Овладяване на тестването, базирано на свойства: Ръководство за имплементация на QuickCheck

В днешната сложна софтуерна среда традиционното модулно тестване, макар и ценно, често не успява да разкрие фини грешки и гранични случаи. Тестването, базирано на свойства (PBT), предлага мощна алтернатива и допълнение, като премества фокуса от тестове, базирани на примери, към дефиниране на свойства, които трябва да са верни за широк спектър от входни данни. Това ръководство предоставя задълбочен поглед върху тестването, базирано на свойства, като се фокусира конкретно върху практическа имплементация, използваща библиотеки в стил QuickCheck.

Какво е тестване, базирано на свойства?

Тестването, базирано на свойства (PBT), известно още като генеративно тестване, е техника за тестване на софтуер, при която дефинирате свойствата, които вашият код трябва да удовлетворява, вместо да предоставяте конкретни примери за вход-изход. След това рамката за тестване автоматично генерира голям брой случайни входни данни и проверява дали тези свойства са валидни. Ако дадено свойство се провали, рамката се опитва да намали (shrink) провалящите се входни данни до минимален, възпроизводим пример.

Мислете за това по следния начин: вместо да казвате "ако дам на функцията вход 'X', очаквам изход 'Y'", вие казвате "независимо какви входни данни дам на тази функция (в рамките на определени ограничения), следното твърдение (свойството) трябва винаги да е вярно".

Предимства на тестването, базирано на свойства:

• Разкрива гранични случаи: PBT се отличава в намирането на неочаквани гранични случаи, които традиционните тестове, базирани на примери, може да пропуснат. Той изследва много по-широко входно пространство.
• Повишена увереност: Когато едно свойство е вярно за хиляди случайно генерирани входни данни, можете да бъдете по-уверени в коректността на вашия код.
• Подобрен дизайн на кода: Процесът на дефиниране на свойства често води до по-дълбоко разбиране на поведението на системата и може да повлияе на по-добрия дизайн на кода.
• Намалена поддръжка на тестовете: Свойствата често са по-стабилни от тестовете, базирани на примери, и изискват по-малко поддръжка с развитието на кода. Промяната на имплементацията, като същевременно се запазват същите свойства, не обезсилва тестовете.
• Автоматизация: Процесите на генериране на тестове и намаляване (shrinking) са напълно автоматизирани, което освобождава разработчиците да се съсредоточат върху дефинирането на смислени свойства.

QuickCheck: Пионерът

QuickCheck, първоначално разработен за езика за програмиране Haskell, е най-известната и влиятелна библиотека за тестване, базирано на свойства. Тя предоставя декларативен начин за дефиниране на свойства и автоматично генерира тестови данни, за да ги провери. Успехът на QuickCheck е вдъхновил множество имплементации на други езици, които често заимстват името "QuickCheck" или неговите основни принципи.

Ключовите компоненти на имплементация в стил QuickCheck са:

• Дефиниция на свойство: Свойството е твърдение, което трябва да е вярно за всички валидни входни данни. Обикновено се изразява като функция, която приема генерирани входни данни като аргументи и връща булева стойност (true, ако свойството е валидно, false в противен случай).
• Генератор: Генераторът е отговорен за производството на случайни входни данни от определен тип. Библиотеките QuickCheck обикновено предоставят вградени генератори за често срещани типове като цели числа, низове и булеви стойности и ви позволяват да дефинирате персонализирани генератори за вашите собствени типове данни.
• Shrinker (Намалител): Shrinker-ът е функция, която се опитва да опрости провалящите се входни данни до минимален, възпроизводим пример. Това е от решаващо значение за отстраняването на грешки, тъй като ви помага бързо да идентифицирате основната причина за провала.
• Рамка за тестване: Рамката за тестване организира процеса на тестване чрез генериране на входни данни, изпълнение на свойствата и докладване на всякакви провали.

Практическа имплементация на QuickCheck (Концептуален пример)

Въпреки че пълната имплементация е извън обхвата на този документ, нека илюстрираме ключовите концепции с опростен, концептуален пример, използващ хипотетичен синтаксис, подобен на Python. Ще се съсредоточим върху функция, която обръща списък.

1. Дефиниране на тестваната функция

def reverse_list(lst):
  return lst[::-1]

2. Дефиниране на свойства

Какви свойства трябва да удовлетворява `reverse_list`? Ето няколко:

• Двукратното обръщане връща оригиналния списък: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
• Дължината на обърнатия списък е същата като на оригинала: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
• Обръщането на празен списък връща празен списък: `reverse_list([]) == []`

3. Дефиниране на генератори (Хипотетично)

Нуждаем се от начин за генериране на случайни списъци. Да приемем, че имаме функция `generate_list`, която приема максимална дължина като аргумент и връща списък от случайни цели числа.

