Īpašībās balstītas testēšanas apguve: QuickCheck ieviešanas rokasgrāmata

Mūsdienu sarežģītajā programmatūras vidē tradicionālā vienībtestēšana, lai arī vērtīga, bieži vien nespēj atklāt smalkas kļūdas un robežgadījumus. Īpašībās balstīta testēšana (PBT) piedāvā spēcīgu alternatīvu un papildinājumu, pārnesot fokusu no piemēros balstītiem testiem uz tādu īpašību definēšanu, kurām jābūt spēkā plašam ievades datu klāstam. Šī rokasgrāmata sniedz padziļinātu ieskatu īpašībās balstītā testēšanā, īpaši koncentrējoties uz praktisku ieviešanu, izmantojot QuickCheck stila bibliotēkas.

Kas ir īpašībās balstīta testēšana?

Īpašībās balstīta testēšana (PBT), zināma arī kā ģeneratīvā testēšana, ir programmatūras testēšanas paņēmiens, kurā jūs definējat īpašības, kurām jūsu kodam jāatbilst, nevis sniedzat konkrētus ievades-izvades piemērus. Pēc tam testēšanas ietvars automātiski ģenerē lielu skaitu nejaušu ievades datu un pārbauda, vai šīs īpašības ir spēkā. Ja kāda īpašība neizpildās, ietvars mēģina samazināt kļūdaino ievades piemēru līdz minimālam, reproducējamam piemēram.

Iedomājieties to šādi: tā vietā, lai teiktu "ja es funkcijai iedošu ievades datus 'X', es sagaidu izvades datus 'Y'", jūs sakāt "neatkarīgi no tā, kādus ievades datus es dodu šai funkcijai (noteiktos ierobežojumos), sekojošam apgalvojumam (īpašībai) vienmēr jābūt patiesam".

Īpašībās balstītas testēšanas priekšrocības:

• Atklāj robežgadījumus: PBT izceļas ar spēju atrast neparedzētus robežgadījumus, kurus tradicionālie, uz piemēriem balstītie testi var palaist garām. Tā izpēta daudz plašāku ievades datu telpu.
• Paaugstināta pārliecība: Kad īpašība ir spēkā tūkstošiem nejauši ģenerētu ievades datu, jūs varat būt pārliecinātāks par sava koda pareizību.
• Uzlabots koda dizains: Īpašību definēšanas process bieži noved pie dziļākas izpratnes par sistēmas uzvedību un var ietekmēt labāku koda dizainu.
• Samazināta testu uzturēšana: Īpašības bieži ir stabilākas nekā uz piemēriem balstīti testi, prasot mazāk uzturēšanas, kodam attīstoties. Implementācijas maiņa, saglabājot tās pašas īpašības, nepadara testus par nederīgiem.
• Automatizācija: Testu ģenerēšanas un samazināšanas procesi ir pilnībā automatizēti, ļaujot izstrādātājiem koncentrēties uz jēgpilnu īpašību definēšanu.

QuickCheck: Pionieris

QuickCheck, sākotnēji izstrādāts Haskell programmēšanas valodai, ir vispazīstamākā un ietekmīgākā īpašībās balstītās testēšanas bibliotēka. Tā nodrošina deklaratīvu veidu, kā definēt īpašības un automātiski ģenerēt testa datus to pārbaudei. QuickCheck panākumi ir iedvesmojuši daudzas implementācijas citās valodās, bieži aizgūstot "QuickCheck" nosaukumu vai tā pamatprincipus.

QuickCheck stila implementācijas galvenās sastāvdaļas ir:

• Īpašības definīcija: Īpašība ir apgalvojums, kuram jābūt patiesam visiem derīgajiem ievades datiem. To parasti izsaka kā funkciju, kas kā argumentus saņem ģenerētus ievades datus un atgriež Būla vērtību (patiesu, ja īpašība ir spēkā, nepatiesu citādi).
• Ģenerators: Ģenerators ir atbildīgs par nejaušu noteikta tipa ievades datu radīšanu. QuickCheck bibliotēkas parasti nodrošina iebūvētus ģeneratorus bieži sastopamiem tipiem, piemēram, veseliem skaitļiem, virknēm un Būla vērtībām, un ļauj definēt pielāgotus ģeneratorus saviem datu tipiem.
• Samazinātājs (Shrinker): Samazinātājs ir funkcija, kas mēģina vienkāršot kļūdainus ievades datus līdz minimālam, reproducējamam piemēram. Tas ir ļoti svarīgi atkļūdošanai, jo palīdz ātri noteikt kļūmes pamatcēloni.
• Testēšanas ietvars: Testēšanas ietvars organizē testēšanas procesu, ģenerējot ievades datus, izpildot īpašības un ziņojot par jebkādām kļūmēm.

