Omandipõhise testimise valdamine: QuickCheck'i rakendamise juhend

Tänapäeva keerulisel tarkvaramaastikul jääb traditsiooniline ühiktestimine, kuigi väärtuslik, sageli napiks peente vigade ja äärmusjuhtumite avastamisel. Omandipõhine testimine (PBT) pakub võimsat alternatiivi ja täiendust, nihutades fookuse näitepõhistelt testidelt omaduste defineerimisele, mis peaksid kehtima laia sisendite valiku puhul. See juhend pakub põhjalikku ülevaadet omandipõhisest testimisest, keskendudes spetsiifiliselt praktilisele rakendamisele, kasutades QuickCheck-stiilis teeke.

Mis on omandipõhine testimine?

Omandipõhine testimine (PBT), tuntud ka kui generatiivne testimine, on tarkvara testimise tehnika, kus te defineerite omadused, mida teie kood peaks rahuldama, selle asemel, et pakkuda konkreetseid sisend-väljund näiteid. Testimisraamistik genereerib seejärel automaatselt suure hulga juhuslikke sisendeid ja kontrollib, kas need omadused kehtivad. Kui mõni omadus ebaõnnestub, proovib raamistik kahandada ebaõnnestunud sisendit minimaalseks, reprodutseeritavaks näiteks.

Mõelge sellest nii: selle asemel, et öelda "kui ma annan funktsioonile sisendi 'X', ootan ma väljundit 'Y'", ütlete te "ükskõik, millise sisendi ma sellele funktsioonile annan (teatud piirangute raames), peab järgmine väide (omadus) alati tõene olema".

Omandipõhise testimise eelised:

• Avastab äärmusjuhtumeid: PBT on suurepärane ootamatute äärmusjuhtumite leidmisel, mida traditsioonilised näitepõhised testid võivad kahe silma vahele jätta. See uurib palju laiemat sisendruumi.
• Suurem kindlustunne: Kui omadus kehtib tuhandete juhuslikult genereeritud sisendite puhul, võite olla oma koodi korrektsuses kindlam.
• Parem koodidisain: Omaduste defineerimise protsess viib sageli süsteemi käitumise sügavama mõistmiseni ja võib mõjutada paremat koodidisaini.
• Väiksem testide hoolduskoormus: Omadused on sageli stabiilsemad kui näitepõhised testid, nõudes koodi arenedes vähem hooldust. Implementatsiooni muutmine, säilitades samad omadused, ei muuda teste kehtetuks.
• Automatiseerimine: Testide genereerimise ja kahandamise protsessid on täielikult automatiseeritud, vabastades arendajad keskenduma tähenduslike omaduste defineerimisele.

QuickCheck: pioneer

QuickCheck, mis algselt arendati Haskell'i programmeerimiskeele jaoks, on kõige tuntum ja mõjukam omandipõhise testimise teek. See pakub deklaratiivset viisi omaduste defineerimiseks ja genereerib automaatselt testandmeid nende kontrollimiseks. QuickCheck'i edu on inspireerinud arvukalt implementatsioone teistes keeltes, laenates sageli "QuickCheck" nime või selle põhiprintsiipe.

QuickCheck-stiilis implementatsiooni põhikomponendid on:

• Omaduse defineerimine: Omadus on väide, mis peaks kehtima kõigi kehtivate sisendite puhul. Tavaliselt väljendatakse seda funktsioonina, mis võtab argumentidena genereeritud sisendeid ja tagastab tõeväärtuse (tõene, kui omadus kehtib, vastasel juhul väär).
• Generaator: Generaator vastutab teatud tüüpi juhuslike sisendite tootmise eest. QuickCheck'i teegid pakuvad tavaliselt sisseehitatud generaatoreid levinud tüüpidele nagu täisarvud, sõned ja tõeväärtused ning võimaldavad teil defineerida kohandatud generaatoreid oma andmetüüpide jaoks.
• Kahandaja (Shrinker): Kahandaja on funktsioon, mis proovib lihtsustada ebaõnnestunud sisendit minimaalseks, reprodutseeritavaks näiteks. See on silumisel ülioluline, kuna aitab kiiresti tuvastada vea algpõhjuse.
• Testimisraamistik: Testimisraamistik korraldab testimisprotsessi, genereerides sisendeid, käivitades omadusi ja teavitades vigadest.

