PHP属性测试（Property-Based Testing）的收敛性：如何设计生成器以达到高覆盖率 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

PHP 属性测试（Property-Based Testing）中的收敛性：设计生成器以达到高覆盖率

大家好，今天我们来深入探讨 PHP 属性测试（Property-Based Testing, PBT）中的一个关键概念：收敛性。我们将重点关注如何设计数据生成器，以便最大程度地提高代码覆盖率，从而更有效地发现潜在的错误。

什么是属性测试？

在深入收敛性之前，我们先简单回顾一下属性测试的核心思想。传统的单元测试主要依赖于编写具体的测试用例，针对特定的输入值进行验证。而属性测试则采取了一种不同的策略：

定义属性（Properties）： 属性是关于代码行为的不变量，描述了代码应该满足的条件。例如，对一个排序函数来说，一个属性可以是：排序后的数组长度应该和原始数组长度相同。
生成随机数据： 属性测试框架会自动生成大量的随机输入数据。
验证属性： 针对每一组随机生成的数据，测试框架会验证预定义的属性是否成立。
缩减（Shrinking）： 如果属性验证失败，测试框架会尝试找到导致失败的最小输入值，方便我们调试和修复错误。

PHP 领域里，常用的属性测试框架包括 Prophecy, PBT, 以及一些基于 PHPUnit 的扩展库。

收敛性的重要性

收敛性是指数据生成器生成的数据能够覆盖代码中尽可能多的执行路径和边界情况的能力。一个好的属性测试框架不仅要能够生成随机数据，更重要的是，它能够生成有意义的随机数据，能够触发代码中的各种条件分支，暴露潜在的缺陷。

想象一下，如果你的排序算法在处理空数组时存在 bug，但你的生成器总是生成长度大于 0 的数组，那么这个 bug 就很难被发现。这就是收敛性不足的典型例子。

因此，为了提高属性测试的有效性，我们需要精心设计数据生成器，使其具备良好的收敛性。

设计数据生成器的策略

设计高效的数据生成器需要考虑以下几个关键因素：

了解代码逻辑： 在设计生成器之前，必须深入理解待测代码的逻辑，特别是条件分支、循环、边界情况以及错误处理机制。
针对性生成： 基于代码逻辑，设计生成器来覆盖不同的输入范围和组合。
组合生成器： 将简单的生成器组合成更复杂的生成器，以生成更丰富的数据。
约束生成： 添加约束条件，限制生成器生成的数据范围，以避免生成无效或无意义的数据。
测试驱动的生成器设计： 像编写单元测试一样，先编写一些基于属性的测试，然后逐步完善生成器，直到覆盖率达到理想水平。

下面我们通过一些具体的例子来说明这些策略。

示例 1：一个简单的字符串处理函数

假设我们有以下 PHP 函数，用于将字符串转换为大写，如果字符串为空则返回 null：

<?php

function toUppercaseOrNull(string $input): ?string
{
    if (empty($input)) {
        return null;
    }

    return strtoupper($input);
}

一个简单的属性测试可能如下所示（假设我们使用了某个虚构的 PBT 框架）：

<?php

use PBTFramework;

Framework::property('toUppercaseOrNull returns uppercase or null', function (string $input) {
    $result = toUppercaseOrNull($input);

    if (empty($input)) {
        Framework::assertEquals(null, $result);
    } else {
        Framework::assertEquals(strtoupper($input), $result);
    }
});

这个测试看起来没问题，但它可能无法充分覆盖 empty($input) 的情况，因为字符串生成器可能倾向于生成非空字符串。为了提高收敛性，我们可以显式地添加一个生成空字符串的选项。

改进后的生成器（伪代码）：

stringGenerator = oneOf(
    emptyStringGenerator(),
    randomStringGenerator()
)

现在，生成器会以一定的概率生成空字符串，从而更有效地覆盖 empty($input) 的条件分支。

示例 2：一个整数除法函数

考虑以下 PHP 函数，用于计算两个整数的除法：

<?php

function divide(int $numerator, int $denominator): float
{
    if ($denominator === 0) {
        throw new InvalidArgumentException("Division by zero.");
    }

    return $numerator / $denominator;
}

这个函数有几个需要考虑的边界情况：

除数为 0：应该抛出异常。
正数除以正数：应该返回正数。
负数除以负数：应该返回正数。
正数除以负数：应该返回负数。
负数除以正数：应该返回负数。
极大值/极小值：可能会导致溢出。

一个简单的属性测试可能只生成随机的整数，但这很难覆盖除数为 0 的情况，并且可能无法有效地触发溢出。

为了提高收敛性，我们可以设计如下的生成器：

numeratorGenerator = integerGenerator(min: -1000, max: 1000)
denominatorGenerator = oneOf(
    constantGenerator(0), // 显式生成 0
    integerGenerator(min: -1000, max: -1000), //避免除0错误，先不考虑这个，后面用assume来处理
    integerGenerator(min: 1, max: 1000),
    integerGenerator(min: -1000, max: -1)
)

测试代码（同样是伪代码）：

<?php

use PBTFramework;