# Хипотетична функция-генератор
def generate_list(max_length):
  length = random.randint(0, max_length)
  return [random.randint(-100, 100) for _ in range(length)]

4. Дефиниране на изпълнителя на тестове (Хипотетично)

# Хипотетичен изпълнител на тестове
def quickcheck(property, generator, num_tests=1000):
  for _ in range(num_tests):
    input_value = generator()
    try:
      result = property(input_value)
      if not result:
        print(f"Свойството се провали за входни данни: {input_value}")
        # Опит за намаляване на входните данни (не е имплементирано тук)
        break # Спираме след първия провал за простота
    except Exception as e:
      print(f"Възникна изключение за входни данни: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Свойството премина всички тестове!")

5. Написване на тестовете

Сега можем да използваме нашата хипотетична рамка, за да напишем тестовете:

# Свойство 1: Двукратното обръщане връща оригиналния списък
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# Свойство 2: Дължината на обърнатия списък е същата като на оригинала
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# Свойство 3: Обръщането на празен списък връща празен списък
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# Изпълнение на тестовете
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  #Винаги празен списък

Важна забележка: Това е силно опростен пример за илюстрация. Реалните имплементации на QuickCheck са по-сложни и предоставят функции като намаляване (shrinking), по-напреднали генератори и по-добро докладване на грешки.

Имплементации на QuickCheck на различни езици

Концепцията на QuickCheck е пренесена в множество езици за програмиране. Ето някои популярни имплементации:

• Haskell: `QuickCheck` (оригиналът)
• Erlang: `PropEr`
• Python: `Hypothesis`, `pytest-quickcheck`
• JavaScript: `jsverify`, `fast-check`
• Java: `JUnit Quickcheck`
• Kotlin: `kotest` (поддържа тестване, базирано на свойства)
• C#: `FsCheck`
• Scala: `ScalaCheck`

Изборът на имплементация зависи от вашия език за програмиране и предпочитанията ви за рамка за тестване.

Пример: Използване на Hypothesis (Python)

Нека разгледаме по-конкретен пример с Hypothesis в Python. Hypothesis е мощна и гъвкава библиотека за тестване, базирано на свойства.

from hypothesis import given
from hypothesis.strategies import lists, integers

def reverse_list(lst):
  return lst[::-1]

@given(lists(integers()))
def test_reverse_twice(lst):
  assert reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

@given(lists(integers()))
def test_reverse_length(lst):
  assert len(reverse_list(lst)) == len(lst)

@given(lists(integers()))
def test_reverse_empty(lst):
    if not lst:
        assert reverse_list(lst) == lst


#За да стартирате тестовете, изпълнете pytest
#Пример: pytest your_test_file.py

Обяснение:

• `@given(lists(integers()))` е декоратор, който казва на Hypothesis да генерира списъци с цели числа като входни данни за тестовата функция.
• `lists(integers())` е стратегия, която указва как да се генерират данните. Hypothesis предоставя стратегии за различни типове данни и ви позволява да ги комбинирате, за да създадете по-сложни генератори.
• Твърденията `assert` дефинират свойствата, които трябва да са верни.

Когато изпълните този тест с `pytest` (след инсталиране на Hypothesis), Hypothesis автоматично ще генерира голям брой случайни списъци и ще провери дали свойствата са валидни. Ако дадено свойство се провали, Hypothesis ще се опита да намали провалящите се входни данни до минимален пример.

Напреднали техники в тестването, базирано на свойства

Освен основите, няколко напреднали техники могат допълнително да подобрят вашите стратегии за тестване, базирано на свойства:

1. Персонализирани генератори

За сложни типове данни или специфични за домейна изисквания често ще трябва да дефинирате персонализирани генератори. Тези генератори трябва да произвеждат валидни и представителни данни за вашата система. Това може да включва използването на по-сложен алгоритъм за генериране на данни, за да отговарят на специфичните изисквания на вашите свойства и да се избегне генерирането само на безполезни и провалящи се тестови случаи.

Пример: Ако тествате функция за разбор на дати, може да ви е необходим персонализиран генератор, който произвежда валидни дати в определен диапазон.

2. Предположения

Понякога свойствата са валидни само при определени условия. Можете да използвате предположения, за да кажете на рамката за тестване да отхвърли входни данни, които не отговарят на тези условия. Това помага да се съсредоточи тестването върху релевантни входни данни.

Пример: Ако тествате функция, която изчислява средната стойност на списък с числа, може да предположите, че списъкът не е празен.

В Hypothesis предположенията се имплементират с `hypothesis.assume()`:

from hypothesis import given, assume
from hypothesis.strategies import lists, integers

@given(lists(integers()))
def test_average(numbers):
  assume(len(numbers) > 0)
  average = sum(numbers) / len(numbers)
  # Твърдение за средната стойност
  ...

