各位观众老爷,晚上好!我是你们的老朋友,今天要跟大家聊聊一个听起来高大上,用起来贼爽的Python高级技术:Property-based testing,以及它的明星实现——Hypothesis库。 一、 啥是Property-based testing?为啥要用它? 传统的单元测试,我们都是手搓一些特定的输入,然后断言输出是否符合预期。这种方式对于简单逻辑还行,但面对复杂场景,很容易挂一漏万。想象一下,你要测试一个函数,它接收一个整数列表作为输入,然后返回一个排序后的列表。你要测试多少种情况?空列表、只有一个元素的列表、已经排序好的列表、倒序的列表、包含重复元素的列表… 简直没完没了! Property-based testing (PBT) 就牛逼了。它不是让你写具体的测试用例,而是让你描述输入数据的性质(property),以及输出结果应该满足的性质(property)。然后,PBT框架(比如Hypothesis)会自动生成大量的、满足你定义的性质的随机输入,用这些输入去测试你的代码,并检查输出是否满足你定义的性质。如果发现问题,它还会自动缩小问题范围,找到导致bug的最小测试用 …
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