Framework::property('divide function properties', function (int $numerator, int $denominator) {
    if ($denominator === 0) {
        Framework::expectException(InvalidArgumentException::class, function() use ($numerator, $denominator) {
            divide($numerator, $denominator);
        });
    } else {
        $result = divide($numerator, $denominator);

        if ($numerator > 0 && $denominator > 0) {
            Framework::assertTrue($result > 0);
        } elseif ($numerator < 0 && $denominator < 0) {
            Framework::assertTrue($result > 0);
        } elseif ($numerator > 0 && $denominator < 0) {
            Framework::assertTrue($result < 0);
        } elseif ($numerator < 0 && $denominator > 0) {
            Framework::assertTrue($result < 0);
        }
    }
});

使用 assume 来处理非法输入

上面的例子中，我们通过 oneOf 生成包含 0 的分母，然后在测试代码中判断分母是否为 0 来决定是否调用 divide 函数，并断言异常。另一种更优雅的方式是使用属性测试框架提供的 assume 函数。 assume 函数允许我们在生成的数据不满足某些条件时，跳过当前的测试用例。

Framework::property('divide function properties', function (int $numerator, int $denominator) {
    Framework::assume($denominator !== 0); // 忽略分母为 0 的情况

    $result = divide($numerator, $denominator);

    // ... 剩下的属性验证
});

使用 assume 的好处是可以简化测试代码，并且可以让测试框架更好地优化数据生成过程。例如，某些框架可能会自动调整生成器的参数，以减少被 assume 忽略的用例数量。

示例 3：一个处理数组的函数

假设我们有一个函数，用于计算数组中所有正数的和：

<?php

function sumPositiveNumbers(array $numbers): int
{
    $sum = 0;
    foreach ($numbers as $number) {
        if ($number > 0) {
            $sum += $number;
        }
    }
    return $sum;
}

我们需要考虑以下情况：

空数组。
只包含正数的数组。
只包含负数的数组。
包含正数和负数的数组。
包含 0 的数组。
包含非整数的数组（应该被忽略或抛出异常，取决于具体需求）。

为了提高收敛性，我们可以设计如下的生成器：

arrayGenerator = arrayGenerator(
    lengthGenerator: integerGenerator(min: 0, max: 10), // 限制数组长度
    elementGenerator: oneOf(
        integerGenerator(min: -10, max: 10), // 生成整数
        constantGenerator("a"), // 生成字符串
        constantGenerator(null)  // 生成 null
    )
)

在这个例子中，我们使用了 arrayGenerator 来生成数组，并使用 oneOf 来生成数组中的元素。通过组合不同的生成器，我们可以生成各种各样的数组，从而更有效地覆盖代码中的各种情况。

属性测试代码（伪代码）

<?php

use PBTFramework;

Framework::property('sumPositiveNumbers properties', function (array $numbers) {
    $result = sumPositiveNumbers($numbers);

    // 属性 1: 如果数组只包含正数，那么结果应该大于等于 0
    $allPositive = true;
    foreach ($numbers as $number) {
        if (!is_int($number) || $number <= 0) {
            $allPositive = false;
            break;
        }
    }
    if ($allPositive && !empty($numbers)) {
        Framework::assertTrue($result >= 0);
    }

    // 属性 2: 结果应该小于等于所有正数的和
    $maxSum = 0;
    foreach ($numbers as $number) {
        if (is_int($number) && $number > 0) {
            $maxSum += $number;
        }
    }
    Framework::assertTrue($result <= $maxSum);
});

表格总结：生成器设计策略

策略	描述	示例
了解代码逻辑	深入理解待测代码的逻辑，特别是条件分支、循环、边界情况以及错误处理机制。	分析 `divide` 函数，了解需要考虑除数为 0 的情况。
针对性生成	基于代码逻辑，设计生成器来覆盖不同的输入范围和组合。	为 `divide` 函数设计生成器，显式地包含 0 作为除数。
组合生成器	将简单的生成器组合成更复杂的生成器，以生成更丰富的数据。	使用 `oneOf` 组合 `integerGenerator` 和 `emptyStringGenerator`，为 `toUppercaseOrNull` 函数生成更丰富的字符串输入。
约束生成	添加约束条件，限制生成器生成的数据范围，以避免生成无效或无意义的数据。	使用 `integerGenerator(min: 1)` 确保生成的整数总是大于 0。使用 `assume` 避免分母为0的情况。
测试驱动生成器设计	像编写单元测试一样，先编写一些基于属性的测试，然后逐步完善生成器，直到覆盖率达到理想水平。	先编写一个简单的 `divide` 函数的属性测试，然后根据测试结果，逐步完善生成器，使其能够覆盖更多的边界情况。

工具和框架

虽然我们一直使用伪代码来描述生成器，但实际上，许多 PHP 属性测试框架都提供了内置的生成器和组合器，可以方便地创建复杂的生成器。

例如，某些框架可能提供以下生成器：

integer(): 生成随机整数。
string(): 生成随机字符串。
boolean(): 生成随机布尔值。
array(elementGenerator): 生成包含指定元素的随机数组。
oneOf(generator1, generator2, ...): 随机选择一个生成器。
suchThat(generator, predicate): 生成满足指定谓词的值。

通过组合这些生成器，可以方便地创建复杂的、具有良好收敛性的数据生成器。

总结：设计生成器，覆盖代码路径

设计具有良好收敛性的数据生成器是属性测试的关键。通过深入理解代码逻辑，针对性地生成数据，组合简单的生成器，添加约束条件，以及采用测试驱动的生成器设计方法，我们可以最大程度地提高代码覆盖率，从而更有效地发现潜在的错误，并提高软件的质量。