பண்பு-அடிப்படை சோதனையில் தேர்ச்சி பெறுதல்: ஒரு குவிக்செக் செயல்படுத்தும் வழிகாட்டி

இன்றைய சிக்கலான மென்பொருள் சூழலில், பாரம்பரிய யூனிட் சோதனை, மதிப்புமிக்கதாக இருந்தாலும், நுட்பமான பிழைகள் மற்றும் எட்ஜ் கேஸ்களைக் கண்டறிவதில் பெரும்பாலும் பின்தங்குகிறது. பண்பு-அடிப்படை சோதனை (PBT) ஒரு சக்திவாய்ந்த மாற்று மற்றும் நிரப்பியாக விளங்குகிறது, இது எடுத்துக்காட்டு-அடிப்படை சோதனைகளிலிருந்து பரந்த அளவிலான உள்ளீடுகளுக்கு உண்மையாக இருக்க வேண்டிய பண்புகளை வரையறுப்பதில் கவனத்தை மாற்றுகிறது. இந்த வழிகாட்டி பண்பு-அடிப்படை சோதனையை ஆழமாக ஆராய்கிறது, குறிப்பாக குவிக்செக் பாணி லைப்ரரிகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு நடைமுறை செயலாக்கத்தில் கவனம் செலுத்துகிறது.

பண்பு-அடிப்படை சோதனை என்றால் என்ன?

பண்பு-அடிப்படை சோதனை (PBT), ஜெனரேட்டிவ் சோதனை என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது ஒரு மென்பொருள் சோதனை நுட்பமாகும், இதில் நீங்கள் குறிப்பிட்ட உள்ளீடு-வெளியீடு எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குவதை விட, உங்கள் குறியீடு திருப்திப்படுத்த வேண்டிய பண்புகளை வரையறுக்கிறீர்கள். சோதனை கட்டமைப்பு பின்னர் அதிக எண்ணிக்கையிலான சீரற்ற உள்ளீடுகளை தானாக உருவாக்கி, இந்த பண்புகள் சரியானவை என்பதை சரிபார்க்கிறது. ஒரு பண்பு தோல்வியுற்றால், தோல்வியுற்ற உள்ளீட்டை குறைந்தபட்ச, மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய எடுத்துக்காட்டாக சுருக்க கட்டமைப்பு முயற்சிக்கும்.

இதை இப்படி யோசித்துப் பாருங்கள்: "நான் இந்த செயல்பாட்டிற்கு உள்ளீடு 'X' கொடுத்தால், நான் 'Y' வெளியீட்டை எதிர்பார்க்கிறேன்" என்று சொல்வதற்குப் பதிலாக, நீங்கள் கூறுகிறீர்கள் "நான் இந்த செயல்பாட்டிற்கு எந்த உள்ளீட்டைக் கொடுத்தாலும் (சில கட்டுப்பாடுகளுக்குள்), பின்வரும் கூற்று (பண்பு) எப்போதும் உண்மையாக இருக்க வேண்டும்".

பண்பு-அடிப்படை சோதனையின் நன்மைகள்:

• எட்ஜ் கேஸ்களைக் கண்டறிகிறது: PBT பாரம்பரிய எடுத்துக்காட்டு-அடிப்படை சோதனைகள் தவறவிடக்கூடிய எதிர்பாராத எட்ஜ் கேஸ்களைக் கண்டறிவதில் சிறந்து விளங்குகிறது. இது மிகவும் பரந்த உள்ளீட்டு வெளியை ஆராய்கிறது.
• அதிகரித்த நம்பிக்கை: ஆயிரக்கணக்கான சீரற்ற முறையில் உருவாக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளில் ஒரு பண்பு உண்மையாக இருக்கும்போது, உங்கள் குறியீட்டின் சரியான தன்மையில் நீங்கள் அதிக நம்பிக்கையுடன் இருக்க முடியும்.
• மேம்பட்ட குறியீடு வடிவமைப்பு: பண்புகளை வரையறுக்கும் செயல்முறை பெரும்பாலும் அமைப்பின் நடத்தை பற்றிய ஆழமான புரிதலுக்கு வழிவகுக்கிறது மற்றும் சிறந்த குறியீடு வடிவமைப்பை பாதிக்கலாம்.
• குறைந்த சோதனை பராமரிப்பு: பண்புகள் பெரும்பாலும் எடுத்துக்காட்டு-அடிப்படை சோதனைகளை விட நிலையானவை, குறியீடு உருவாகும்போது குறைவான பராமரிப்பு தேவைப்படுகிறது. அதே பண்புகளைப் பராமரிக்கும்போது செயலாக்கத்தை மாற்றுவது சோதனைகளை செல்லாததாக்காது.
• தானியக்கம்: சோதனை உருவாக்கம் மற்றும் சுருக்கும் செயல்முறைகள் முழுமையாக தானியங்குபடுத்தப்பட்டுள்ளன, இது டெவலப்பர்களை அர்த்தமுள்ள பண்புகளை வரையறுப்பதில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.