Praktiska QuickCheck ieviešana (konceptuāls piemērs)

Lai gan pilnīga ieviešana pārsniedz šī dokumenta ietvarus, ilustrēsim galvenos jēdzienus ar vienkāršotu, konceptuālu piemēru, izmantojot hipotētisku Python līdzīgu sintaksi. Mēs koncentrēsimies uz funkciju, kas apgriež sarakstu.

1. Definējiet testējamo funkciju

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

2. Definējiet īpašības

Kādām īpašībām jāatbilst `reverse_list`? Šeit ir dažas no tām:

• Divreizēja apgriešana atgriež sākotnējo sarakstu: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
• Apgrieztā saraksta garums ir tāds pats kā sākotnējam: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
• Tukša saraksta apgriešana atgriež tukšu sarakstu: `reverse_list([]) == []`

3. Definējiet ģeneratorus (hipotētiski)

Mums ir nepieciešams veids, kā ģenerēt nejaušus sarakstus. Pieņemsim, ka mums ir `generate_list` funkcija, kas kā argumentu saņem maksimālo garumu un atgriež sarakstu ar nejaušiem veseliem skaitļiem.

# Hipotētiska ģeneratora funkcija
def generate_list(max_length):
  length = random.randint(0, max_length)
  return [random.randint(-100, 100) for _ in range(length)]

4. Definējiet testa izpildītāju (hipotētiski)

# Hipotētisks testa izpildītājs
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"Īpašība neizpildījās ievadei: {input_value}")
        # Mēģināt samazināt ievades datus (šeit nav ieviests)
        break # Vienkāršības labad apstāties pēc pirmās kļūmes
    except Exception as e:
      print(f"Izņēmums ievadei: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Īpašība izturēja visus testus!")

5. Rakstiet testus

Tagad mēs varam izmantot mūsu hipotētisko ietvaru, lai rakstītu testus:

# 1. īpašība: Divreizēja apgriešana atgriež sākotnējo sarakstu
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# 2. īpašība: Apgrieztā saraksta garums ir tāds pats kā sākotnējam
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# 3. īpašība: Tukša saraksta apgriešana atgriež tukšu sarakstu
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# Izpildīt testus
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  #Vienmēr tukšs saraksts

Svarīga piezīme: Šis ir ļoti vienkāršots piemērs ilustrācijai. Reālās QuickCheck implementācijas ir daudz sarežģītākas un nodrošina tādas funkcijas kā samazināšana, progresīvāki ģeneratori un labāka kļūdu ziņošana.

QuickCheck ieviešanas dažādās valodās

QuickCheck koncepcija ir pārnesta uz daudzām programmēšanas valodām. Šeit ir dažas populāras implementācijas:

• Haskell: `QuickCheck` (oriģināls)
• Erlang: `PropEr`
• Python: `Hypothesis`, `pytest-quickcheck`
• JavaScript: `jsverify`, `fast-check`
• Java: `JUnit Quickcheck`
• Kotlin: `kotest` (atbalsta īpašībās balstītu testēšanu)
• C#: `FsCheck`
• Scala: `ScalaCheck`

Implementācijas izvēle ir atkarīga no jūsu programmēšanas valodas un testēšanas ietvara preferencēm.

Piemērs: Hypothesis izmantošana (Python)

Apskatīsim konkrētāku piemēru, izmantojot Hypothesis Python valodā. Hypothesis ir jaudīga un elastīga īpašībās balstītas testēšanas bibliotēka.

