Estrategias de Pruebas en JavaScript: Implementación de Pruebas Basadas en Propiedades

Las pruebas son una parte integral del desarrollo de software, asegurando la fiabilidad y robustez de nuestras aplicaciones. Mientras que las pruebas unitarias se centran en entradas y salidas esperadas específicas, las pruebas basadas en propiedades (PBT, por sus siglas en inglés) ofrecen un enfoque más completo al verificar que tu código cumple con propiedades predefinidas a través de una amplia gama de entradas generadas automáticamente. Esta publicación de blog profundiza en el mundo de las pruebas basadas en propiedades en JavaScript, explorando sus beneficios, técnicas de implementación y librerías populares.

¿Qué son las Pruebas Basadas en Propiedades?

Las pruebas basadas en propiedades, también conocidas como pruebas generativas, cambian el enfoque de probar ejemplos individuales a verificar propiedades que deberían ser ciertas para un rango de entradas. En lugar de escribir pruebas que afirman salidas específicas para entradas específicas, defines propiedades que describen el comportamiento esperado de tu código. El framework de PBT genera entonces un gran número de entradas aleatorias y comprueba si las propiedades se mantienen para todas ellas. Si se viola una propiedad, el framework intenta reducir la entrada para encontrar el ejemplo fallido más pequeño, facilitando la depuración.

Imagina que estás probando una función de ordenamiento. En lugar de probar con unos pocos arrays seleccionados a mano, puedes definir una propiedad como "La longitud del array ordenado es igual a la longitud del array original" o "Todos los elementos en el array ordenado son mayores o iguales al elemento anterior". El framework de PBT generará entonces numerosos arrays de diferentes tamaños y contenidos, asegurando que tu función de ordenamiento satisface estas propiedades en una amplia gama de escenarios.

Beneficios de las Pruebas Basadas en Propiedades

• Mayor Cobertura de Pruebas: Las PBT exploran un rango de entradas mucho más amplio que las pruebas unitarias tradicionales, descubriendo casos extremos y escenarios inesperados que podrías no haber considerado manualmente.
• Mejora en la Calidad del Código: Definir propiedades te obliga a pensar más profundamente sobre el comportamiento previsto de tu código, lo que lleva a una mejor comprensión del dominio del problema y a una implementación más robusta.
• Costos de Mantenimiento Reducidos: Las pruebas basadas en propiedades son más resistentes a los cambios en el código que las pruebas basadas en ejemplos. Si refactorizas tu código pero mantienes las mismas propiedades, las pruebas PBT seguirán pasando, dándote confianza en que tus cambios no han introducido regresiones.
• Depuración Más Sencilla: Cuando una propiedad falla, el framework de PBT proporciona un ejemplo fallido mínimo, facilitando la identificación de la causa raíz del error.
• Mejor Documentación: Las propiedades sirven como una forma de documentación ejecutable, describiendo claramente el comportamiento esperado de tu código.

Implementando Pruebas Basadas en Propiedades en JavaScript

Varias librerías de JavaScript facilitan las pruebas basadas en propiedades. Dos opciones populares son jsverify y fast-check. Exploremos cómo usar cada una de ellas con ejemplos prácticos.

Usando jsverify

jsverify es una librería potente y bien establecida para pruebas basadas en propiedades en JavaScript. Proporciona un rico conjunto de generadores para crear datos aleatorios, así como una API conveniente para definir y ejecutar propiedades.

Instalación:

            npm install jsverify
            

              
                Copy
              
            
          

Ejemplo: Probando una función de suma

Digamos que tenemos una función de suma simple:

            function add(a, b) {
  return a + b;
}
            

              
                Copy
              
            
          

Podemos usar jsverify para definir una propiedad que establece que la suma es conmutativa (a + b = b + a):

            const jsc = require('jsverify');

jsc.property('addition is commutative', 'number', 'number', function(a, b) {
  return add(a, b) === add(b, a);
});

            

              
                Copy
              
            
          

En este ejemplo:

• jsc.property define una propiedad con un nombre descriptivo.
• 'number', 'number' especifica que la propiedad debe probarse con números aleatorios como entradas para a y b. jsverify proporciona una amplia gama de generadores incorporados para diferentes tipos de datos.
• La función function(a, b) { ... } define la propiedad en sí. Toma las entradas generadas a y b y devuelve true si la propiedad se cumple, y false en caso contrario.

Cuando ejecutas esta prueba, jsverify generará cientos de pares de números aleatorios y comprobará si la propiedad conmutativa se cumple para todos ellos. Si encuentra un contraejemplo, informará la entrada fallida e intentará reducirla a un ejemplo mínimo.

Ejemplo más complejo: Probando una función de inversión de cadenas

Aquí hay una función de inversión de cadenas:

            function reverseString(str) {
  return str.split('').reverse().join('');
}
            

              
                Copy
              
            
          

Podemos definir una propiedad que establece que invertir una cadena dos veces debería devolver la cadena original:

            jsc.property('reversing a string twice returns the original string', 'string', function(str) {
  return reverseString(reverseString(str)) === str;
});

            

              
                Copy
              
            
          

jsverify generará cadenas aleatorias de diferentes longitudes y contenidos y comprobará si esta propiedad se cumple para todas ellas.