3. Крайни автомати (State Machines)

Крайните автомати са полезни за тестване на системи със състояние, като потребителски интерфейси или мрежови протоколи. Вие дефинирате възможните състояния и преходи на системата, а рамката за тестване генерира поредици от действия, които превеждат системата през различни състояния. След това свойствата проверяват дали системата се държи правилно във всяко състояние.

4. Комбиниране на свойства

Можете да комбинирате няколко свойства в един тест, за да изразите по-сложни изисквания. Това може да помогне за намаляване на дублирането на код и подобряване на общото покритие на тестовете.

5. Fuzzing, насочван от покритието (Coverage-Guided Fuzzing)

Някои инструменти за тестване, базирано на свойства, се интегрират с техники за fuzzing, насочван от покритието. Това позволява на рамката за тестване динамично да коригира генерираните входни данни, за да увеличи максимално покритието на кода, потенциално разкривайки по-дълбоки грешки.

Кога да използваме тестване, базирано на свойства

Тестването, базирано на свойства, не е заместител на традиционното модулно тестване, а по-скоро допълваща техника. То е особено подходящо за:

• Функции със сложна логика: Където е трудно да се предвидят всички възможни комбинации на входни данни.
• Конвейери за обработка на данни: Където трябва да се гарантира, че трансформациите на данни са последователни и правилни.
• Системи със състояние: Където поведението на системата зависи от нейното вътрешно състояние.
• Математически алгоритми: Където можете да изразите инварианти и връзки между входни и изходни данни.
• API договори: За проверка дали един API се държи според очакванията за широк спектър от входни данни.

Въпреки това, PBT може да не е най-добрият избор за много прости функции само с няколко възможни входа, или когато взаимодействията с външни системи са сложни и трудни за симулиране (mocking).

Често срещани капани и добри практики

Въпреки че тестването, базирано на свойства, предлага значителни предимства, е важно да сте наясно с потенциалните капани и да следвате добри практики:

• Лошо дефинирани свойства: Ако свойствата не са добре дефинирани или не отразяват точно изискванията на системата, тестовете може да са неефективни. Отделете време да помислите внимателно за свойствата и да се уверите, че са изчерпателни и смислени.
• Недостатъчно генериране на данни: Ако генераторите не произвеждат разнообразен набор от входни данни, тестовете може да пропуснат важни гранични случаи. Уверете се, че генераторите покриват широк спектър от възможни стойности и комбинации. Обмислете използването на техники като анализ на граничните стойности, за да насочите процеса на генериране.
• Бавно изпълнение на тестовете: Тестовете, базирани на свойства, могат да бъдат по-бавни от тестовете, базирани на примери, поради големия брой входни данни. Оптимизирайте генераторите и свойствата, за да минимизирате времето за изпълнение на тестовете.
• Прекомерно разчитане на случайността: Въпреки че случайността е ключов аспект на PBT, е важно да се гарантира, че генерираните входни данни все още са релевантни и смислени. Избягвайте генерирането на напълно случайни данни, които е малко вероятно да предизвикат интересно поведение в системата.
• Игнориране на намаляването (shrinking): Процесът на намаляване е от решаващо значение за отстраняването на грешки в провалящите се тестове. Обърнете внимание на намалените примери и ги използвайте, за да разберете основната причина за провала. Ако намаляването не е ефективно, обмислете подобряване на shrinker-ите или генераторите.
• Некомбиниране с тестове, базирани на примери: Тестването, базирано на свойства, трябва да допълва, а не да замества тестовете, базирани на примери. Използвайте тестове, базирани на примери, за да покриете конкретни сценарии и гранични случаи, а тестове, базирани на свойства, за да осигурите по-широко покритие и да разкриете неочаквани проблеми.

Заключение

Тестването, базирано на свойства, с корените си в QuickCheck, представлява значителен напредък в методологиите за тестване на софтуер. Като премества фокуса от конкретни примери към общи свойства, то дава възможност на разработчиците да разкриват скрити грешки, да подобряват дизайна на кода и да увеличават увереността в коректността на своя софтуер. Въпреки че овладяването на PBT изисква промяна в мисленето и по-дълбоко разбиране на поведението на системата, ползите по отношение на подобреното качество на софтуера и намалените разходи за поддръжка си заслужават усилията.

Независимо дали работите по сложен алгоритъм, конвейер за обработка на данни или система със състояние, обмислете включването на тестване, базирано на свойства, във вашата стратегия за тестване. Разгледайте имплементациите на QuickCheck, налични на предпочитания от вас език за програмиране, и започнете да дефинирате свойства, които улавят същността на вашия код. Вероятно ще бъдете изненадани от фините грешки и гранични случаи, които PBT може да разкрие, което води до по-здрав и надежден софтуер.

Приемайки тестването, базирано на свойства, можете да преминете отвъд простото проверяване дали кодът ви работи според очакванията и да започнете да доказвате, че работи правилно в огромен набор от възможности.