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


#Lai palaistu testus, izpildiet pytest
#Piemērs: pytest jusu_testa_fails.py

Paskaidrojums:

• `@given(lists(integers()))` ir dekorators, kas norāda Hypothesis ģenerēt veselu skaitļu sarakstus kā ievades datus testa funkcijai.
• `lists(integers())` ir stratēģija, kas norāda, kā ģenerēt datus. Hypothesis nodrošina stratēģijas dažādiem datu tipiem un ļauj tās apvienot, lai izveidotu sarežģītākus ģeneratorus.
• `assert` apgalvojumi definē īpašības, kurām jābūt patiesām.

Palaižot šo testu ar `pytest` (pēc Hypothesis instalēšanas), Hypothesis automātiski ģenerēs lielu skaitu nejaušu sarakstu un pārbaudīs, vai īpašības ir spēkā. Ja kāda īpašība neizpildīsies, Hypothesis mēģinās samazināt kļūdaino ievades piemēru līdz minimālam piemēram.

Padziļinātas metodes īpašībās balstītā testēšanā

Papildus pamatiem, vairākas padziļinātas metodes var vēl vairāk uzlabot jūsu īpašībās balstītās testēšanas stratēģijas:

1. Pielāgoti ģeneratori

Sarežģītiem datu tipiem vai domēnspecifiskām prasībām bieži būs jādefinē pielāgoti ģeneratori. Šiem ģeneratoriem ir jāsaražo derīgi un reprezentatīvi dati jūsu sistēmai. Tas var ietvert sarežģītāka algoritma izmantošanu datu ģenerēšanai, lai atbilstu jūsu īpašību specifiskajām prasībām un izvairītos no tikai bezjēdzīgu un neveiksmīgu testa gadījumu ģenerēšanas.

Piemērs: Ja jūs testējat datuma parsēšanas funkciju, jums varētu būt nepieciešams pielāgots ģenerators, kas ražo derīgus datumus noteiktā diapazonā.

2. Pieņēmumi

Dažreiz īpašības ir spēkā tikai noteiktos apstākļos. Jūs varat izmantot pieņēmumus, lai norādītu testēšanas ietvaram atmest ievades datus, kas neatbilst šiem nosacījumiem. Tas palīdz koncentrēt testēšanas centienus uz attiecīgajiem ievades datiem.

Piemērs: Ja jūs testējat funkciju, kas aprēķina skaitļu saraksta vidējo vērtību, jūs varētu pieņemt, ka saraksts nav tukšs.

Hypothesis bibliotēkā pieņēmumus realizē ar `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)
  # Apstipriniet kaut ko par vidējo vērtību
  ...

3. Stāvokļu mašīnas

Stāvokļu mašīnas ir noderīgas, lai testētu stāvokļa sistēmas, piemēram, lietotāja saskarnes vai tīkla protokolus. Jūs definējat iespējamos sistēmas stāvokļus un pārejas, un testēšanas ietvars ģenerē darbību secības, kas vada sistēmu cauri dažādiem stāvokļiem. Pēc tam īpašības pārbauda, vai sistēma katrā stāvoklī uzvedas pareizi.

4. Īpašību apvienošana

Jūs varat apvienot vairākas īpašības vienā testā, lai izteiktu sarežģītākas prasības. Tas var palīdzēt samazināt koda dublēšanos un uzlabot kopējo testa pārklājumu.

5. Pārklājuma vadīta fazēšana (Fuzzing)

Daži īpašībās balstītas testēšanas rīki integrējas ar pārklājuma vadītām fazēšanas metodēm. Tas ļauj testēšanas ietvaram dinamiski pielāgot ģenerētos ievades datus, lai maksimizētu koda pārklājumu, potenciāli atklājot dziļākas kļūdas.

Kad izmantot īpašībās balstītu testēšanu

Īpašībās balstīta testēšana nav tradicionālās vienībtestēšanas aizstājējs, bet gan papildinošs paņēmiens. Tā ir īpaši piemērota:

• Funkcijām ar sarežģītu loģiku: Kur ir grūti paredzēt visas iespējamās ievades datu kombinācijas.
• Datu apstrādes konveijeriem: Kur jānodrošina, ka datu transformācijas ir konsekventas un pareizas.
• Stāvokļa sistēmām: Kur sistēmas uzvedība ir atkarīga no tās iekšējā stāvokļa.
• Matemātiskiem algoritmiem: Kur var izteikt invariantus un attiecības starp ievades un izvades datiem.
• API līgumiem: Lai pārbaudītu, ka API uzvedas kā paredzēts plašam ievades datu klāstam.

