Passate ore a scrivere test unitari per mantenere il vostro codice pulito e affidabile? Ma a cosa serve scrivere quei test se non si sa quanta parte del codice coprono effettivamente? Anche se le abitudini di testing sono solide, non è sempre chiaro se i test sono efficaci o se si rivolgono alle aree giuste. È qui che gli strumenti di copertura del codice possono fare la differenza, aiutandovi a individuare le lacune, a rafforzare i test e a costruire con sicurezza. In questo articolo esploreremo gli 8 migliori strumenti di copertura del codice per i test unitari per aiutarvi a garantire che il vostro codice sia testato in modo approfondito ed efficace! Iniziamo!
Zencoder è un agente di codifica dotato di intelligenza artificiale che migliora il ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) migliorando la produttività, la precisione e la creatività grazie a soluzioni avanzate di intelligenza artificiale. Con Unit Test Agent, Zencoder genera test unitari realistici e modificabili che seguono i modelli di test e gli standard di codifica esistenti, facendovi risparmiare tempo grazie alla creazione sia dei test che del codice di implementazione.
Il cuore di Zencoder è la sua potente tecnologia, Repo Grokking™, che gli consente di analizzare a fondo l'intera base di codice, identificando modelli strutturali, logica architetturale e implementazioni personalizzate. Questa comprensione profonda e consapevole del contesto consente a Zencoder di fornire raccomandazioni precise, migliorando in modo significativo la scrittura, il debug e l'ottimizzazione del codice.
Inoltre, Zencoder si integra con gli strumenti di sviluppo esistenti e supporta oltre 70 linguaggi di programmazione, tra cui Python, Java, JavaScript e altri, e funziona senza problemi con gli IDE più diffusi, come Visual Studio Code e JetBrains.
1️⃣ Integrazioni - Zencoder si integra perfettamente con oltre 20 ambienti di sviluppo, semplificando l'intero ciclo di vita dello sviluppo. È l'unico agente di codifica AI che offre un livello di integrazione così ampio.
2️⃣ Zentester - Zentester utilizza l'intelligenza artificiale per automatizzare i test a ogni livello, in modo che il team possa individuare tempestivamente i bug e distribuire più rapidamente codice di alta qualità. È sufficiente descrivere ciò che si desidera testare in un linguaggio semplice e Zentester si occuperà del resto, adattandosi all'evoluzione del codice.
Ecco cosa fa:
3️⃣ Coding Agent - Eliminate la seccatura del noioso debugging e del refactoring che richiede tempo. Il nostro assistente di codifica intelligente ottimizza il flusso di lavoro su più file grazie a:
4️⃣ Code Review Agent - Ricevere revisioni precise del codice a qualsiasi livello, che si tratti di un intero file o di una singola riga. Ottenete un feedback chiaro e fattibile per migliorare la qualità del codice, rafforzare la sicurezza e garantire l'allineamento con le best practice.
5️⃣ Zen Agents - Porta la potenza dell'intelligenza di Zencoder all'intera organizzazione.
Gli Zen Agents sono compagni di intelligenza artificiale personalizzabili che comprendono il vostro codice, si integrano con i vostri strumenti e sono pronti per essere lanciati in pochi secondi.
Ecco cosa potete fare:
6️⃣ Chat Assistant - Ricevete risposte istantanee e precise, supporto personalizzato per la codifica e consigli intelligenti per essere sempre produttivi e mantenere il vostro flusso di lavoro senza intoppi.
7️⃣ Code Completion - Accelera la codifica con suggerimenti intelligenti in tempo reale. Il nostro assistente comprende il contesto per fornire completamenti accurati e pertinenti che riducono al minimo gli errori e rendono fluido il flusso di lavoro.
8️⃣ Generazione di codice - Velocizza lo sviluppo con codice pulito e consapevole del contesto, generato e inserito automaticamente nel progetto. Garantite la coerenza, migliorate l'efficienza e accelerate i tempi con un output pronto per la produzione.
9️⃣ Sicurezza elevata - Zencoder è l'unico agente di codifica AI con certificazione SOC 2 Type II, ISO 27001 e ISO 42001.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
Zencoder offre unpiano gratuito, unpianoStarter(gratuito per 7 giorni) a partire da 19 dollari per utente/mese, unpianoCore a partire da 49 dollari per utente/mese e unpiano Advanced a 119 dollari per utente/mese.
Coverage.py è uno strumento open source di copertura del codice progettato specificamente per le applicazioni Python. Misura quanto codice viene eseguito durante i test unitari, supportando sia la copertura di riga che di ramo per aiutare a identificare il codice non testato o morto. Compatibile con i più diffusi framework di test come unittest, pytest e nose, si integra facilmente nei flussi di lavoro di sviluppo e CI. Coverage.py offre anche rapporti HTML dettagliati che evidenziano visivamente quali parti della base di codice sono coperte, rendendo più facile per gli sviluppatori mantenere alta la qualità dei test e l'affidabilità del codice.
1️⃣ Analisi di linee e rami - Misura la copertura a livello di dichiarazione e di percorso condizionale per identificare la logica del codice non testato.