குவிக்செக்: முன்னோடி

குவிக்செக், முதலில் ஹாஸ்கெல் நிரலாக்க மொழிக்காக உருவாக்கப்பட்டது, இது மிகவும் பிரபலமான மற்றும் செல்வாக்குமிக்க பண்பு-அடிப்படை சோதனை லைப்ரரி ஆகும். இது பண்புகளை வரையறுப்பதற்கான ஒரு அறிவிப்பு வழியை வழங்குகிறது மற்றும் அவற்றைச் சரிபார்க்க சோதனைத் தரவை தானாகவே உருவாக்குகிறது. குவிக்செக்கின் வெற்றி மற்ற மொழிகளில் எண்ணற்ற செயலாக்கங்களுக்கு உத்வேகம் அளித்துள்ளது, பெரும்பாலும் "குவிக்செக்" என்ற பெயரையோ அல்லது அதன் முக்கிய கொள்கைகளையோ கடன் வாங்குகிறது.

ஒரு குவிக்செக் பாணி செயலாக்கத்தின் முக்கிய கூறுகள்:

• பண்பு வரையறை: ஒரு பண்பு என்பது அனைத்து சரியான உள்ளீடுகளுக்கும் உண்மையாக இருக்க வேண்டிய ஒரு கூற்று. இது பொதுவாக உருவாக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளை வாதங்களாக எடுத்து ஒரு பூலியன் மதிப்பை (பண்பு உண்மையாக இருந்தால் true, இல்லையெனில் false) வழங்கும் ஒரு செயல்பாடாக வெளிப்படுத்தப்படுகிறது.
• ஜெனரேட்டர் (உருவாக்கி): ஒரு ஜெனரேட்டர் ஒரு குறிப்பிட்ட வகையின் சீரற்ற உள்ளீடுகளை உருவாக்குவதற்குப் பொறுப்பாகும். குவிக்செக் லைப்ரரிகள் பொதுவாக முழு எண்கள், சரங்கள் மற்றும் பூலியன்கள் போன்ற பொதுவான வகைகளுக்கான உள்ளமைக்கப்பட்ட ஜெனரேட்டர்களை வழங்குகின்றன, மேலும் உங்கள் சொந்த தரவு வகைகளுக்கான தனிப்பயன் ஜெனரேட்டர்களை வரையறுக்க உங்களை அனுமதிக்கின்றன.
• ஷ்ரிங்கர் (சுருக்கி): ஒரு ஷ்ரிங்கர் என்பது தோல்வியுற்ற உள்ளீட்டை குறைந்தபட்ச, மீண்டும் உருவாக்கக்கூடிய எடுத்துக்காட்டாக எளிதாக்க முயற்சிக்கும் ஒரு செயல்பாடாகும். இது பிழைத்திருத்தத்திற்கு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது தோல்வியின் மூல காரணத்தை விரைவாக அடையாளம் காண உதவுகிறது.
• சோதனை கட்டமைப்பு: சோதனை கட்டமைப்பு உள்ளீடுகளை உருவாக்குதல், பண்புகளை இயக்குதல் மற்றும் ஏதேனும் தோல்விகளைப் புகாரளிப்பதன் மூலம் சோதனை செயல்முறையை ஒருங்கிணைக்கிறது.

ஒரு நடைமுறை குவிக்செக் செயலாக்கம் (கருத்தியல் எடுத்துக்காட்டு)

ஒரு முழுமையான செயலாக்கம் இந்த ஆவணத்தின் எல்லைக்கு அப்பாற்பட்டது என்றாலும், ஒரு கற்பனையான பைதான் போன்ற தொடரியலைப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட, கருத்தியல் எடுத்துக்காட்டுடன் முக்கிய கருத்துக்களை விளக்குவோம். ஒரு பட்டியலைத் திருப்பும் ஒரு செயல்பாட்டில் கவனம் செலுத்துவோம்.

