പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗിൽ പ്രാവീണ്യം നേടാം: ഒരു ക്വിക്ക്ചെക്ക് ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ ഗൈഡ്

ഇന്നത്തെ സങ്കീർണ്ണമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ലോകത്ത്, പരമ്പരാഗത യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് വിലപ്പെട്ടതാണെങ്കിലും, പലപ്പോഴും സൂക്ഷ്മമായ ബഗുകളും എഡ്ജ് കേസുകളും കണ്ടെത്തുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു. പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് (PBT) ഇതിന് ശക്തമായ ഒരു ബദലും പൂരകവുമാണ്. ഇത് ഉദാഹരണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടെസ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് മാറി, വിവിധ ഇൻപുട്ടുകൾക്ക് ശരിയായിരിക്കേണ്ട പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കുന്നതിലേക്ക് ശ്രദ്ധ മാറ്റുന്നു. ഈ ഗൈഡ് പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗിനെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ പ്രതിപാദിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ക്വിക്ക്ചെക്ക്-സ്റ്റൈൽ ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഒരു പ്രായോഗിക നിർവ്വഹണത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

എന്താണ് പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ്?

പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് (PBT), ജനറേറ്റീവ് ടെസ്റ്റിംഗ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. ഇത് ഒരു സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടെസ്റ്റിംഗ് രീതിയാണ്, ഇവിടെ നിങ്ങൾ നിർദ്ദിഷ്ട ഇൻപുട്ട്-ഔട്ട്പുട്ട് ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് പകരം, നിങ്ങളുടെ കോഡ് പാലിക്കേണ്ട പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കുന്നു. തുടർന്ന്, ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് സ്വയമേവ ധാരാളം റാൻഡം ഇൻപുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ഈ പ്രോപ്പർട്ടികൾ ശരിയാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒരു പ്രോപ്പർട്ടി പരാജയപ്പെട്ടാൽ, പരാജയപ്പെട്ട ഇൻപുട്ടിനെ ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയതും പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്നതുമായ ഒരു ഉദാഹരണമാക്കി മാറ്റാൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് ശ്രമിക്കുന്നു.

ഇതിനെ ഇങ്ങനെ ചിന്തിക്കുക: "ഫംഗ്ഷന് 'X' എന്ന ഇൻപുട്ട് നൽകിയാൽ, 'Y' എന്ന ഔട്ട്പുട്ട് ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു" എന്ന് പറയുന്നതിന് പകരം, നിങ്ങൾ പറയുന്നു "ഈ ഫംഗ്ഷന് ഞാൻ എന്ത് ഇൻപുട്ട് നൽകിയാലും (ചില പരിമിതികൾക്കുള്ളിൽ), താഴെ പറയുന്ന പ്രസ്താവന (പ്രോപ്പർട്ടി) എപ്പോഴും ശരിയായിരിക്കണം".

പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ:

• എഡ്ജ് കേസുകൾ കണ്ടെത്തുന്നു: പരമ്പരാഗത ഉദാഹരണ-അധിഷ്ഠിത ടെസ്റ്റുകൾക്ക് കണ്ടെത്താനാവാത്ത അപ്രതീക്ഷിത എഡ്ജ് കേസുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ PBT മികച്ചതാണ്. ഇത് വളരെ വിശാലമായ ഇൻപുട്ട് സ്പേസ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
• വർധിച്ച ആത്മവിശ്വാസം: ആയിരക്കണക്കിന് റാൻഡം ഇൻപുട്ടുകളിൽ ഒരു പ്രോപ്പർട്ടി ശരിയാണെന്ന് തെളിയുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ കോഡിന്റെ കൃത്യതയിൽ കൂടുതൽ ആത്മവിശ്വാസം ലഭിക്കും.
• മെച്ചപ്പെട്ട കോഡ് ഡിസൈൻ: പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കുന്ന പ്രക്രിയ പലപ്പോഴും സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയിലേക്ക് നയിക്കുകയും മികച്ച കോഡ് ഡിസൈനിനെ സ്വാധീനിക്കുകയും ചെയ്യും.
• കുറഞ്ഞ ടെസ്റ്റ് പരിപാലനം: പ്രോപ്പർട്ടികൾ പലപ്പോഴും ഉദാഹരണ-അധിഷ്ഠിത ടെസ്റ്റുകളേക്കാൾ സ്ഥിരതയുള്ളവയാണ്. കോഡ് വികസിക്കുമ്പോൾ ഇവയ്ക്ക് കുറഞ്ഞ പരിപാലനം മതി. ഒരേ പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ മാറ്റുന്നത് ടെസ്റ്റുകളെ അസാധുവാക്കുന്നില്ല.
• ഓട്ടോമേഷൻ: ടെസ്റ്റ് ജനറേഷനും ഷ്രിങ്കിംഗ് പ്രക്രിയകളും പൂർണ്ണമായും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആണ്, ഇത് ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അർത്ഥവത്തായ പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ അവസരം നൽകുന്നു.