Tomēr PBT var nebūt labākā izvēle ļoti vienkāršām funkcijām ar tikai dažiem iespējamiem ievades datiem, vai gadījumos, kad mijiedarbība ar ārējām sistēmām ir sarežģīta un grūti imitējama (mock).

Biežākās kļūdas un labākās prakses

Lai gan īpašībās balstīta testēšana piedāvā ievērojamas priekšrocības, ir svarīgi apzināties iespējamās nepilnības un ievērot labākās prakses:

• Slikti definētas īpašības: Ja īpašības nav labi definētas vai precīzi neatspoguļo sistēmas prasības, testi var būt neefektīvi. Veltiet laiku, lai rūpīgi pārdomātu īpašības un nodrošinātu, ka tās ir visaptverošas un jēgpilnas.
• Nepietiekama datu ģenerēšana: Ja ģeneratori neražo daudzveidīgu ievades datu klāstu, testi var palaist garām svarīgus robežgadījumus. Nodrošiniet, ka ģeneratori aptver plašu iespējamo vērtību un kombināciju klāstu. Apsveriet tādu metožu kā robežvērtību analīzes izmantošanu, lai vadītu ģenerēšanas procesu.
• Lēna testu izpilde: Īpašībās balstīti testi var būt lēnāki nekā uz piemēriem balstīti testi lielā ievades datu skaita dēļ. Optimizējiet ģeneratorus un īpašības, lai samazinātu testa izpildes laiku.
• Pārmērīga paļaušanās uz nejaušību: Lai gan nejaušība ir galvenais PBT aspekts, ir svarīgi nodrošināt, ka ģenerētie ievades dati joprojām ir relevanti un jēgpilni. Izvairieties no pilnīgi nejaušu datu ģenerēšanas, kas, visticamāk, neizraisīs nekādu interesantu uzvedību sistēmā.
• Samazināšanas ignorēšana: Samazināšanas process ir būtisks, lai atkļūdotu neveiksmīgus testus. Pievērsiet uzmanību samazinātajiem piemēriem un izmantojiet tos, lai saprastu kļūmes pamatcēloni. Ja samazināšana nav efektīva, apsveriet iespēju uzlabot samazinātājus vai ģeneratorus.
• Neapvienošana ar piemēros balstītiem testiem: Īpašībās balstītai testēšanai ir jāpapildina, nevis jāaizstāj uz piemēriem balstīti testi. Izmantojiet uz piemēriem balstītus testus, lai aptvertu konkrētus scenārijus un robežgadījumus, un īpašībās balstītus testus, lai nodrošinātu plašāku pārklājumu un atklātu neparedzētas problēmas.

Noslēgums

Īpašībās balstīta testēšana, kuras saknes meklējamas QuickCheck, ir būtisks progress programmatūras testēšanas metodoloģijās. Pārnesot fokusu no konkrētiem piemēriem uz vispārīgām īpašībām, tā dod iespēju izstrādātājiem atklāt slēptas kļūdas, uzlabot koda dizainu un palielināt pārliecību par savas programmatūras pareizību. Lai gan PBT apguve prasa domāšanas maiņu un dziļāku izpratni par sistēmas uzvedību, ieguvumi programmatūras kvalitātes uzlabošanā un uzturēšanas izmaksu samazināšanā ir pūļu vērti.

Neatkarīgi no tā, vai strādājat pie sarežģīta algoritma, datu apstrādes konveijera vai stāvokļa sistēmas, apsveriet īpašībās balstītas testēšanas iekļaušanu savā testēšanas stratēģijā. Izpētiet savā iecienītajā programmēšanas valodā pieejamās QuickCheck implementācijas un sāciet definēt īpašības, kas atspoguļo jūsu koda būtību. Jūs, visticamāk, būsiet pārsteigti par smalkajām kļūdām un robežgadījumiem, ko PBT var atklāt, tādējādi nodrošinot stabilāku un uzticamāku programmatūru.

Pieņemot īpašībās balstītu testēšanu, jūs varat pāriet no vienkāršas pārbaudes, vai jūsu kods darbojas kā paredzēts, uz pierādīšanu, ka tas darbojas pareizi plašā iespēju klāstā.