Usando fast-check

fast-check es otra excelente librería de pruebas basadas en propiedades para JavaScript. Es conocida por su rendimiento y su enfoque en proporcionar una API fluida para definir generadores y propiedades.

Instalación:

            npm install fast-check
            

              
                Copy
              
            
          

Ejemplo: Probando una función de suma

Usando la misma función de suma que antes:

            function add(a, b) {
  return a + b;
}
            

              
                Copy
              
            
          

Podemos definir la propiedad conmutativa usando fast-check:

            const fc = require('fast-check');

fc.assert(
  fc.property(fc.integer(), fc.integer(), (a, b) => {
    return add(a, b) === add(b, a);
  })
);

            

              
                Copy
              
            
          

En este ejemplo:

• fc.assert ejecuta la prueba basada en propiedades.
• fc.property define la propiedad.
• fc.integer() especifica que la propiedad debe probarse con enteros aleatorios como entradas para a y b. fast-check también proporciona una amplia gama de arbitrarios (generadores) incorporados.
• La expresión lambda (a, b) => { ... } define la propiedad en sí.

Ejemplo más complejo: Probando una función de inversión de cadenas

Usando la misma función de inversión de cadenas que antes:

            function reverseString(str) {
  return str.split('').reverse().join('');
}
            

              
                Copy
              
            
          

Podemos definir la propiedad de doble inversión usando fast-check:

            fc.assert(
  fc.property(fc.string(), (str) => {
    return reverseString(reverseString(str)) === str;
  })
);

            

              
                Copy
              
            
          

Eligiendo entre jsverify y fast-check

Tanto jsverify como fast-check son excelentes opciones para las pruebas basadas en propiedades en JavaScript. Aquí hay una breve comparación para ayudarte a elegir la librería adecuada para tu proyecto:

• jsverify: Tiene una historia más larga y una colección más extensa de generadores incorporados. Podría ser una buena opción si necesitas generadores específicos que no están disponibles en fast-check, o si prefieres un estilo más declarativo.
• fast-check: Conocido por su rendimiento y su API fluida. Podría ser una mejor opción si el rendimiento es crítico, o si prefieres un estilo más conciso y expresivo. Sus capacidades de reducción (shrinking) también se consideran muy buenas.

En última instancia, la mejor elección depende de tus necesidades y preferencias específicas. Vale la pena experimentar con ambas librerías para ver cuál encuentras más cómoda y efectiva.

Estrategias para Escribir Pruebas Basadas en Propiedades Efectivas

Escribir pruebas basadas en propiedades efectivas requiere una mentalidad diferente a la de escribir pruebas unitarias tradicionales. Aquí hay algunas estrategias para ayudarte a sacar el máximo provecho de las PBT:

• Enfócate en Propiedades, no en Ejemplos: Piensa en las propiedades fundamentales que tu código debería satisfacer, en lugar de centrarte en pares de entrada-salida específicos.
• Comienza con lo Simple: Empieza con propiedades simples que sean fáciles de entender y verificar. A medida que ganes confianza, puedes agregar propiedades más complejas.
• Usa Nombres Descriptivos: Dale a tus propiedades nombres descriptivos que expliquen claramente lo que están probando.
• Considera los Casos Extremos: Aunque las PBT generan automáticamente una amplia gama de entradas, sigue siendo importante considerar posibles casos extremos y asegurarse de que tus propiedades los cubran. Puedes usar técnicas como propiedades condicionales para manejar casos especiales.
• Reduce los Ejemplos Fallidos: Cuando una propiedad falla, presta atención al ejemplo fallido mínimo proporcionado por el framework de PBT. Este ejemplo a menudo proporciona pistas valiosas sobre la causa raíz del error.
• Combina con Pruebas Unitarias: Las PBT no reemplazan a las pruebas unitarias, sino que las complementan. Usa pruebas unitarias para verificar escenarios específicos y casos extremos, y usa PBT para asegurar que tu código satisface propiedades generales en una amplia gama de entradas.
• Granularidad de la Propiedad: Considera la granularidad de tus propiedades. Si son demasiado amplias, un fallo puede ser difícil de diagnosticar. Si son demasiado específicas, estás escribiendo efectivamente pruebas unitarias. Encontrar el equilibrio adecuado es clave.

Técnicas Avanzadas de Pruebas Basadas en Propiedades

Una vez que te sientas cómodo con los conceptos básicos de las pruebas basadas en propiedades, puedes explorar algunas técnicas avanzadas para mejorar aún más tu estrategia de pruebas:

• Propiedades Condicionales: Usa propiedades condicionales para probar comportamientos que solo se aplican bajo ciertas condiciones. Por ejemplo, podrías querer probar una propiedad que solo se aplica cuando la entrada es un número positivo.
• Generadores Personalizados: Crea generadores personalizados para generar datos que son específicos del dominio de tu aplicación. Esto te permite probar tu código con entradas más realistas y relevantes.
• Pruebas con Estado (Stateful): Usa técnicas de pruebas con estado para verificar el comportamiento de sistemas con estado, como máquinas de estados finitos o aplicaciones reactivas. Esto implica definir propiedades que describen cómo debería cambiar el estado del sistema en respuesta a diversas acciones.
• Pruebas de Integración: Aunque se usan principalmente para pruebas unitarias, los principios de PBT pueden aplicarse a las pruebas de integración. Define propiedades que deberían ser ciertas a través de diferentes módulos o componentes de tu aplicación.
• Fuzzing: Las pruebas basadas en propiedades pueden usarse como una forma de fuzzing, donde generas entradas aleatorias, potencialmente inválidas, para descubrir vulnerabilidades de seguridad o comportamientos inesperados.