ക്വിക്ക്ചെക്ക്: ഒരു തുടക്കക്കാരൻ

ഹാസ്കെൽ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയ്ക്കായി ആദ്യം വികസിപ്പിച്ച ക്വിക്ക്ചെക്ക്, ഏറ്റവും പ്രശസ്തവും സ്വാധീനമുള്ളതുമായ പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ലൈബ്രറിയാണ്. പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കാനും അവ പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റ സ്വയമേവ സൃഷ്ടിക്കാനും ഇത് ഒരു ഡിക്ലറേറ്റീവ് മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. ക്വിക്ക്ചെക്കിന്റെ വിജയം മറ്റ് ഭാഷകളിലെ നിരവധി ഇംപ്ലിമെന്റേഷനുകൾക്ക് പ്രചോദനമായിട്ടുണ്ട്, പലപ്പോഴും "ക്വിക്ക്ചെക്ക്" എന്ന പേരോ അതിന്റെ പ്രധാന തത്വങ്ങളോ കടമെടുക്കുന്നു.

ഒരു ക്വിക്ക്ചെക്ക്-സ്റ്റൈൽ ഇംപ്ലിമെന്റേഷന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• പ്രോപ്പർട്ടി നിർവചനം: സാധുവായ എല്ലാ ഇൻപുട്ടുകൾക്കും ശരിയായിരിക്കേണ്ട ഒരു പ്രസ്താവനയാണ് പ്രോപ്പർട്ടി. സാധാരണയായി ഇത് ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ഇൻപുട്ടുകളെ ആർഗ്യുമെന്റുകളായി എടുത്ത് ഒരു ബൂളിയൻ മൂല്യം (പ്രോപ്പർട്ടി ശരിയാണെങ്കിൽ true, അല്ലെങ്കിൽ false) തിരികെ നൽകുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനായി പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു.
• ജനറേറ്റർ: ഒരു പ്രത്യേക തരം റാൻഡം ഇൻപുട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം ജനറേറ്ററിനാണ്. ക്വിക്ക്ചെക്ക് ലൈബ്രറികൾ സാധാരണയായി ഇന്റിജറുകൾ, സ്ട്രിംഗുകൾ, ബൂളിയനുകൾ തുടങ്ങിയ സാധാരണ ടൈപ്പുകൾക്കായി ബിൽറ്റ്-ഇൻ ജനറേറ്ററുകൾ നൽകുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റാ ടൈപ്പുകൾക്കായി കസ്റ്റം ജനറേറ്ററുകൾ നിർവചിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
• ഷ്രിങ്കർ: പരാജയപ്പെടുന്ന ഒരു ഇൻപുട്ടിനെ ലളിതവും പുനർനിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്നതുമായ ഒരു ഉദാഹരണമാക്കി മാറ്റാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനാണ് ഷ്രിങ്കർ. ഡീബഗ്ഗിംഗിന് ഇത് നിർണായകമാണ്, കാരണം പരാജയത്തിന്റെ മൂലകാരണം വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
• ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക്: ഇൻപുട്ടുകൾ ജനറേറ്റ് ചെയ്യുക, പ്രോപ്പർട്ടികൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, എന്തെങ്കിലും പരാജയങ്ങൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുക എന്നിവയിലൂടെ ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രക്രിയയെ ഏകോപിപ്പിക്കുന്നത് ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കാണ്.

