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¿Está listo para mejorar su proceso de desarrollo de Java y reducir drásticamente los errores antes de que lleguen a producción? Transforme su IDE en un poderoso aliado en la lucha contra los errores de software con pruebas unitarias y análisis estáticos en vivo.
¿Sabías que entre el 70 y el 80 % de los problemas surgen de cambios en el código? Es fundamental contar con las herramientas adecuadas para validar tu código localmente antes de enviarlo. Descubre cómo las pruebas unitarias en vivo te permiten validar las modificaciones de tu código de forma automática y autónoma en tiempo real para identificar nuevos errores y garantizar que la funcionalidad existente permanezca intacta.
Pero eso no es todo. Descubra cómo el análisis estático en vivo complementa esto escaneando continuamente su código en segundo plano y brindando retroalimentación instantánea mientras trabaja. Esta integración perfecta le permite tomar decisiones informadas sobre la marcha, lo que mejora la productividad y la calidad del código como nunca antes.
Es bien sabido en el desarrollo de software: cuanto más tarde se detecta un error, más costoso es corregirlo. Esto se debe a que encontrar y corregir defectos en etapas posteriores del ciclo de desarrollo requiere un trabajo de investigación considerable, consume valiosas horas de ingeniería e interrumpe los flujos de trabajo de los desarrolladores. Cuando los desarrolladores se ven obligados a abandonar el nuevo desarrollo para corregir problemas antiguos, la productividad disminuye. El cambio de contexto y la depuración requieren más tiempo, especialmente cuando el código en cuestión no está fresco en sus mentes. Esto suele generar momentos críticos justo antes de los lanzamientos, donde se mezclan características y correcciones, lo que aumenta la probabilidad de introducir nuevos defectos.
La validación temprana del código, mediante métodos como el análisis estático y las pruebas unitarias, ayuda a los desarrolladores a detectar estos problemas antes de que se conviertan en problemas costosos. Si bien muchos equipos ya utilizan estos métodos, un riesgo significativo suele residir en los cambios de código. Los datos del sector sugieren que entre el 70 % y el 80 % de los defectos se originan en código modificado. Incluso las modificaciones menores pueden tener un efecto dominó, provocando comportamientos o conflictos inesperados.
Las aplicaciones modernas son cada vez más complejas. Incluso pequeños cambios de código pueden afectar muchas partes de la aplicación de forma inesperada, lo que dificulta la prueba de todos los escenarios posibles, especialmente si las suites de pruebas presentan deficiencias de cobertura. A medida que las aplicaciones maduran, estos desafíos se acentúan. Además, los desarrolladores son humanos; su experiencia varía y los errores son comunes. Las limitaciones de tiempo pueden agravar esta situación, a veces dando lugar a atajos en las políticas de prueba.
Si bien es recomendable ejecutar pruebas y análisis de código después de cada cambio, esto suele ser difícil de lograr con los rápidos calendarios de desarrollo y lanzamiento actuales. Los desarrolladores suelen centrarse en entregar funcionalidades rápidamente. Ejecutar un análisis de código completo o una suite completa de pruebas unitarias puede consumir mucho tiempo, especialmente con bases de código extensas. Simplemente no hay tiempo suficiente para correlacionar los cambios de código individuales con las pruebas impactadas específicas o para ejecutar toda la suite de pruebas para un cambio pequeño. Esto suele llevar a los desarrolladores a ejecutar solo unas pocas pruebas conocidas en lugar de un conjunto completo.
Cambiar de contexto entre la edición de código y la ejecución de pruebas también consume tiempo valioso, lo que provoca que estas comprobaciones de calidad se pospongan para una etapa posterior del flujo de trabajo, a menudo para trabajos de integración continua (CI) o nocturnos. En ocasiones, los desarrolladores pueden omitir las comprobaciones si un cambio parece sencillo, recurriendo a trabajos automatizados para detectar problemas. Sin embargo, esto puede provocar que se pasen por alto defectos que requieran correcciones posteriores.