Praktiline QuickCheck'i implementatsioon (kontseptuaalne näide)

Kuigi täielik implementatsioon ületab selle dokumendi mahtu, illustreerime põhimõisteid lihtsustatud, kontseptuaalse näitega, kasutades hüpoteetilist Pythoni-laadset süntaksit. Keskendume funktsioonile, mis pöörab listi ümber.

1. Testitava funktsiooni defineerimine

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

2. Omaduste defineerimine

Milliseid omadusi peaks `reverse_list` rahuldama? Siin on mõned:

• Kahekordne pööramine tagastab algse listi: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
• Pööratud listi pikkus on sama, mis algsel: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
• Tühja listi pööramine tagastab tühja listi: `reverse_list([]) == []`

3. Generaatorite defineerimine (hüpoteetiline)

Meil on vaja viisi juhuslike listide genereerimiseks. Oletame, et meil on `generate_list` funktsioon, mis võtab argumendina maksimaalse pikkuse ja tagastab juhuslike täisarvude listi.

# Hüpoteetiline generaatori funktsioon
def generate_list(max_length):
  length = random.randint(0, max_length)
  return [random.randint(-100, 100) for _ in range(length)]

4. Testikäivitaja defineerimine (hüpoteetiline)

# Hüpoteetiline testikäivitaja
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"Property failed for input: {input_value}")
        # Proovitakse sisendit kahandada (siin pole implementeeritud)
        break # Peatub esimese vea järel lihtsuse huvides
    except Exception as e:
      print(f"Exception raised for input: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Property passed all tests!")

5. Testide kirjutamine

Nüüd saame oma hüpoteetilist raamistikku kasutada testide kirjutamiseks:

# Omadus 1: Kahekordne pööramine tagastab algse listi
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# Omadus 2: Pööratud listi pikkus on sama, mis algsel
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# Omadus 3: Tühja listi pööramine tagastab tühja listi
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# Käivita testid
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  #Alati tühi list

Oluline märkus: See on illustreerimiseks väga lihtsustatud näide. Pärismaailma QuickCheck'i implementatsioonid on keerukamad ja pakuvad funktsioone nagu kahandamine, täiustatumad generaatorid ja parem veateavitus.

QuickCheck'i implementatsioonid erinevates keeltes

QuickCheck'i kontseptsioon on porditud paljudesse programmeerimiskeeltesse. Siin on mõned populaarsed implementatsioonid:

• Haskell: `QuickCheck` (algne)
• Erlang: `PropEr`
• Python: `Hypothesis`, `pytest-quickcheck`
• JavaScript: `jsverify`, `fast-check`
• Java: `JUnit Quickcheck`
• Kotlin: `kotest` (toetab omandipõhist testimist)
• C#: `FsCheck`
• Scala: `ScalaCheck`

Implementatsiooni valik sõltub teie programmeerimiskeelest ja testimisraamistiku eelistustest.

Näide: Hypothesis'e kasutamine (Python)

Vaatame konkreetsemat näidet, kasutades Pythonis Hypothesis't. Hypothesis on võimas ja paindlik omandipõhise testimise teek.

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


# Testide käivitamiseks käivitage pytest
#Näide: pytest sinu_testifail.py

Selgitus:

• `@given(lists(integers()))` on dekoraator, mis annab Hypothesis'ele käsu genereerida testfunktsiooni sisendiks täisarvude liste.
• `lists(integers())` on strateegia, mis määrab, kuidas andmeid genereerida. Hypothesis pakub strateegiaid erinevatele andmetüüpidele ja võimaldab neid kombineerida keerukamate generaatorite loomiseks.
• `assert` laused defineerivad omadused, mis peaksid kehtima.