ഒരു പ്രായോഗിക ക്വിക്ക്ചെക്ക് ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ (സാങ്കൽപ്പിക ഉദാഹരണം)

ഒരു പൂർണ്ണമായ ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ ഈ ഡോക്യുമെന്റിന്റെ പരിധിക്ക് അതീതമാണെങ്കിലും, ഒരു സാങ്കൽപ്പിക പൈത്തൺ പോലുള്ള സിന്റാക്സ് ഉപയോഗിച്ച് പ്രധാന ആശയങ്ങൾ ലളിതമായി വിശദീകരിക്കാം. ഒരു ലിസ്റ്റ് റിവേഴ്സ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനിലാണ് നമ്മൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്.

1. ടെസ്റ്റ് ചെയ്യേണ്ട ഫംഗ്ഷൻ നിർവചിക്കുക

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

2. പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കുക

`reverse_list` ഏതൊക്കെ പ്രോപ്പർട്ടികൾ പാലിക്കണം? താഴെ ചിലത് നൽകുന്നു:

• രണ്ട് തവണ റിവേഴ്സ് ചെയ്താൽ യഥാർത്ഥ ലിസ്റ്റ് തിരികെ ലഭിക്കും: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
• റിവേഴ്സ് ചെയ്ത ലിസ്റ്റിന്റെ നീളം യഥാർത്ഥ ലിസ്റ്റിന് തുല്യമായിരിക്കും: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
• ശൂന്യമായ ലിസ്റ്റ് റിവേഴ്സ് ചെയ്താൽ ശൂന്യമായ ലിസ്റ്റ് തന്നെ തിരികെ ലഭിക്കും: `reverse_list([]) == []`

3. ജനറേറ്ററുകൾ നിർവചിക്കുക (സാങ്കൽപ്പികം)

റാൻഡം ലിസ്റ്റുകൾ ജനറേറ്റ് ചെയ്യാൻ നമുക്കൊരു മാർഗ്ഗം വേണം. പരമാവധി നീളം ആർഗ്യുമെന്റായി എടുത്ത് റാൻഡം ഇന്റിജറുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് തിരികെ നൽകുന്ന ഒരു `generate_list` ഫംഗ്ഷൻ നമുക്കുണ്ടെന്ന് കരുതുക.

# Hypothetical generator function
def generate_list(max_length):
  length = random.randint(0, max_length)
  return [random.randint(-100, 100) for _ in range(length)]

4. ടെസ്റ്റ് റണ്ണർ നിർവചിക്കുക (സാങ്കൽപ്പികം)

# Hypothetical test runner
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}")
        # Attempt to shrink the input (not implemented here)
        break # Stop after the first failure for simplicity
    except Exception as e:
      print(f"Exception raised for input: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Property passed all tests!")

5. ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതുക

ഇനി നമുക്ക് നമ്മുടെ സാങ്കൽപ്പിക ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതാം:

# Property 1: Reversing twice returns the original list
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# Property 2: The length of the reversed list is the same as the original
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# Property 3: Reversing an empty list returns an empty list
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# Run the tests
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  #Always empty list

പ്രധാന കുറിപ്പ്: ഇത് വിശദീകരണത്തിനായുള്ള വളരെ ലളിതമായ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. യഥാർത്ഥ ക്വിക്ക്ചെക്ക് ഇംപ്ലിമെന്റേഷനുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും ഷ്രിങ്കിംഗ്, കൂടുതൽ വികസിതമായ ജനറേറ്ററുകൾ, മികച്ച എറർ റിപ്പോർട്ടിംഗ് തുടങ്ങിയ സവിശേഷതകൾ നൽകുന്നവയുമാണ്.

