AI 辅佐编程东西引入了全新的过错类型

  上面是一张 AI 生成的过错图画；与代码相同，机器发生的过错往往不同于人类犯下的过错。

  我为什么开端置疑 Django？嗯……由于我坚信自己运用的是 TransactionTestCase，但从测验的行为来看，很显着 TransactionTestCase 的行为与文档中许诺的不相同。这让我置疑 Django 中存在某种奇妙的过错，然后一遍又一遍查看 Django 的源代码来排查。

  # Django 的 TestCase 类将每个测验包装在一个业务中，并在每次测验后回滚该业务，以供给测验阻隔。这在某种程度上预示着程序实际上从未提交过任何业务，因而你的 on_commit() 回调将永久都不或许运转。

  # 战胜约束的另一种方法是运用 TransactionTestCase

  # 而不是 TestCase。这在某种程度上预示着你的业务已提交，而且回调将正常运转。可是 [..] 速度显着变慢了 [..]

  别号误导了我，让我认为 TransactionTestCase 的用法是正确的。再加上解说 TransactionTestCase 用法的具体注释，让我浪费了许多时刻去深入研究 Django 内部，而不是置疑导入自身。

  Te... # copilot autocomplete finishes

  由于我了解这一个导入句子下方的代码包括 TransactionTestCase 的一些用处，但没有 TestCase 的用处，所以我可以理解一台通过填空练习的机器是怎样输出这么一行代码的。也就是说，对某些合理的界说，这是合理的。

  但人类没有合理的理由来写出这样的一行代码。它不是惯用的，它不是一种常见的形式，也不是一个好主意。这就让 copilot 成为了仅有合理的嫌疑人。

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