Kui käivitate selle testi `pytest`'iga (pärast Hypothesis'e installimist), genereerib Hypothesis automaatselt suure hulga juhuslikke liste ja kontrollib, kas omadused kehtivad. Kui mõni omadus ebaõnnestub, proovib Hypothesis kahandada ebaõnnestunud sisendit minimaalseks näiteks.

Täiustatud tehnikad omandipõhises testimises

Lisaks põhitõdedele on mitmeid täiustatud tehnikaid, mis võivad teie omandipõhise testimise strateegiaid veelgi parandada:

1. Kohandatud generaatorid

Keeruliste andmetüüpide või valdkonnaspetsiifiliste nõuete jaoks peate sageli defineerima kohandatud generaatoreid. Need generaatorid peaksid tootma teie süsteemi jaoks kehtivaid ja esinduslikke andmeid. See võib hõlmata keerukama algoritmi kasutamist andmete genereerimiseks, et need vastaksid teie omaduste spetsiifilistele nõuetele ja väldiksid ainult kasutute ja ebaõnnestuvate testjuhtumite genereerimist.

Näide: Kui testite kuupäeva parsimise funktsiooni, võite vajada kohandatud generaatorit, mis toodab kehtivaid kuupäevi teatud vahemikus.

2. Eeldused

Mõnikord kehtivad omadused ainult teatud tingimustel. Saate kasutada eeldusi, et anda testimisraamistikule teada, et sisendid, mis ei vasta neile tingimustele, tuleb kõrvale jätta. See aitab testimispingutusi suunata asjakohastele sisenditele.

Näide: Kui testite funktsiooni, mis arvutab arvude listi keskmise, võite eeldada, et list ei ole tühi.

Hypothesis'es implementeeritakse eeldused `hypothesis.assume()` abil:

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)
  # Kinnita midagi keskmise kohta
  ...

3. Olekumasinad

Olekumasinad on kasulikud olekupõhiste süsteemide, näiteks kasutajaliideste või võrguprotokollide testimiseks. Te defineerite süsteemi võimalikud olekud ja üleminekud ning testimisraamistik genereerib tegevuste jadasid, mis juhivad süsteemi läbi erinevate olekute. Omadused kontrollivad seejärel, et süsteem käituks igas olekus korrektselt.

4. Omaduste kombineerimine

Keerukamate nõuete väljendamiseks saate kombineerida mitu omadust üheks testiks. See aitab vähendada koodi dubleerimist ja parandada üldist testi katvust.

5. Katvuspõhine fuzzing

Mõned omandipõhise testimise tööriistad integreeruvad katvuspõhiste fuzzing-tehnikatega. See võimaldab testimisraamistikul dünaamiliselt kohandada genereeritud sisendeid, et maksimeerida koodi katvust, paljastades potentsiaalselt sügavamaid vigu.

Millal kasutada omandipõhist testimist

Omandipõhine testimine ei ole traditsioonilise ühiktestimise asendaja, vaid pigem täiendav tehnika. See sobib eriti hästi:

• Keerulise loogikaga funktsioonid: Kus on raske ette näha kõiki võimalikke sisendkombinatsioone.
• Andmetöötluskonveierid: Kus peate tagama, et andmete teisendused on järjepidevad ja korrektsed.
• Olekupõhised süsteemid: Kus süsteemi käitumine sõltub selle sisemisest olekust.
• Matemaatilised algoritmid: Kus saate väljendada invariantide ja seoseid sisendite ja väljundite vahel.
• API lepingud: Et kontrollida, kas API käitub ootuspäraselt laia sisendite valiku puhul.