വിവിധ ഭാഷകളിലെ ക്വിക്ക്ചെക്ക് ഇംപ്ലിമെന്റേഷനുകൾ

ക്വിക്ക്ചെക്ക് ആശയം നിരവധി പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകളിലേക്ക് മാറ്റിയിട്ടുണ്ട്. ചില ജനപ്രിയ ഇംപ്ലിമെന്റേഷനുകൾ താഴെ നൽകുന്നു:

• Haskell: `QuickCheck` (യഥാർത്ഥ പതിപ്പ്)
• Erlang: `PropEr`
• Python: `Hypothesis`, `pytest-quickcheck`
• JavaScript: `jsverify`, `fast-check`
• Java: `JUnit Quickcheck`
• Kotlin: `kotest` (പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് പിന്തുണയ്ക്കുന്നു)
• C#: `FsCheck`
• Scala: `ScalaCheck`

നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഇംപ്ലിമെന്റേഷൻ നിങ്ങളുടെ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയെയും ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് മുൻഗണനകളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.

ഉദാഹരണം: ഹൈപ്പോത്തെസിസ് ഉപയോഗിച്ച് (പൈത്തൺ)

പൈത്തണിലെ ഹൈപ്പോത്തെസിസ് ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് കൂടുതൽ വ്യക്തമായ ഒരു ഉദാഹരണം നോക്കാം. ഹൈപ്പോത്തെസിസ് ശക്തവും വഴക്കമുള്ളതുമായ ഒരു പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ലൈബ്രറിയാണ്.

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


#To Run the tests, execute pytest
#Example: pytest your_test_file.py

വിശദീകരണം:

• `@given(lists(integers()))` എന്നത് ഒരു ഡെക്കറേറ്ററാണ്. ടെസ്റ്റ് ഫംഗ്ഷനിലേക്ക് ഇൻപുട്ടായി ഇന്റിജറുകളുടെ ലിസ്റ്റുകൾ ജനറേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഇത് ഹൈപ്പോത്തെസിസിനോട് പറയുന്നു.
• `lists(integers())` എന്നത് ഡാറ്റ എങ്ങനെ ജനറേറ്റ് ചെയ്യണമെന്ന് വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു സ്ട്രാറ്റജിയാണ്. ഹൈപ്പോത്തെസിസ് വിവിധ ഡാറ്റാ ടൈപ്പുകൾക്കായി സ്ട്രാറ്റജികൾ നൽകുന്നു, കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജനറേറ്ററുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ അവയെ സംയോജിപ്പിക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
• `assert` സ്റ്റേറ്റ്‌മെന്റുകൾ ശരിയായിരിക്കേണ്ട പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾ `pytest` ഉപയോഗിച്ച് (ഹൈപ്പോത്തെസിസ് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത ശേഷം) ഈ ടെസ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഹൈപ്പോത്തെസിസ് സ്വയമേവ ധാരാളം റാൻഡം ലിസ്റ്റുകൾ ജനറേറ്റ് ചെയ്യുകയും പ്രോപ്പർട്ടികൾ ശരിയാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യും. ഒരു പ്രോപ്പർട്ടി പരാജയപ്പെട്ടാൽ, ഹൈപ്പോത്തെസിസ് പരാജയപ്പെട്ട ഇൻപുട്ടിനെ ഏറ്റവും ചുരുങ്ങിയ ഉദാഹരണമാക്കി മാറ്റാൻ ശ്രമിക്കും.

പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗിലെ നൂതന വിദ്യകൾ

അടിസ്ഥാന കാര്യങ്ങൾക്കപ്പുറം, നിങ്ങളുടെ പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് രീതികൾ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിരവധി നൂതന വിദ്യകൾ സഹായിക്കും:

1. കസ്റ്റം ജനറേറ്ററുകൾ

സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ടൈപ്പുകൾക്കോ ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യകതകൾക്കോ, നിങ്ങൾക്ക് പലപ്പോഴും കസ്റ്റം ജനറേറ്ററുകൾ നിർവചിക്കേണ്ടി വരും. ഈ ജനറേറ്ററുകൾ നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിന് സാധുവായതും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതുമായ ഡാറ്റ ഉത്പാദിപ്പിക്കണം. നിങ്ങളുടെ പ്രോപ്പർട്ടികളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യകതകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗശൂന്യവും പരാജയപ്പെടുന്നതുമായ ടെസ്റ്റ് കേസുകൾ മാത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നതിനും ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം.