2️⃣ Reporting output - Genera report dettagliati nei formati HTML, testo, XML, JSON e LCOV per la revisione locale o l'integrazione CI.
3️⃣ Compatibilità con i framework di test - Si integra con i test runner Python come unittest, pytest e nose per il monitoraggio automatico della copertura.
4️⃣ Integrazione CI/CD e toolchain - Supporta la configurazione e l'output per strumenti e servizi di integrazione continua come GitHub Actions, Codecov e Coveralls.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
Coverage.py è uno strumento di copertura del codice open-source senza piani tariffari.
dotCover di JetBrains è un potente runner di test unitari .NET e uno strumento di copertura del codice che si integra con Visual Studio e JetBrains Rider, supportando framework come MSTest, NUnit, xUnit e MSpec. Fornisce rapporti dettagliati sulla copertura a livello di dichiarazione, evidenziando sia il codice testato che quello non testato, e include funzioni come l'analisi degli Hot Spots, i test continui e gli strumenti per identificare rapidamente quali test coprono un codice specifico. dotCover fa anche parte della suite dotUltimate, che offre funzionalità estese e strumenti di produttività per gli sviluppatori .NET.
1️⃣ Test continui - Rileva ed esegue i test interessati in risposta alle modifiche del codice, semplificando il flusso di lavoro dei test.
2️⃣ Analisi della copertura dei test - Identifica quali parti della base di codice sono coperte dai test unitari utilizzando un albero di copertura strutturato.
3️⃣ Navigazione nei test - Individua e naviga verso i test che coprono elementi specifici del codice, con opzioni per eseguirli o gestirli direttamente.
4️⃣ Filtri di copertura - Consentono l'inclusione o l'esclusione di elementi di codice specifici dall'analisi di copertura, utilizzando filtri basati su progetti, tipi o attributi.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
dotCover offre 2 piani a pagamento per privati a partire da 19,90 euro al mese.
Per le organizzazioni, offre anche 2 piani a pagamento a partire da 46,90 euro al mese.
Parasoft Jtest è una soluzione di testing AI Java che accelera lo sviluppo combinando l'analisi statica del codice, la generazione automatica di test unitari e l'analisi dell'impatto dei test in tempo reale direttamente all'interno dell'IDE e delle pipeline CI/CD. Aiuta a fornire applicazioni sicure e affidabili garantendo la conformità agli standard di settore come CWE, OWASP e PCI DSS, aumentando al contempo la produttività grazie alla correzione guidata dall'intelligenza artificiale e al monitoraggio della copertura. Grazie all'integrazione con i più diffusi strumenti di sviluppo, Jtest supporta test più intelligenti senza interrompere i flussi di lavoro esistenti.
1️⃣ Test unitari in tempo reale - Rileva le modifiche al codice ed esegue solo i test interessati in tempo reale per fornire un feedback immediato durante lo sviluppo.
2️⃣ Generazione massiccia di test - Utilizza l'intelligenza artificiale in sede per generare rapidamente suite di test JUnit complete con mock e asserzioni in base all'ambito del codice specificato.
3️⃣ Analisi dei test in runtime - Ispeziona l'esecuzione dei test unitari per identificare errori, asserzioni non valide e problemi di dipendenza, offrendo correzioni e raccomandazioni automatiche.
4️⃣ Ottimizzazione della copertura del codice - Raccoglie e analizza i dati di copertura per individuare il codice non testato, generare nuovi test e aumentare la copertura mediante parametrizzazione e mutazione.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
Parasoft Jtest non rivela alcuna informazione sui prezzi sul proprio sito web.
NCover è una soluzione completa per la copertura del codice .NET che aiuta a migliorare la qualità e l'affidabilità del codice attraverso metriche dettagliate, visualizzazioni e analisi in tempo reale. Offre strumenti come NCover Desktop, Code Central e Collector per supportare singoli e team con estensioni integrate di Visual Studio, metriche di copertura avanzate e integrazioni di build automatizzate. NCover consente di individuare prima i bug, ridurre i rischi e distribuire con sicurezza codice pulito e ben testato.
1️⃣ Dashboard di copertura interattiva - Offre visualizzazioni ricche e interattive e approfondimenti in tempo reale sulla copertura del codice nella gerarchia del progetto.
2️⃣ Metriche di copertura delle condizioni - Offre un'analisi dettagliata dei percorsi di esecuzione del codice basata sulle condizioni per migliorare la comprensione della copertura delle ramificazioni logiche.
3️⃣ Evidenziazione del codice sorgente - Visualizza le linee di codice testate e non testate con l'evidenziazione rosso-verde della sintassi per aiutare a individuare le aree che necessitano di copertura di test.
4️⃣ Applicazione della build CI/CD - Supporta soglie di copertura e il fallimento automatico della build quando gli standard non sono rispettati, aiutando i team a mantenere un codice di alta qualità durante l'integrazione continua.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
NCover offre licenze con un anno di supporto e aggiornamenti, al prezzo di 658 dollari per una licenza Desktop, 2.298 dollari per una licenza Code Central e 448 dollari per una licenza Collector.
