تسلط بر تست مبتنی بر ویژگی: راهنمای پیاده‌سازی QuickCheck

در چشم‌انداز پیچیده نرم‌افزار امروزی، تست واحد سنتی، با وجود ارزشمند بودن، اغلب در کشف باگ‌های ظریف و موارد مرزی (edge cases) کوتاهی می‌کند. تست مبتنی بر ویژگی (PBT) یک جایگزین و مکمل قدرتمند ارائه می‌دهد که تمرکز را از تست‌های مبتنی بر مثال به تعریف ویژگی‌هایی که باید برای طیف وسیعی از ورودی‌ها صادق باشند، تغییر می‌دهد. این راهنما یک شیرجه عمیق به تست مبتنی بر ویژگی، با تمرکز ویژه بر پیاده‌سازی عملی با استفاده از کتابخانه‌های سبک QuickCheck ارائه می‌دهد.

تست مبتنی بر ویژگی چیست؟

تست مبتنی بر ویژگی (PBT) که به عنوان تست مولد نیز شناخته می‌شود، یک تکنیک تست نرم‌افزار است که در آن شما ویژگی‌هایی را که کد شما باید برآورده کند، تعریف می‌کنید، به جای اینکه مثال‌های ورودی-خروجی مشخصی ارائه دهید. سپس فریم‌ورک تست به طور خودکار تعداد زیادی ورودی تصادفی تولید کرده و بررسی می‌کند که آیا این ویژگی‌ها برقرار هستند یا خیر. اگر یک ویژگی شکست بخورد، فریم‌ورک تلاش می‌کند تا ورودی ناموفق را به یک مثال حداقلی و قابل تکرار کوچک کند (shrink).

این‌گونه به آن فکر کنید: به جای اینکه بگویید "اگر به تابع ورودی 'X' را بدهم، انتظار خروجی 'Y' را دارم"، شما می‌گویید "مهم نیست چه ورودی‌ای به این تابع بدهم (در چارچوب محدودیت‌های خاص)، گزاره زیر (ویژگی) باید همیشه درست باشد".

مزایای تست مبتنی بر ویژگی:

• کشف موارد مرزی (Edge Cases): PBT در یافتن موارد مرزی غیرمنتظره که تست‌های مبتنی بر مثال سنتی ممکن است از دست بدهند، عالی عمل می‌کند. این تکنیک فضای ورودی بسیار وسیع‌تری را کاوش می‌کند.
• افزایش اطمینان: وقتی یک ویژگی در هزاران ورودی تولید شده تصادفی برقرار باشد، می‌توانید اطمینان بیشتری به صحت کد خود داشته باشید.
• بهبود طراحی کد: فرآیند تعریف ویژگی‌ها اغلب منجر به درک عمیق‌تری از رفتار سیستم شده و می‌تواند بر طراحی بهتر کد تأثیر بگذارد.
• کاهش نگهداری تست: ویژگی‌ها اغلب پایدارتر از تست‌های مبتنی بر مثال هستند و با تکامل کد به نگهداری کمتری نیاز دارند. تغییر پیاده‌سازی با حفظ همان ویژگی‌ها، تست‌ها را بی‌اعتبار نمی‌کند.
• اتوماسیون: فرآیندهای تولید تست و کوچک‌سازی (shrinking) کاملاً خودکار هستند و توسعه‌دهندگان را آزاد می‌گذارند تا بر تعریف ویژگی‌های معنادار تمرکز کنند.

QuickCheck: پیشگام

QuickCheck، که در اصل برای زبان برنامه‌نویسی Haskell توسعه یافته است، شناخته‌شده‌ترین و تأثیرگذارترین کتابخانه تست مبتنی بر ویژگی است. این کتابخانه روشی اعلانی (declarative) برای تعریف ویژگی‌ها ارائه می‌دهد و به طور خودکار داده‌های تست را برای تأیید آن‌ها تولید می‌کند. موفقیت QuickCheck الهام‌بخش پیاده‌سازی‌های متعددی در زبان‌های دیگر شده است که اغلب نام "QuickCheck" یا اصول اصلی آن را به عاریت گرفته‌اند.