ഉദാഹരണം: നിങ്ങൾ ഒരു തീയതി പാഴ്സിംഗ് ഫംഗ്ഷൻ ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഒരു നിശ്ചിത ശ്രേണിയിലുള്ള സാധുവായ തീയതികൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്ന ഒരു കസ്റ്റം ജനറേറ്റർ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

2. അസംപ്ഷനുകൾ

ചിലപ്പോൾ, പ്രോപ്പർട്ടികൾ ചില വ്യവസ്ഥകൾക്ക് കീഴിൽ മാത്രമേ സാധുവാകുകയുള്ളൂ. ഈ വ്യവസ്ഥകൾ പാലിക്കാത്ത ഇൻപുട്ടുകൾ നിരസിക്കാൻ ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കിനോട് പറയാൻ നിങ്ങൾക്ക് അസംപ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഇത് പ്രസക്തമായ ഇൻപുട്ടുകളിൽ ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രയത്നം കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം: നിങ്ങൾ ഒരു ലിസ്റ്റ് സംഖ്യകളുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷൻ ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ലിസ്റ്റ് ശൂന്യമല്ലെന്ന് നിങ്ങൾ അനുമാനിച്ചേക്കാം.

ഹൈപ്പോത്തെസിസിൽ, അസംപ്ഷനുകൾ `hypothesis.assume()` ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കുന്നു:

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)
  # Assert something about the average
  ...

3. സ്റ്റേറ്റ് മെഷീനുകൾ

യൂസർ ഇന്റർഫേസുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ പോലുള്ള സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് സ്റ്റേറ്റ് മെഷീനുകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്. സിസ്റ്റത്തിന്റെ സാധ്യമായ സ്റ്റേറ്റുകളും ട്രാൻസിഷനുകളും നിങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് സിസ്റ്റത്തെ വ്യത്യസ്ത സ്റ്റേറ്റുകളിലൂടെ നയിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ശ്രേണികൾ ജനറേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. തുടർന്ന് ഓരോ സ്റ്റേറ്റിലും സിസ്റ്റം ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പ്രോപ്പർട്ടികൾ പരിശോധിക്കുന്നു.

4. പ്രോപ്പർട്ടികൾ സംയോജിപ്പിക്കുക

കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ആവശ്യകതകൾ പ്രകടിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം പ്രോപ്പർട്ടികൾ ഒരൊറ്റ ടെസ്റ്റിൽ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഇത് കോഡ് ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ കുറയ്ക്കാനും മൊത്തത്തിലുള്ള ടെസ്റ്റ് കവറേജ് മെച്ചപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കും.

5. കവറേജ്-ഗൈഡഡ് ഫസിംഗ്

ചില പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ടൂളുകൾ കവറേജ്-ഗൈഡഡ് ഫസിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് കോഡ് കവറേജ് പരമാവധിയാക്കുന്നതിന് ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ഇൻപുട്ടുകൾ ചലനാത്മകമായി ക്രമീകരിക്കാൻ ടെസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കിനെ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ആഴത്തിലുള്ള ബഗുകൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

എപ്പോഴാണ് പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടത്

പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് പരമ്പരാഗത യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗിന് പകരമുള്ള ഒന്നല്ല, മറിച്ച് ഒരു പൂരക സാങ്കേതികതയാണ്. ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും താഴെ പറയുന്നവയ്ക്ക് അനുയോജ്യമാണ്:

• സങ്കീർണ്ണമായ ലോജിക്കുള്ള ഫംഗ്ഷനുകൾ: സാധ്യമായ എല്ലാ ഇൻപുട്ട് കോമ്പിനേഷനുകളും മുൻകൂട്ടി കാണാൻ പ്രയാസമുള്ളയിടങ്ങളിൽ.
• ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ: ഡാറ്റാ രൂപാന്തരീകരണങ്ങൾ സ്ഥിരതയുള്ളതും ശരിയായതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടയിടങ്ങളിൽ.
• സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ സിസ്റ്റങ്ങൾ: സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനം അതിന്റെ ആന്തരിക അവസ്ഥയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നയിടങ്ങളിൽ.
• ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ: ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും തമ്മിലുള്ള ഇൻവേരിയന്റുകളും ബന്ധങ്ങളും പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്നയിടങ്ങളിൽ.
• API കോൺട്രാക്ടുകൾ: ഒരു API വിപുലമായ ഇൻപുട്ടുകൾക്ക് പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ.

എന്നിരുന്നാലും, വളരെ കുറച്ച് സാധ്യമായ ഇൻപുട്ടുകളുള്ള ലളിതമായ ഫംഗ്ഷനുകൾക്കോ, ബാഹ്യ സിസ്റ്റങ്ങളുമായുള്ള ഇടപെടലുകൾ സങ്കീർണ്ണവും മോക്ക് ചെയ്യാൻ പ്രയാസമുള്ളതുമായ സന്ദർഭങ്ങളിലോ PBT മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പായിരിക്കില്ല.

സാധാരണ അപകടങ്ങളും മികച്ച രീതികളും

പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് കാര്യമായ നേട്ടങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ, സാധ്യമായ അപകടങ്ങളെക്കുറിച്ച് ബോധവാന്മാരായിരിക്കുകയും മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുകയും ചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്:

• മോശമായി നിർവചിച്ച പ്രോപ്പർട്ടികൾ: പ്രോപ്പർട്ടികൾ നന്നായി നിർവചിച്ചിട്ടില്ലെങ്കിലോ സിസ്റ്റത്തിന്റെ ആവശ്യകതകളെ കൃത്യമായി പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നില്ലെങ്കിലോ, ടെസ്റ്റുകൾ ഫലപ്രദമല്ലാതായേക്കാം. പ്രോപ്പർട്ടികളെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം ചിന്തിക്കാനും അവ സമഗ്രവും അർത്ഥവത്തായതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനും സമയം ചെലവഴിക്കുക.
• അപര്യാപ്തമായ ഡാറ്റാ ജനറേഷൻ: ജനറേറ്ററുകൾ വൈവിധ്യമാർന്ന ഇൻപുട്ടുകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ, ടെസ്റ്റുകൾക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട എഡ്ജ് കേസുകൾ നഷ്ടമായേക്കാം. ജനറേറ്ററുകൾ സാധ്യമായ മൂല്യങ്ങളുടെയും കോമ്പിനേഷനുകളുടെയും വിപുലമായ ശ്രേണി ഉൾക്കൊള്ളുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ജനറേഷൻ പ്രക്രിയയെ നയിക്കാൻ ബൗണ്ടറി വാല്യൂ അനാലിസിസ് പോലുള്ള ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• വേഗത കുറഞ്ഞ ടെസ്റ്റ് എക്സിക്യൂഷൻ: ധാരാളം ഇൻപുട്ടുകൾ ഉള്ളതിനാൽ പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉദാഹരണ-അധിഷ്ഠിത ടെസ്റ്റുകളേക്കാൾ വേഗത കുറഞ്ഞതായിരിക്കും. ടെസ്റ്റ് എക്സിക്യൂഷൻ സമയം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ജനറേറ്ററുകളും പ്രോപ്പർട്ടികളും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക.
• ക്രമരഹിതതയെ അമിതമായി ആശ്രയിക്കൽ: ക്രമരഹിതത PBT-യുടെ ഒരു പ്രധാന വശമാണെങ്കിലും, ജനറേറ്റ് ചെയ്ത ഇൻപുട്ടുകൾ ഇപ്പോഴും പ്രസക്തവും അർത്ഥവത്തായതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. സിസ്റ്റത്തിൽ രസകരമായ ഒരു പെരുമാറ്റവും ഉണ്ടാക്കാൻ സാധ്യതയില്ലാത്ത പൂർണ്ണമായും ക്രമരഹിതമായ ഡാറ്റ ജനറേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.
• ഷ്രിങ്കിംഗ് അവഗണിക്കുന്നത്: പരാജയപ്പെടുന്ന ടെസ്റ്റുകൾ ഡീബഗ് ചെയ്യുന്നതിന് ഷ്രിങ്കിംഗ് പ്രക്രിയ നിർണായകമാണ്. ചുരുക്കിയ ഉദാഹരണങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുകയും പരാജയത്തിന്റെ മൂലകാരണം മനസ്സിലാക്കാൻ അവ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഷ്രിങ്കിംഗ് ഫലപ്രദമല്ലെങ്കിൽ, ഷ്രിങ്കറുകളോ ജനറേറ്ററുകളോ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• ഉദാഹരണ-അധിഷ്ഠിത ടെസ്റ്റുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാതിരിക്കുക: പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉദാഹരണ-അധിഷ്ഠിത ടെസ്റ്റുകളെ പൂർത്തീകരിക്കണം, അല്ലാതെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കരുത്. നിർദ്ദിഷ്ട സാഹചര്യങ്ങളും എഡ്ജ് കേസുകളും കവർ ചെയ്യുന്നതിന് ഉദാഹരണ-അധിഷ്ഠിത ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, വിശാലമായ കവറേജ് നൽകുന്നതിനും അപ്രതീക്ഷിത പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