No realizar comprobaciones de código adecuadas puede provocar:
El momento ideal para realizar comprobaciones como análisis estáticos y ejecutar pruebas unitarias es dentro del IDE, justo cuando se modifica el código y antes de confirmar cualquier cambio. Esto requiere que las pruebas y los procesos de análisis se ejecuten con gran rapidez. Si bien algunos equipos crean conjuntos de confirmaciones, estos a menudo desconocen qué pruebas están relacionadas con cambios específicos en el código y pueden pasar por alto regresiones no relacionadas.
Los trabajos de CI/CD pueden ejecutar todas las pruebas unitarias y análisis estáticos, lo que garantiza que las comprobaciones se realicen incluso si un desarrollador las olvida. Sin embargo, para obtener una retroalimentación rápida, estos trabajos deben ejecutarse con bastante rapidez. Esto puede ser un desafío con una funcionalidad extensa. El alcance del subconjunto de pruebas y análisis estáticos debe seleccionarse cuidadosamente para ajustarse al plazo. Algunos proyectos incluso separan las pruebas lentas en trabajos diferentes, pero esto puede reducir la confianza en las comprobaciones que se ejecutan.
Si un cambio de código causa una regresión o una infracción, es posible que el fallo no sea evidente hasta una prueba nocturna. Aquí es donde pruebas unitarias en vivog y el análisis estático en vivo entran en juego. Estas herramientas llevan estos procesos al momento mismo en el que se realizan cambios de código dentro del IDE.
La sección objetivo de las pruebas continuas en el IDE Permite a los equipos validar el código modificado automáticamente a medida que se realizan los cambios, sin intervención manual. Esto minimiza la interrupción del desarrollo al detectar problemas antes del check-in del código, lo que reduce la probabilidad de que se detecten posteriormente. Estas funciones proporcionan información en tiempo real sobre las modificaciones del código directamente en el IDE, eliminando la necesidad de esperar a las ejecuciones nocturnas o de CI/CD.
El flujo de trabajo normalmente implica:
Este ciclo continúa a medida que se realizan más cambios. Los datos de cobertura también se actualizan, destacando la necesidad de nuevas pruebas o mostrando la cobertura existente para el código modificado. Una vez que todas las pruebas hayan superado el proceso y se hayan abordado los hallazgos del análisis estático, los desarrolladores pueden estar más seguros de que sus cambios no causarán problemas posteriores. Es importante destacar que estas ejecuciones en segundo plano se realizan simultáneamente con el desarrollo, sin aumentar el tiempo total de desarrollo.
Durante una demostración en vivo, un desarrollador que utiliza Prueba J de Parasoft En Eclipse (o IntelliJ) se mostró el proceso. Tras realizar un cambio de código —específicamente, evitar la adición de un rol "normal"—, el complemento identificó inmediatamente dos pruebas afectadas. Una se aprobó, mientras que la otra falló debido a la excepción de tiempo de ejecución. El análisis estático también marcó una infracción.
El desarrollador podría entonces:
Al aprovechar estas herramientas, los desarrolladores pueden solucionar problemas rápidamente, actualizar pruebas y enviar código con mayor confianza, sabiendo que sus cambios han sido validados.
La implementación de pruebas unitarias en vivo y análisis estáticos en vivo ofrece varias ventajas:
¿Las pruebas unitarias en vivo solo funcionan en casos de prueba generados por Parasoft?
No, funciona con cualquier prueba JUnit, incluidas las preexistentes y los proyectos heredados. Las pruebas se escriben como pruebas JUnit normales, lo que garantiza la compatibilidad.
¿Cómo sabe Jtest qué pruebas se ven afectadas?
Jtest utiliza datos de cobertura de código para asignar pruebas individuales a líneas de código modificadas. También utiliza heurística y convenciones de nomenclatura para localizar de forma inteligente las pruebas afectadas, incluso sin cobertura de código.
¿Con qué LLMs te integras?
Jtest es compatible con proveedores LLM compatibles con estándares de API abiertos, como Azure OpenAI, Gemini y otros. También puede conectarse a modelos internos personalizados si cumplen con el estándar de API abierto.
¿Puedo usar esto en base al historial de Git?
Sí, Jtest tiene una función avanzada que puede identificar código basándose en su historial de Git.
