその依存性のみを必要とする。それは,開発者のモック決定に影響を及ぼすことができる複数の要因を全体的に考慮することにより,モックリング推薦を行うために機械学習技術を利用する。10のオープンソースプロジェクトに関するMockSnifferの著者らの評価は,それが3つのベースラインアプローチを上回って,2つの潜在的応用シナリオにおいて良い性能を達成したことを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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循環系疾患の外科療法 , 生体代行装置

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