ഉപസംഹാരം

ക്വിക്ക്ചെക്കിൽ വേരുകളുള്ള പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ്, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ടെസ്റ്റിംഗ് രീതിശാസ്ത്രത്തിലെ ഒരു സുപ്രധാന മുന്നേറ്റത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. നിർദ്ദിഷ്ട ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പൊതുവായ പ്രോപ്പർട്ടികളിലേക്ക് ശ്രദ്ധ മാറ്റുന്നതിലൂടെ, മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ബഗുകൾ കണ്ടെത്താനും കോഡ് ഡിസൈൻ മെച്ചപ്പെടുത്താനും അവരുടെ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന്റെ കൃത്യതയിൽ ആത്മവിശ്വാസം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും ഇത് ഡെവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. PBT-യിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നതിന് ചിന്താരീതിയിൽ ഒരു മാറ്റവും സിസ്റ്റത്തിന്റെ പ്രവർത്തനത്തെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയും ആവശ്യമാണെങ്കിലും, മെച്ചപ്പെട്ട സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഗുണനിലവാരത്തിന്റെയും കുറഞ്ഞ പരിപാലനച്ചെലവിന്റെയും കാര്യത്തിൽ ലഭിക്കുന്ന നേട്ടങ്ങൾ ഈ പരിശ്രമത്തിന് അർഹമാണ്.

നിങ്ങൾ ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതത്തിലോ, ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനിലോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സ്റ്റേറ്റ്ഫുൾ സിസ്റ്റത്തിലോ പ്രവർത്തിക്കുകയാണെങ്കിലും, നിങ്ങളുടെ ടെസ്റ്റിംഗ് സ്ട്രാറ്റജിയിൽ പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് പരിഗണിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടപ്പെട്ട പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയിൽ ലഭ്യമായ ക്വിക്ക്ചെക്ക് ഇംപ്ലിമെന്റേഷനുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക, നിങ്ങളുടെ കോഡിന്റെ സത്ത ഉൾക്കൊള്ളുന്ന പ്രോപ്പർട്ടികൾ നിർവചിക്കാൻ ആരംഭിക്കുക. PBT-ക്ക് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന സൂക്ഷ്മമായ ബഗുകളും എഡ്ജ് കേസുകളും നിങ്ങളെ അത്ഭുതപ്പെടുത്തിയേക്കാം, ഇത് കൂടുതൽ കരുത്തുറ്റതും വിശ്വസനീയവുമായ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിലേക്ക് നയിക്കും.

പ്രോപ്പർട്ടി-ബേസ്ഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ കോഡ് പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നതിനപ്പുറം, അത് വിശാലമായ സാധ്യതകളിൽ കൃത്യമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് തെളിയിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.