用 Hypothesis 快速測試你的 Python 代碼

介紹

無論你使用哪種編程語言或框架，測試都非常重要。Hypothesis是 Python 的一個高級測試庫。它允許編寫測試用例時參數(shù)化，然后生成使測試失敗的簡單易懂的測試數(shù)據(jù)。可以用更少的工作在代碼中發(fā)現(xiàn)更多的bug。該測試庫覆蓋了大多數(shù)情況，并且確實可以幫助你查找代碼中的錯誤。

這篇文章為展示了如何使用Hypothesis在Python中進(jìn)行測試，并提供了一些示例。

我們?nèi)绾螀^(qū)分測試？

在我們開始進(jìn)行基于屬性的測試之前，我們需要知道測試的一般區(qū)別。有不同的分組測試方法，兩種最常見的方法基于測試方法和測試級別。讓我們從大多數(shù)人已經(jīng)聽說的測試級別開始。本質(zhì)上，存在四個測試級別（盡管人們可能也知道或定義其他級別）：

• 單元測試
• 集成測試
• 系統(tǒng)測試
• 端到端測試

不同測試級別側(cè)重專注于不同的事物。單元測試側(cè)重于軟件的特定部分或功能。這可以是單個功能或功能的一部分。相反，集成測試側(cè)重于通過軟件組件的接口進(jìn)行協(xié)作。系統(tǒng)測試甚至更進(jìn)一步，可以測試整個系統(tǒng)。

現(xiàn)在，我們將看看存在的各種各樣的測試方法。

最常見和已知的是靜態(tài)和動態(tài)測試。所謂靜態(tài)測試（static testing）就是不實際運(yùn)行被測軟件，而只是靜態(tài)地檢查程序代碼、界面或文檔中可能存在的錯誤的過程。如果軟件或其部分實際執(zhí)行，我們稱之為動態(tài)測試。編寫單元測試和集成測試屬于動態(tài)測試。

另一種常見的方法是盒式方法。基本上，它可以分為白盒測試和黑盒測試（以及灰盒測試作為兩者的混合）。白盒測試可驗證程序的內(nèi)部結(jié)構(gòu)或工作情況。黑盒測試與之相反，在黑盒測試中，應(yīng)用程序被視為黑盒，并且對其交互進(jìn)行測試。這意味著在不了解內(nèi)部實現(xiàn)的情況下測試功能。

什么是基于屬性的測試？

現(xiàn)在，我們快速了解了如何區(qū)分測試，您可能會問：什么是基于屬性的測試？

基于屬性的測試技術(shù)（ Property-based testing），是指編寫對你的代碼來說為真的邏輯語句（即“屬性”），然后使用自動化工具來生成測試輸入（一般來說，是指某種特定類型的隨機(jī)生成輸入數(shù)據(jù)），并觀察程序接受該輸入時屬性是否保持不變。如果某個輸入違反了某一條屬性，則用戶證明程序存在一處錯誤，并找到一個能夠演示該錯誤的便捷示例。

使用Hypothesis進(jìn)行基于屬性的測試

讓我們舉一個簡單的例子。假設(shè)您有兩個函數(shù)crement（）和decrement（）。一個示例實現(xiàn)可能如下所示：

#?increment_decrement.py

def?increment(number:?int)?->?int:
????return?number?+?1


def?decrement(number:?int)?->?int:
????return?number?-?1

您可能會為兩者編寫單元測試代碼，如下所示：

#?test_increment_decrement_pytest.py

from?increment_decrement?import?decrement
from?increment_decrement?import?increment

def?test_increment():
????x?=?5
????expected?=?6
????actual?=?increment(x)
????assert?actual?==?expected


def?test_decrement():
????x?=?5
????expected?=?4
????actual?=?decrement(x)
????assert?actual?==?expected