Jest èun framework di test JavaScript sviluppato da Meta, progettato principalmente per testare le applicazioni React ma ampiamente utilizzato per qualsiasi progetto JavaScript. Viene fornito con un'impostazione a configurazione zero, che consente di iniziare a scrivere rapidamente i test, offrendo al contempo funzionalità come il monitoraggio intelligente dei test, i test istantanei e la reportistica integrata sulla copertura del codice. Grazie a solide funzionalità di mocking e all'integrazione con Babel, TypeScript e i framework più diffusi, Jest offre un'esperienza di test veloce, affidabile e completa sia per le applicazioni front-end che per quelle back-end.
1️⃣ Test con snapshot - Consente di tracciare facilmente oggetti di grandi dimensioni memorizzando snapshot accanto o all'interno dei file di test.
2️⃣ Esecuzione parallela dei test - Assicura test veloci e sicuri isolando lo stato globale e riordinando in modo intelligente le esecuzioni dei test.
3️⃣ Copertura automatica del codice - Genera rapporti di copertura dettagliati con un solo flag, compresi i dati dei file non testati.
4️⃣ Mocking senza soluzione di continuità - Semplifica il mocking di moduli esterni utilizzando un resolver personalizzato e un'API intuitiva per le funzioni Mock.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
Jest è uno strumento di copertura del codice open-source senza piani tariffari.
JaCoCo (Java Code Coverage) è uno strumento open-source che analizza l'accuratezza con cui i test unitari Java esercitano il codice, fornendo metriche dettagliate sulla copertura di linee, rami e istruzioni. Si integra con strumenti di compilazione come Maven e Gradle e può essere utilizzato con le pipeline CI, semplificando l'applicazione e il monitoraggio degli standard di copertura dei test. La sua natura leggera, il feedback in tempo reale e la reportistica intuitiva aiutano a identificare il codice non testato e a migliorare la qualità e l'affidabilità complessiva delle applicazioni.
1️⃣ Metriche di copertura complete - Fornisce copertura di linee, rami, istruzioni, metodi e complessità per valutare con precisione l'efficacia dei test unitari.
2️⃣ Strumentazione non intrusiva - Utilizza un agente Java per strumentare il bytecode in fase di esecuzione senza modificare il codice sorgente, garantendo un'integrazione perfetta.
3️⃣ Integrazione con gli strumenti di compilazione - Supporta Maven, Gradle e Ant per la segnalazione e l'applicazione automatizzata della copertura dei test all'interno delle pipeline di sviluppo.
4️⃣ Formati di reportistica flessibili - Genera report di copertura in formato HTML, XML e CSV e supporta la fusione e la raccolta remota dei dati per flussi di lavoro avanzati.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
JaCoCo è una libreria di copertura del codice open-source senza piani tariffari.
Coverlet è un framework di copertura del codice multipiattaforma per .NET, che supporta la copertura di linee, rami e metodi in progetti .NET Core e .NET Framework. Si integra con i più diffusi strumenti .NET tramite tre driver: coverlet.collector per VSTest, coverlet.msbuild per MSBuild, e coverlet.console come strumento globale, consentendo un utilizzo flessibile nello sviluppo locale, nelle pipeline CI e nei flussi di lavoro di test delle unità. In quanto progetto open-source sostenuto dalla .NET Foundation, Coverlet è attivamente mantenuto e ampiamente adottato, offrendo un'integrazione nativa con Visual Studio, il supporto per build deterministiche e la compatibilità con strumenti di visualizzazione di terze parti.
1️⃣ Integrazione multi-driver - Consente di raccogliere in modo flessibile la copertura dei test attraverso le interfacce VSTest, MSBuild o .NET Global Tool.
2️⃣ Metriche di copertura granulari - Supporta analisi a livello di riga, ramo e metodo per ottenere informazioni complete sui test unitari.
3️⃣ Formati di output standardizzati - Genera i risultati in formati come Cobertura e JSON per un reporting e un'integrazione CI senza problemi.
4️⃣ Compatibilità con SDK multipiattaforma - Funziona con .NET Framework e .NET Core utilizzando strutture di progetto moderne in stile SDK.
🟢 Pro:
🔴 Contro:
Coverlet è uno strumento di copertura del codice open-source senza piani tariffari o costi di licenza.
Ora che conoscete gli 8 migliori strumenti di copertura del codice per i test unitari, è il momento di scegliere quello che meglio supporta i vostri obiettivi di test. Per gli sviluppatori Python e Java, Coverage.py e JaCoCo offrono soluzioni affidabili e open-source con metriche dettagliate di copertura dei test unitari. Se lavorate nell'ecosistema .NET, dotCover e Coverlet offrono un solido supporto per il monitoraggio e l'analisi della copertura dei test unitari. Tuttavia, se desiderate una piattaforma alimentata dall'intelligenza artificiale che non solo generi test unitari, ma fornisca anche una copertura intelligente e consapevole del codice per l'intero progetto, Zencoder è la scelta definitiva!
Iscrivetevi oggi stesso per sperimentare come Zencoder possa rivoluzionare il vostro flusso di lavoro di unit testing e code coverage!