اجزای کلیدی یک پیاده‌سازی به سبک QuickCheck عبارتند از:

• تعریف ویژگی: یک ویژگی، گزاره‌ای است که باید برای تمام ورودی‌های معتبر صادق باشد. معمولاً به صورت یک تابع بیان می‌شود که ورودی‌های تولید شده را به عنوان آرگومان می‌گیرد و یک مقدار بولی (true اگر ویژگی برقرار باشد، در غیر این صورت false) برمی‌گرداند.
• مولد (Generator): یک مولد مسئول تولید ورودی‌های تصادفی از یک نوع خاص است. کتابخانه‌های QuickCheck معمولاً مولدهای داخلی برای انواع رایج مانند اعداد صحیح، رشته‌ها و مقادیر بولی ارائه می‌دهند و به شما امکان می‌دهند مولدهای سفارشی برای انواع داده‌های خود تعریف کنید.
• کوچک‌کننده (Shrinker): یک کوچک‌کننده تابعی است که تلاش می‌کند یک ورودی ناموفق را به یک مثال حداقلی و قابل تکرار ساده‌سازی کند. این برای اشکال‌زدایی حیاتی است، زیرا به شما کمک می‌کند تا به سرعت علت اصلی شکست را شناسایی کنید.
• فریم‌ورک تست: فریم‌ورک تست فرآیند تست را با تولید ورودی‌ها، اجرای ویژگی‌ها و گزارش هرگونه شکست، هماهنگ می‌کند.

یک پیاده‌سازی عملی QuickCheck (مثال مفهومی)

در حالی که یک پیاده‌سازی کامل فراتر از محدوده این سند است، بیایید مفاهیم کلیدی را با یک مثال مفهومی و ساده‌شده با استفاده از یک سینتکس شبه پایتون نشان دهیم. ما بر روی تابعی تمرکز خواهیم کرد که یک لیست را معکوس می‌کند.

۱. تعریف تابع تحت تست

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

۲. تعریف ویژگی‌ها

تابع `reverse_list` باید چه ویژگی‌هایی را برآورده کند؟ در اینجا چند مورد آورده شده است:

• معکوس کردن دوباره، لیست اصلی را برمی‌گرداند: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
• طول لیست معکوس شده با لیست اصلی یکسان است: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
• معکوس کردن یک لیست خالی، یک لیست خالی برمی‌گرداند: `reverse_list([]) == []`

۳. تعریف مولدها (فرضی)

ما به راهی برای تولید لیست‌های تصادفی نیاز داریم. فرض کنیم یک تابع `generate_list` داریم که حداکثر طول را به عنوان آرگومان می‌گیرد و لیستی از اعداد صحیح تصادفی را برمی‌گرداند.

# تابع مولد فرضی
def generate_list(max_length):
  length = random.randint(0, max_length)
  return [random.randint(-100, 100) for _ in range(length)]

۴. تعریف اجراکننده تست (فرضی)

# اجراکننده تست فرضی
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}")
        # تلاش برای کوچک کردن ورودی (در اینجا پیاده‌سازی نشده)
        break # برای سادگی پس از اولین شکست متوقف می‌شود
    except Exception as e:
      print(f"Exception raised for input: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Property passed all tests!")

۵. نوشتن تست‌ها

اکنون می‌توانیم از فریم‌ورک فرضی خود برای نوشتن تست‌ها استفاده کنیم:

# ویژگی ۱: معکوس کردن دوباره، لیست اصلی را برمی‌گرداند
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# ویژگی ۲: طول لیست معکوس شده با لیست اصلی یکسان است
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# ویژگی ۳: معکوس کردن یک لیست خالی، یک لیست خالی برمی‌گرداند
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# اجرای تست‌ها
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  #همیشه لیست خالی

نکته مهم: این یک مثال بسیار ساده‌شده برای توضیح است. پیاده‌سازی‌های واقعی QuickCheck پیچیده‌تر هستند و ویژگی‌هایی مانند کوچک‌سازی (shrinking)، مولدهای پیشرفته‌تر و گزارش خطای بهتر را ارائه می‌دهند.