1. சோதனைக்குட்பட்ட செயல்பாட்டை வரையறுக்கவும்

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

            

              
                Copy
              
            
          

2. பண்புகளை வரையறுக்கவும்

`reverse_list` என்ன பண்புகளை திருப்திப்படுத்த வேண்டும்? இதோ சில:

• இருமுறை திருப்புவது அசல் பட்டியலைத் தரும்: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
• திருப்பப்பட்ட பட்டியலின் நீளம் அசலின் நீளத்திற்கு சமம்: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
• வெற்றுப் பட்டியலைத் திருப்புவது ஒரு வெற்றுப் பட்டியலைத் தரும்: `reverse_list([]) == []`

3. ஜெனரேட்டர்களை வரையறுக்கவும் (கருத்தியல்)

சீரற்ற பட்டியல்களை உருவாக்க நமக்கு ஒரு வழி தேவை. அதிகபட்ச நீளத்தை ஒரு வாதமாக எடுத்து சீரற்ற முழு எண்களின் பட்டியலை வழங்கும் `generate_list` என்ற செயல்பாடு நம்மிடம் இருப்பதாகக் கருதுவோம்.

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. டெஸ்ட் ரன்னரை வரையறுக்கவும் (கருத்தியல்)

            
# 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!")

            

              
                Copy
              
            
          

5. சோதனைகளை எழுதவும்

இப்போது நமது கற்பனையான கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி சோதனைகளை எழுதலாம்:

            
# 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

            

              
                Copy
              
            
          

முக்கிய குறிப்பு: இது விளக்கத்திற்காக மிகவும் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட எடுத்துக்காட்டு. நிஜ உலக குவிக்செக் செயலாக்கங்கள் மிகவும் நுட்பமானவை மற்றும் சுருக்குதல், மேம்பட்ட ஜெனரேட்டர்கள் மற்றும் சிறந்த பிழை அறிக்கை போன்ற அம்சங்களை வழங்குகின்றன.

பல்வேறு மொழிகளில் குவிக்செக் செயலாக்கங்கள்

குவிக்செக் கருத்து பல நிரலாக்க மொழிகளுக்கு மாற்றப்பட்டுள்ளது. இதோ சில பிரபலமான செயலாக்கங்கள்:

• ஹாஸ்கெல்: `QuickCheck` (அசல்)
• எர்லாங்: `PropEr`
• பைதான்: `Hypothesis`, `pytest-quickcheck`
• ஜாவாஸ்கிரிப்ட்: `jsverify`, `fast-check`
• ஜாவா: `JUnit Quickcheck`
• கோட்லின்: `kotest` (பண்பு-அடிப்படை சோதனையை ஆதரிக்கிறது)
• C#: `FsCheck`
• ஸ்காலா: `ScalaCheck`

செயலாக்கத்தின் தேர்வு உங்கள் நிரலாக்க மொழி மற்றும் சோதனை கட்டமைப்பு விருப்பங்களைப் பொறுத்தது.

எடுத்துக்காட்டு: ஹைப்போதெசிஸைப் பயன்படுத்துதல் (பைதான்)

பைத்தானில் ஹைப்போதெசிஸைப் பயன்படுத்தி ஒரு உறுதியான எடுத்துக்காட்டைப் பார்ப்போம். ஹைப்போதெசிஸ் ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நெகிழ்வான பண்பு-அடிப்படை சோதனை லைப்ரரி ஆகும்.

            
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


            

              
                Copy
              
            
          

விளக்கம்:

• `@given(lists(integers()))` என்பது ஒரு டெக்கரேட்டர் ஆகும், இது ஹைப்போதெசிஸிடம் சோதனை செயல்பாட்டிற்கு உள்ளீடாக முழு எண்களின் பட்டியல்களை உருவாக்கச் சொல்கிறது.
• `lists(integers())` என்பது தரவை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதைக் குறிப்பிடும் ஒரு உத்தியாகும். ஹைப்போதெசிஸ் பல்வேறு தரவு வகைகளுக்கான உத்திகளை வழங்குகிறது மற்றும் சிக்கலான ஜெனரேட்டர்களை உருவாக்க அவற்றை இணைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• `assert` கூற்றுகள் உண்மையாக இருக்க வேண்டிய பண்புகளை வரையறுக்கின்றன.