注意：測試代碼是使用pytest框架編寫的。

當(dāng)然，您可以編寫更多的測試腳本來測試具有不同值的兩個函數(shù)，甚至可以對測試進(jìn)行參數(shù)化。但是，最后您將使用預(yù)定義的值來測試這兩個功能。

使用基于屬性的測試庫（例如Hypothesis ）編寫測試是不同的。在這里，您可以指定要測試的類型以及軟件的工作方式或行為方式。然后該庫根據(jù)指定的類型生成隨機(jī)值來進(jìn)行實際測試功能。

讓我們看看如何使用Hypothesis來測試我們的兩個功能。

#?test_increment_decrement_hypothesis.py

from?hypothesis?import?given
import?hypothesis.strategies?as?st

from?increment_decrement?import?decrement
from?increment_decrement?import?increment


@given(st.integers())
def?test_increment(x):
????expected?=?x?+?1
????actual?=?increment(x)
????assert?actual?==?expected


@given(st.integers())
def?test_decrement(x):
????expected?=?x?-?1
????actual?=?decrement(x)
????assert?actual?==?expected

如您所見，這兩個測試腳本都有一個參數(shù)x。x的值是由Hypothesis使用integers（）方法生成的。Hypothesis提供了各種方法。本質(zhì)上，這些方法對應(yīng)于內(nèi)置類型或其他結(jié)構(gòu)，并生成與給定類型匹配的隨機(jī)數(shù)據(jù)。

聽起來不錯，不是嗎？但是，如果我們想測試具有特定值的函數(shù)以確保它也可以使用該值怎么辦？Hypothesis提供了一個@example（）裝飾器，您可以在其中定義一個值，即使該值不屬于隨機(jī)生成的測試數(shù)據(jù)集，也可以將該值傳遞給相應(yīng)的函數(shù)。

讓我們舉個簡單的例子：

#?div.py

def?div(dividend:?int,?divisor:?int)?->?int:
????return?dividend?//?divisor

我們定義了一個函數(shù)div（），該函數(shù)接受一個除數(shù)和一個被除數(shù)并返回兩者的商。請注意，這兩個參數(shù)都是整型數(shù)據(jù)，因此結(jié)果也應(yīng)該是整型數(shù)據(jù)，我們使用Python的//運(yùn)算符執(zhí)行整數(shù)除法。

為了測試div（）函數(shù)，我們創(chuàng)建了一個新的測試文件test_div.py并編寫了一個名為test_div（）的測試腳本。

#?test_div.py

from?hypothesis?import?example
from?hypothesis?import?given
import?hypothesis.strategies?as?st

from?div?import?div


@given(dividend=st.integers(),?divisor=st.integers())
def?test_div(dividend,?divisor):
????if?divisor?==?0:
????????expected?=?-1
????else:
????????expected?=?dividend?//?divisor
????actual?=?div(dividend,?divisor)
????assert?actual?==?expected

同樣，我們使用Hypothesis的integers（）方法生成除數(shù)和被除數(shù)的值。我們編寫的測試腳本可能通過也可能不會通過，具體取決于執(zhí)行時Hypothesis產(chǎn)生的值。為了確保始終將值0傳遞給div（）函數(shù)，我們將@example（1，0）添加到test_div（）函數(shù)。因此，即使div（）不在隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)集中，也至少會用除數(shù)的值0調(diào)用一次。

如果我們按原樣運(yùn)行測試腳本，則test_div（）將始終失敗。因此，讓我們修改div（）函數(shù)來處理這種情況并使測試通過：

#?div.py

def?div(dividend:?int,?divisor:?int)?->?int:
????if?divisor?==?0:
????????return?-1
????return?dividend?//?divisor

概要

本文主要講了什么是基于屬性的測試以及為什么有用。此外，您快速瀏覽了Hypothesis庫，該庫使您可以編寫基于屬性的測試并與pytest測試一起執(zhí)行。

戀習(xí)Python
關(guān)注戀習(xí)Python，Python都好練
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