پیاده‌سازی‌های QuickCheck در زبان‌های مختلف

مفهوم QuickCheck به زبان‌های برنامه‌نویسی متعددی منتقل شده است. در اینجا برخی از پیاده‌سازی‌های محبوب آورده شده است:

• Haskell: `QuickCheck` (نسخه اصلی)
• Erlang: `PropEr`
• Python: `Hypothesis`, `pytest-quickcheck`
• JavaScript: `jsverify`, `fast-check`
• Java: `JUnit Quickcheck`
• Kotlin: `kotest` (از تست مبتنی بر ویژگی پشتیبانی می‌کند)
• C#: `FsCheck`
• Scala: `ScalaCheck`

انتخاب پیاده‌سازی به زبان برنامه‌نویسی و ترجیحات فریم‌ورک تست شما بستگی دارد.

مثال: استفاده از Hypothesis (پایتون)

بیایید به یک مثال ملموس‌تر با استفاده از Hypothesis در پایتون نگاه کنیم. Hypothesis یک کتابخانه تست مبتنی بر ویژگی قدرتمند و انعطاف‌پذیر است.

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


#برای اجرای تست‌ها، pytest را اجرا کنید
#مثال: pytest your_test_file.py

توضیح:

• `@given(lists(integers()))` یک دکوراتور است که به Hypothesis می‌گوید لیست‌هایی از اعداد صحیح را به عنوان ورودی برای تابع تست تولید کند.
• `lists(integers())` یک استراتژی است که نحوه تولید داده‌ها را مشخص می‌کند. Hypothesis استراتژی‌هایی برای انواع داده‌های مختلف ارائه می‌دهد و به شما امکان می‌دهد آنها را برای ایجاد مولدهای پیچیده‌تر ترکیب کنید.
• دستورات `assert` ویژگی‌هایی را تعریف می‌کنند که باید برقرار باشند.

هنگامی که این تست را با `pytest` اجرا می‌کنید (پس از نصب Hypothesis)، Hypothesis به طور خودکار تعداد زیادی لیست تصادفی تولید کرده و بررسی می‌کند که آیا ویژگی‌ها برقرار هستند یا خیر. اگر یک ویژگی شکست بخورد، Hypothesis تلاش می‌کند تا ورودی ناموفق را به یک مثال حداقلی کوچک کند.

تکنیک‌های پیشرفته در تست مبتنی بر ویژگی

فراتر از اصول اولیه، چندین تکنیک پیشرفته وجود دارد که می‌توانند استراتژی‌های تست مبتنی بر ویژگی شما را بیشتر تقویت کنند:

۱. مولدهای سفارشی

برای انواع داده‌های پیچیده یا الزامات خاص دامنه، اغلب نیاز به تعریف مولدهای سفارشی خواهید داشت. این مولدها باید داده‌های معتبر و نماینده‌ای برای سیستم شما تولید کنند. این ممکن است شامل استفاده از الگوریتم پیچیده‌تری برای تولید داده‌ها باشد تا با الزامات خاص ویژگی‌های شما مطابقت داشته باشد و از تولید موارد تست بی‌فایده و ناموفق جلوگیری کند.

مثال: اگر در حال تست یک تابع تجزیه تاریخ هستید، ممکن است به یک مولد سفارشی نیاز داشته باشید که تاریخ‌های معتبر را در یک محدوده خاص تولید کند.