நீங்கள் இந்த சோதனையை `pytest` உடன் இயக்கும்போது (ஹைப்போதெசிஸை நிறுவிய பிறகு), ஹைப்போதெசிஸ் தானாகவே அதிக எண்ணிக்கையிலான சீரற்ற பட்டியல்களை உருவாக்கி, பண்புகள் சரியானவை என்பதை சரிபார்க்கும். ஒரு பண்பு தோல்வியுற்றால், ஹைப்போதெசிஸ் தோல்வியுற்ற உள்ளீட்டை ஒரு குறைந்தபட்ச எடுத்துக்காட்டாக சுருக்க முயற்சிக்கும்.

பண்பு-அடிப்படை சோதனையில் மேம்பட்ட நுட்பங்கள்

அடிப்படைகளுக்கு அப்பால், பல மேம்பட்ட நுட்பங்கள் உங்கள் பண்பு-அடிப்படை சோதனை உத்திகளை மேலும் மேம்படுத்தலாம்:

1. தனிப்பயன் ஜெனரேட்டர்கள்

சிக்கலான தரவு வகைகள் அல்லது டொமைன்-சார்ந்த தேவைகளுக்கு, நீங்கள் அடிக்கடி தனிப்பயன் ஜெனரேட்டர்களை வரையறுக்க வேண்டியிருக்கும். இந்த ஜெனரேட்டர்கள் உங்கள் அமைப்பிற்கான சரியான மற்றும் பிரதிநிதித்துவ தரவை உருவாக்க வேண்டும். இது உங்கள் பண்புகளின் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப தரவை உருவாக்க மற்றும் பயனற்ற மற்றும் தோல்வியுறும் சோதனை நிகழ்வுகளை மட்டும் உருவாக்குவதைத் தவிர்க்க இது ஒரு சிக்கலான அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கலாம்.

எடுத்துக்காட்டு: நீங்கள் ஒரு தேதி பாகுபடுத்தும் செயல்பாட்டைச் சோதித்தால், ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்குள் சரியான தேதிகளை உருவாக்கும் தனிப்பயன் ஜெனரேட்டர் உங்களுக்குத் தேவைப்படலாம்.

2. அனுமானங்கள்

சில நேரங்களில், பண்புகள் சில நிபந்தனைகளின் கீழ் மட்டுமே செல்லுபடியாகும். இந்த நிபந்தனைகளைப் பூர்த்தி செய்யாத உள்ளீடுகளை நிராகரிக்க சோதனை கட்டமைப்பிடம் கூற நீங்கள் அனுமானங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இது தொடர்புடைய உள்ளீடுகளில் சோதனை முயற்சியைக் குவிக்க உதவுகிறது.

எடுத்துக்காட்டு: எண்களின் பட்டியலின் சராசரியைக் கணக்கிடும் ஒரு செயல்பாட்டை நீங்கள் சோதித்தால், பட்டியல் காலியாக இல்லை என்று நீங்கள் அனுமானிக்கலாம்.

ஹைப்போதெசிஸில், அனுமானங்கள் `hypothesis.assume()` உடன் செயல்படுத்தப்படுகின்றன:

            
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
  ...

            

              
                Copy
              
            
          

3. நிலை இயந்திரங்கள் (State Machines)

பயனர் இடைமுகங்கள் அல்லது நெட்வொர்க் நெறிமுறைகள் போன்ற நிலைகொண்ட அமைப்புகளைச் சோதிக்க நிலை இயந்திரங்கள் பயனுள்ளதாக இருக்கும். நீங்கள் அமைப்பின் சாத்தியமான நிலைகள் மற்றும் மாற்றங்களை வரையறுக்கிறீர்கள், மேலும் சோதனை கட்டமைப்பு வெவ்வேறு நிலைகள் மூலம் அமைப்பை இயக்கும் செயல்களின் வரிசைகளை உருவாக்குகிறது. பண்புகள் பின்னர் ஒவ்வொரு நிலையிலும் அமைப்பு சரியாக செயல்படுவதைச் சரிபார்க்கின்றன.

4. பண்புகளை இணைத்தல்

மேலும் சிக்கலான தேவைகளை வெளிப்படுத்த நீங்கள் பல பண்புகளை ஒரே சோதனையில் இணைக்கலாம். இது குறியீடு நகலெடுப்பைக் குறைக்கவும் ஒட்டுமொத்த சோதனை கவரேஜை மேம்படுத்தவும் உதவும்.