Siiski ei pruugi PBT olla parim valik väga lihtsate funktsioonide jaoks, millel on vaid mõned võimalikud sisendid, või kui interaktsioonid väliste süsteemidega on keerulised ja raskesti jäljendatavad (mock).

Levinud lõksud ja parimad praktikad

Kuigi omandipõhine testimine pakub olulisi eeliseid, on oluline olla teadlik potentsiaalsetest lõksudest ja järgida parimaid praktikaid:

• Halvasti defineeritud omadused: Kui omadused ei ole hästi defineeritud või ei peegelda täpselt süsteemi nõudeid, võivad testid olla ebaefektiivsed. Kulutage aega omaduste hoolikale läbimõtlemisele ja veenduge, et need on kõikehõlmavad ja tähendusrikkad.
• Ebapiisav andmete genereerimine: Kui generaatorid ei tooda mitmekesist sisendite valikut, võivad testid olulised äärmusjuhtumid kahe silma vahele jätta. Veenduge, et generaatorid katavad laia valikut võimalikke väärtusi ja kombinatsioone. Kaaluge tehnikate, nagu piirväärtuste analüüs, kasutamist genereerimisprotsessi suunamiseks.
• Aeglane testide täitmine: Omandipõhised testid võivad olla aeglasemad kui näitepõhised testid suure hulga sisendite tõttu. Optimeerige generaatoreid ja omadusi, et minimeerida testide täitmise aega.
• Liigne lootmine juhuslikkusele: Kuigi juhuslikkus on PBT oluline aspekt, on oluline tagada, et genereeritud sisendid on endiselt asjakohased ja tähendusrikkad. Vältige täiesti juhuslike andmete genereerimist, mis tõenäoliselt ei käivita süsteemis huvitavat käitumist.
• Kahandamise eiramine: Kahandamisprotsess on ebaõnnestunud testide silumisel ülioluline. Pöörake tähelepanu kahandatud näidetele ja kasutage neid vea algpõhjuse mõistmiseks. Kui kahandamine ei ole efektiivne, kaaluge kahandajate või generaatorite parandamist.
• Mittekombineerimine näitepõhiste testidega: Omandipõhine testimine peaks täiendama, mitte asendama, näitepõhiseid teste. Kasutage näitepõhiseid teste konkreetsete stsenaariumide ja äärmusjuhtumite katmiseks ning omandipõhiseid teste laiema katvuse pakkumiseks ja ootamatute probleemide avastamiseks.

Kokkuvõte

Omandipõhine testimine, mille juured on QuickCheck'is, kujutab endast olulist edasiminekut tarkvara testimise metoodikates. Nihutades fookuse konkreetsetelt näidetelt üldistele omadustele, annab see arendajatele võimu avastada varjatud vigu, parandada koodidisaini ja suurendada kindlustunnet oma tarkvara korrektsuses. Kuigi PBT valdamine nõuab mõtteviisi muutust ja süsteemi käitumise sügavamat mõistmist, on tarkvara kvaliteedi paranemise ja hoolduskulude vähenemise näol saadavad kasud pingutust väärt.

Olenemata sellest, kas töötate keerulise algoritmi, andmetöötluskonveieri või olekupõhise süsteemi kallal, kaaluge omandipõhise testimise lisamist oma testimisstrateegiasse. Uurige oma eelistatud programmeerimiskeeles saadaolevaid QuickCheck'i implementatsioone ja hakake defineerima omadusi, mis tabavad teie koodi olemust. Tõenäoliselt üllatute, milliseid peeneid vigu ja äärmusjuhtumeid PBT suudab avastada, mis viib robustsema ja usaldusväärsema tarkvarani.

Omandipõhise testimise omaksvõtmisega saate liikuda kaugemale lihtsalt kontrollimisest, et teie kood töötab ootuspäraselt, ja hakata tõestama, et see töötab õigesti laias võimaluste spektris.