۲. فرضیات (Assumptions)

گاهی اوقات، ویژگی‌ها فقط تحت شرایط خاصی معتبر هستند. می‌توانید از فرضیات برای گفتن به فریم‌ورک تست استفاده کنید تا ورودی‌هایی را که این شرایط را برآورده نمی‌کنند، نادیده بگیرد. این به تمرکز تلاش تست بر روی ورودی‌های مرتبط کمک می‌کند.

مثال: اگر در حال تست تابعی هستید که میانگین لیستی از اعداد را محاسبه می‌کند، ممکن است فرض کنید که لیست خالی نیست.

در Hypothesis، فرضیات با `hypothesis.assume()` پیاده‌سازی می‌شوند:

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)
  # در مورد میانگین چیزی را assert کنید
  ...

۳. ماشین‌های حالت (State Machines)

ماشین‌های حالت برای تست سیستم‌های حالتمند (stateful)، مانند رابط‌های کاربری یا پروتکل‌های شبکه، مفید هستند. شما حالت‌ها و انتقال‌های ممکن سیستم را تعریف می‌کنید و فریم‌ورک تست توالی‌هایی از اقدامات را تولید می‌کند که سیستم را در حالت‌های مختلف قرار می‌دهد. سپس ویژگی‌ها بررسی می‌کنند که سیستم در هر حالت به درستی رفتار می‌کند.

۴. ترکیب ویژگی‌ها

شما می‌توانید چندین ویژگی را در یک تست واحد ترکیب کنید تا الزامات پیچیده‌تری را بیان کنید. این می‌تواند به کاهش تکرار کد و بهبود پوشش کلی تست کمک کند.

۵. فازینگ هدایت‌شده با پوشش‌دهی (Coverage-Guided Fuzzing)

برخی از ابزارهای تست مبتنی بر ویژگی با تکنیک‌های فازینگ هدایت‌شده با پوشش‌دهی ادغام می‌شوند. این به فریم‌ورک تست اجازه می‌دهد تا ورودی‌های تولید شده را به صورت پویا تنظیم کند تا پوشش کد را به حداکثر برساند و به طور بالقوه باگ‌های عمیق‌تری را آشکار کند.

چه زمانی از تست مبتنی بر ویژگی استفاده کنیم؟

تست مبتنی بر ویژگی جایگزینی برای تست واحد سنتی نیست، بلکه یک تکنیک مکمل است. این تکنیک به ویژه برای موارد زیر مناسب است:

• توابع با منطق پیچیده: جایی که پیش‌بینی تمام ترکیبات ورودی ممکن دشوار است.
• پایپ‌لاین‌های پردازش داده: جایی که باید اطمینان حاصل کنید که تبدیل‌های داده سازگار و صحیح هستند.
• سیستم‌های حالتمند: جایی که رفتار سیستم به حالت داخلی آن بستگی دارد.
• الگوریتم‌های ریاضی: جایی که می‌توانید ناورداها (invariants) و روابط بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را بیان کنید.
• قراردادهای API: برای تأیید اینکه یک API برای طیف وسیعی از ورودی‌ها مطابق انتظار رفتار می‌کند.

با این حال، PBT ممکن است بهترین انتخاب برای توابع بسیار ساده با تنها چند ورودی ممکن، یا زمانی که تعامل با سیستم‌های خارجی پیچیده و شبیه‌سازی (mock) آن دشوار است، نباشد.

مشکلات رایج و بهترین شیوه‌ها

در حالی که تست مبتنی بر ویژگی مزایای قابل توجهی ارائه می‌دهد، مهم است که از مشکلات بالقوه آگاه باشید و بهترین شیوه‌ها را دنبال کنید:

• ویژگی‌های ضعیف تعریف شده: اگر ویژگی‌ها به خوبی تعریف نشده باشند یا الزامات سیستم را به درستی منعکس نکنند، تست‌ها ممکن است بی‌اثر باشند. برای فکر کردن دقیق در مورد ویژگی‌ها و اطمینان از جامع و معنادار بودن آنها وقت بگذارید.
• تولید ناکافی داده: اگر مولدها طیف متنوعی از ورودی‌ها را تولید نکنند، تست‌ها ممکن است موارد مرزی مهم را از دست بدهند. اطمینان حاصل کنید که مولدها طیف وسیعی از مقادیر و ترکیبات ممکن را پوشش می‌دهند. استفاده از تکنیک‌هایی مانند تحلیل مقادیر مرزی را برای هدایت فرآیند تولید در نظر بگیرید.
• اجرای کند تست: تست‌های مبتنی بر ویژگی به دلیل تعداد زیاد ورودی‌ها می‌توانند کندتر از تست‌های مبتنی بر مثال باشند. مولدها و ویژگی‌ها را برای به حداقل رساندن زمان اجرای تست بهینه کنید.
• اتکای بیش از حد به تصادفی بودن: در حالی که تصادفی بودن یک جنبه کلیدی PBT است، مهم است که اطمینان حاصل کنید ورودی‌های تولید شده همچنان مرتبط و معنادار هستند. از تولید داده‌های کاملاً تصادفی که احتمالاً هیچ رفتار جالبی را در سیستم ایجاد نمی‌کنند، خودداری کنید.
• نادیده گرفتن کوچک‌سازی (Shrinking): فرآیند کوچک‌سازی برای اشکال‌زدایی تست‌های ناموفق حیاتی است. به مثال‌های کوچک‌شده توجه کنید و از آنها برای درک علت اصلی شکست استفاده کنید. اگر کوچک‌سازی مؤثر نیست، بهبود کوچک‌کننده‌ها یا مولدها را در نظر بگیرید.
• ترکیب نکردن با تست‌های مبتنی بر مثال: تست مبتنی بر ویژگی باید تست‌های مبتنی بر مثال را تکمیل کند، نه جایگزین آن. از تست‌های مبتنی بر مثال برای پوشش سناریوهای خاص و موارد مرزی، و از تست‌های مبتنی بر ویژگی برای ارائه پوشش گسترده‌تر و کشف مسائل غیرمنتظره استفاده کنید.

نتیجه‌گیری

تست مبتنی بر ویژگی، با ریشه‌هایش در QuickCheck، نمایانگر یک پیشرفت قابل توجه در متدولوژی‌های تست نرم‌افزار است. با تغییر تمرکز از مثال‌های خاص به ویژگی‌های عمومی، این تکنیک به توسعه‌دهندگان قدرت می‌دهد تا باگ‌های پنهان را کشف کنند، طراحی کد را بهبود بخشند و اطمینان به صحت نرم‌افزار خود را افزایش دهند. در حالی که تسلط بر PBT نیازمند تغییر ذهنیت و درک عمیق‌تری از رفتار سیستم است، مزایای آن از نظر بهبود کیفیت نرم‌افزار و کاهش هزینه‌های نگهداری، ارزش این تلاش را دارد.

چه در حال کار بر روی یک الگوریتم پیچیده، یک پایپ‌لاین پردازش داده، یا یک سیستم حالتمند باشید، ادغام تست مبتنی بر ویژگی را در استراتژی تست خود در نظر بگیرید. پیاده‌سازی‌های QuickCheck موجود در زبان برنامه‌نویسی مورد علاقه خود را کاوش کنید و شروع به تعریف ویژگی‌هایی کنید که جوهره کد شما را به تصویر می‌کشند. به احتمال زیاد از باگ‌های ظریف و موارد مرزی که PBT می‌تواند کشف کند، شگفت‌زده خواهید شد که منجر به نرم‌افزاری قوی‌تر و قابل اعتمادتر می‌شود.

با پذیرش تست مبتنی بر ویژگی، می‌توانید فراتر از بررسی ساده اینکه کد شما طبق انتظار کار می‌کند، بروید و شروع به اثبات این کنید که کد شما در طیف وسیعی از احتمالات به درستی کار می‌کند.