Ejemplos en Diferentes Dominios

Las pruebas basadas en propiedades se pueden aplicar a una amplia variedad de dominios. Aquí hay algunos ejemplos:

• Funciones Matemáticas: Probar propiedades como conmutatividad, asociatividad y distributividad para operaciones matemáticas.
• Estructuras de Datos: Verificar propiedades como la preservación del orden en una lista ordenada o el número correcto de elementos en una colección.
• Manipulación de Cadenas: Probar propiedades como la inversión de cadenas, la corrección de la coincidencia de expresiones regulares o la validez del análisis de URL.
• Integraciones de API: Verificar propiedades como la idempotencia de las llamadas a la API o la consistencia de los datos entre diferentes sistemas.
• Aplicaciones Web: Probar propiedades como la corrección de la validación de formularios o la accesibilidad de las páginas web. Por ejemplo, verificar que todas las imágenes tengan texto alternativo.
• Desarrollo de Videojuegos: Probar propiedades como el comportamiento predecible de la física del juego, el mecanismo de puntuación correcto o la distribución justa de contenido generado aleatoriamente. Considera probar la toma de decisiones de la IA en diferentes escenarios.
• Aplicaciones Financieras: Probar que las actualizaciones de saldo siempre sean precisas después de diferentes tipos de transacciones (depósitos, retiros, transferencias) es crucial en los sistemas financieros. Las propiedades impondrían que el valor total se conserve y se atribuya correctamente.

Ejemplo de Internacionalización (i18n): Al tratar con la internacionalización, las propiedades pueden asegurar que las funciones manejen correctamente diferentes configuraciones regionales (locales). Por ejemplo, al formatear números o fechas, puedes verificar propiedades como: * El número o la fecha formateada está correctamente formateada para el local especificado. * El número o la fecha formateada puede ser analizada (parsed) de vuelta a su valor original, preservando la precisión.

Ejemplo de Globalización (g11n): Al trabajar con traducciones, las propiedades pueden ayudar a mantener la consistencia y la precisión. Por ejemplo: * La longitud de la cadena traducida es razonablemente cercana a la longitud de la cadena original (para evitar una expansión o truncamiento excesivos). * La cadena traducida contiene los mismos marcadores de posición o variables que la cadena original.

Errores Comunes a Evitar

• Propiedades Triviales: Evita propiedades que siempre son verdaderas, independientemente del código que se esté probando. Estas propiedades no proporcionan ninguna información significativa.
• Propiedades Demasiado Complejas: Evita propiedades que sean demasiado complejas de entender o verificar. Descompón las propiedades complejas en otras más pequeñas y manejables.
• Ignorar Casos Extremos: Asegúrate de que tus propiedades cubran posibles casos extremos y condiciones de borde.
• Malinterpretar Contraejemplos: Analiza cuidadosamente los ejemplos fallidos mínimos proporcionados por el framework de PBT para entender la causa raíz del error. No saques conclusiones precipitadas ni hagas suposiciones.
• Tratar las PBT como una Bala de Plata: Las PBT son una herramienta poderosa, pero no reemplazan un diseño cuidadoso, revisiones de código y otras técnicas de prueba. Usa las PBT como parte de una estrategia de pruebas integral.

Conclusión

Las pruebas basadas en propiedades son una técnica valiosa para mejorar la calidad y fiabilidad de tu código JavaScript. Al definir propiedades que describen el comportamiento esperado de tu código y dejar que el framework de PBT genere una amplia gama de entradas, puedes descubrir errores ocultos y casos extremos que podrías haber pasado por alto con las pruebas unitarias tradicionales. Librerías como jsverify y fast-check facilitan la implementación de PBT en tus proyectos de JavaScript. Adopta las PBT como parte de tu estrategia de pruebas y cosecha los beneficios de una mayor cobertura de pruebas, una mejor calidad del código y menores costos de mantenimiento. Recuerda centrarte en definir propiedades significativas, considerar los casos extremos y analizar cuidadosamente los ejemplos fallidos para sacar el máximo provecho de esta poderosa técnica. Con práctica y experiencia, te convertirás en un maestro de las pruebas basadas en propiedades y construirás aplicaciones JavaScript más robustas y fiables.

Recursos Adicionales

• Documentación de jsverify
• Documentación de fast-check
• Hypothesis (Librería PBT de Python) - Los conceptos se aplican a todos los lenguajes
• Pruebas Basadas en Propiedades en JavaScript (Video)