5. கவரேஜ்-வழிகாட்டப்பட்ட ஃபஸ்ஸிங்

சில பண்பு-அடிப்படை சோதனை கருவிகள் கவரேஜ்-வழிகாட்டப்பட்ட ஃபஸ்ஸிங் நுட்பங்களுடன் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன. இது சோதனை கட்டமைப்பை மாறும் வகையில் உருவாக்கப்பட்ட உள்ளீடுகளை சரிசெய்து குறியீடு கவரேஜை அதிகரிக்க அனுமதிக்கிறது, இது ஆழமான பிழைகளை வெளிப்படுத்தக்கூடும்.

பண்பு-அடிப்படை சோதனையை எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்

பண்பு-அடிப்படை சோதனை என்பது பாரம்பரிய யூனிட் சோதனைக்கு மாற்றானது அல்ல, மாறாக ஒரு நிரப்பு நுட்பமாகும். இது குறிப்பாக இதற்கு மிகவும் பொருத்தமானது:

• சிக்கலான தர்க்கம் கொண்ட செயல்பாடுகள்: சாத்தியமான அனைத்து உள்ளீட்டு சேர்க்கைகளையும் கணிப்பது கடினமாக இருக்கும் இடங்களில்.
• தரவு செயலாக்க பைப்லைன்கள்: தரவு மாற்றங்கள் சீரானதாகவும் சரியாகவும் இருப்பதை உறுதிப்படுத்த வேண்டிய இடங்களில்.
• நிலைகொண்ட அமைப்புகள்: அமைப்பின் நடத்தை அதன் உள் நிலையைப் பொறுத்தது.
• கணித அல்காரிதம்கள்: உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகளுக்கு இடையிலான மாறிலிகள் மற்றும் உறவுகளை நீங்கள் வெளிப்படுத்தக்கூடிய இடங்களில்.
• API ஒப்பந்தங்கள்: ஒரு API பரந்த அளவிலான உள்ளீடுகளுக்கு எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்க.

இருப்பினும், ஒரு சில சாத்தியமான உள்ளீடுகளை மட்டுமே கொண்ட மிக எளிய செயல்பாடுகளுக்கு, அல்லது வெளிப்புற அமைப்புகளுடனான தொடர்புகள் சிக்கலானதாகவும் கேலி செய்வது கடினமாகவும் இருக்கும்போது PBT சிறந்த தேர்வாக இருக்காது.

பொதுவான இடர்பாடுகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

பண்பு-அடிப்படை சோதனை குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், சாத்தியமான இடர்பாடுகளைப் பற்றி அறிந்திருப்பதும் சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதும் முக்கியம்:

• மோசமாக வரையறுக்கப்பட்ட பண்புகள்: பண்புகள் நன்கு வரையறுக்கப்படாவிட்டால் அல்லது அமைப்பின் தேவைகளை துல்லியமாக பிரதிபலிக்காவிட்டால், சோதனைகள் பயனற்றதாக இருக்கலாம். பண்புகளைப் பற்றி கவனமாக சிந்திக்கவும், அவை விரிவானதாகவும் அர்த்தமுள்ளதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்யவும் நேரம் ஒதுக்குங்கள்.
• போதுமான தரவு உருவாக்கம் இல்லாமை: ஜெனரேட்டர்கள் பலதரப்பட்ட உள்ளீடுகளை உருவாக்கவில்லை என்றால், சோதனைகள் முக்கியமான எட்ஜ் கேஸ்களைத் தவறவிடக்கூடும். ஜெனரேட்டர்கள் பரந்த அளவிலான சாத்தியமான மதிப்புகள் மற்றும் சேர்க்கைகளை உள்ளடக்கியிருப்பதை உறுதிசெய்யவும். உருவாக்கும் செயல்முறைக்கு வழிகாட்ட எல்லை மதிப்பு பகுப்பாய்வு போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• மெதுவான சோதனை செயலாக்கம்: பண்பு-அடிப்படை சோதனைகள் அதிக எண்ணிக்கையிலான உள்ளீடுகள் காரணமாக எடுத்துக்காட்டு-அடிப்படை சோதனைகளை விட மெதுவாக இருக்கலாம். சோதனை செயலாக்க நேரத்தைக் குறைக்க ஜெனரேட்டர்கள் மற்றும் பண்புகளை மேம்படுத்துங்கள்.
• சீரற்ற தன்மையை அதிகமாக நம்புதல்: சீரற்ற தன்மை PBT-யின் ஒரு முக்கிய அம்சமாக இருந்தாலும், உருவாக்கப்பட்ட உள்ளீடுகள் பொருத்தமானதாகவும் அர்த்தமுள்ளதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்வது முக்கியம். அமைப்பில் எந்தவொரு சுவாரஸ்யமான நடத்தையையும் தூண்ட வாய்ப்பில்லாத முற்றிலும் சீரற்ற தரவை உருவாக்குவதைத் தவிர்க்கவும்.
• சுருக்குதலைப் புறக்கணித்தல்: தோல்வியுறும் சோதனைகளை பிழைத்திருத்தம் செய்வதற்கு சுருக்கும் செயல்முறை முக்கியமானது. சுருக்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளில் கவனம் செலுத்துங்கள் மற்றும் தோல்வியின் மூல காரணத்தைப் புரிந்துகொள்ள அவற்றைப் பயன்படுத்துங்கள். சுருக்குதல் திறம்பட இல்லையென்றால், ஷ்ரிங்கர்கள் அல்லது ஜெனரேட்டர்களை மேம்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• எடுத்துக்காட்டு-அடிப்படை சோதனைகளுடன் இணைக்காமல் இருத்தல்: பண்பு-அடிப்படை சோதனை, எடுத்துக்காட்டு-அடிப்படை சோதனைகளை மாற்றுவதற்குப் பதிலாக, அவற்றை நிறைவு செய்ய வேண்டும். குறிப்பிட்ட காட்சிகள் மற்றும் எட்ஜ் கேஸ்களை உள்ளடக்க எடுத்துக்காட்டு-அடிப்படை சோதனைகளைப் பயன்படுத்தவும், மற்றும் பரந்த கவரேஜ் வழங்கவும் எதிர்பாராத சிக்கல்களைக் கண்டறியவும் பண்பு-அடிப்படை சோதனைகளைப் பயன்படுத்தவும்.

முடிவுரை

குவிக்செக்கில் வேரூன்றிய பண்பு-அடிப்படை சோதனை, மென்பொருள் சோதனை முறைகளில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது. குறிப்பிட்ட எடுத்துக்காட்டுகளில் இருந்து பொதுவான பண்புகளுக்கு கவனத்தை மாற்றுவதன் மூலம், இது டெவலப்பர்களுக்கு மறைக்கப்பட்ட பிழைகளைக் கண்டறியவும், குறியீடு வடிவமைப்பை மேம்படுத்தவும், மற்றும் அவர்களின் மென்பொருளின் சரியான தன்மையில் நம்பிக்கையை அதிகரிக்கவும் அதிகாரம் அளிக்கிறது. PBT-யில் தேர்ச்சி பெறுவதற்கு மனநிலையில் ஒரு மாற்றமும், அமைப்பின் நடத்தை பற்றிய ஆழமான புரிதலும் தேவைப்பட்டாலும், மேம்பட்ட மென்பொருள் தரம் மற்றும் குறைக்கப்பட்ட பராமரிப்புச் செலவுகள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் கிடைக்கும் நன்மைகள் முயற்சிக்கு மதிப்புள்ளவை.

நீங்கள் ஒரு சிக்கலான அல்காரிதம், ஒரு தரவு செயலாக்க பைப்லைன், அல்லது ஒரு நிலைகொண்ட அமைப்பில் பணிபுரிந்தாலும், உங்கள் சோதனை உத்தியில் பண்பு-அடிப்படை சோதனையை இணைப்பதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். உங்கள் விருப்பமான நிரலாக்க மொழியில் கிடைக்கும் குவிக்செக் செயலாக்கங்களை ஆராய்ந்து, உங்கள் குறியீட்டின் சாராம்சத்தைப் பிடிக்கும் பண்புகளை வரையறுக்கத் தொடங்குங்கள். PBT கண்டறியக்கூடிய நுட்பமான பிழைகள் மற்றும் எட்ஜ் கேஸ்களால் நீங்கள் ஆச்சரியப்படுவீர்கள், இது மேலும் வலுவான மற்றும் நம்பகமான மென்பொருளுக்கு வழிவகுக்கும்.

பண்பு-அடிப்படை சோதனையை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலம், உங்கள் குறியீடு எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்ப்பதைத் தாண்டி, அது பரந்த அளவிலான சாத்தியக்கூறுகளில் சரியாக செயல்படுகிறது என்பதை நிரூபிக்கத் தொடங்கலாம்.