การทดสอบตามคุณสมบัติ (Property-Based Testing) ฉบับสมบูรณ์: แนวทางการใช้งาน QuickCheck

ในโลกของซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนในปัจจุบัน การทดสอบหน่วย (unit testing) แบบดั้งเดิมแม้จะมีคุณค่า แต่ก็มักจะไม่เพียงพอในการค้นหาบั๊กที่ซ่อนอยู่และกรณีเฉพาะ (edge cases) การทดสอบตามคุณสมบัติ (Property-based testing หรือ PBT) นำเสนอทางเลือกและส่วนเสริมที่ทรงพลัง โดยเปลี่ยนจุดสนใจจากการทดสอบตามตัวอย่างไปสู่การกำหนดคุณสมบัติ (properties) ที่ควรจะเป็นจริงสำหรับข้อมูลนำเข้าที่หลากหลาย คู่มือนี้จะเจาะลึกเกี่ยวกับการทดสอบตามคุณสมบัติ โดยเน้นที่การใช้งานจริงโดยใช้ไลบรารีสไตล์ QuickCheck

การทดสอบตามคุณสมบัติ (Property-Based Testing) คืออะไร?

การทดสอบตามคุณสมบัติ (PBT) หรือที่เรียกว่า generative testing คือเทคนิคการทดสอบซอฟต์แวร์ที่คุณจะกำหนด คุณสมบัติ ที่โค้ดของคุณควรจะมี แทนที่จะให้ตัวอย่างอินพุต-เอาต์พุตที่เฉพาะเจาะจง จากนั้นเฟรมเวิร์กการทดสอบจะสร้างข้อมูลนำเข้าแบบสุ่มจำนวนมากโดยอัตโนมัติและตรวจสอบว่าคุณสมบัติเหล่านี้ยังคงเป็นจริง หากคุณสมบัติล้มเหลว เฟรมเวิร์กจะพยายามลดขนาด (shrink) อินพุตที่ล้มเหลวให้เป็นตัวอย่างที่เล็กที่สุดและสามารถทำซ้ำได้

ลองนึกภาพตามนี้: แทนที่จะพูดว่า "ถ้าฉันให้ฟังก์ชันรับอินพุต 'X' ฉันคาดหวังผลลัพธ์ 'Y'" คุณจะพูดว่า "ไม่ว่าฉันจะให้อินพุตอะไรกับฟังก์ชันนี้ (ภายใต้ข้อจำกัดบางอย่าง) ข้อความต่อไปนี้ (คุณสมบัติ) จะต้องเป็นจริงเสมอ"

ประโยชน์ของการทดสอบตามคุณสมบัติ:

• ค้นพบ Edge Cases: PBT ยอดเยี่ยมในการค้นหา edge cases ที่ไม่คาดคิดซึ่งการทดสอบตามตัวอย่างแบบดั้งเดิมอาจพลาดไป เนื่องจากมันสำรวจพื้นที่ของอินพุตที่กว้างกว่ามาก
• เพิ่มความมั่นใจ: เมื่อคุณสมบัติเป็นจริงกับอินพุตที่สร้างขึ้นแบบสุ่มหลายพันรายการ คุณจะมั่นใจในความถูกต้องของโค้ดได้มากขึ้น
• ปรับปรุงการออกแบบโค้ด: กระบวนการกำหนดคุณสมบัตินำไปสู่ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของระบบและสามารถส่งผลต่อการออกแบบโค้ดที่ดีขึ้นได้
• ลดการบำรุงรักษาเทสต์: คุณสมบัตินั้นมักจะเสถียรกว่าการทดสอบตามตัวอย่าง ทำให้ต้องการการบำรุงรักษาน้อยลงเมื่อโค้ดมีการเปลี่ยนแปลง การเปลี่ยนการ υλοποίηση (implementation) ในขณะที่ยังคงคุณสมบัติเดิมไว้จะไม่ทำให้เทสต์ไม่ถูกต้อง
• การทำงานอัตโนมัติ: กระบวนการสร้างเทสต์และลดขนาดอินพุตเป็นไปโดยอัตโนมัติทั้งหมด ทำให้นักพัฒนามีเวลาไปโฟกัสที่การกำหนดคุณสมบัติที่มีความหมาย

QuickCheck: ผู้บุกเบิก

QuickCheck ซึ่งเดิมพัฒนาขึ้นสำหรับภาษาโปรแกรม Haskell เป็นไลบรารีการทดสอบตามคุณสมบัติที่รู้จักกันดีและมีอิทธิพลมากที่สุด มันมีวิธีการแบบประกาศ (declarative) เพื่อกำหนดคุณสมบัติและสร้างข้อมูลทดสอบโดยอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบคุณสมบัติเหล่านั้น ความสำเร็จของ QuickCheck ได้สร้างแรงบันดาลใจให้เกิดการนำไปใช้ในภาษาอื่นๆ มากมาย ซึ่งมักจะยืมชื่อ "QuickCheck" หรือหลักการหลักของมันมาใช้

องค์ประกอบหลักของการใช้งานสไตล์ QuickCheck คือ:

• การนิยามคุณสมบัติ (Property Definition): คุณสมบัติคือข้อความที่ควรจะเป็นจริงสำหรับอินพุตที่ถูกต้องทั้งหมด โดยทั่วไปจะแสดงเป็นฟังก์ชันที่รับอินพุตที่สร้างขึ้นมาเป็นอาร์กิวเมนต์และส่งคืนค่าบูลีน (จริงถ้าคุณสมบัติเป็นจริง, เท็จถ้าไม่)
• ตัวสร้าง (Generator): ตัวสร้างมีหน้าที่สร้างอินพุตแบบสุ่มของประเภทข้อมูลที่ระบุ ไลบรารี QuickCheck มักจะมีตัวสร้างในตัวสำหรับประเภทข้อมูลทั่วไป เช่น จำนวนเต็ม สตริง และบูลีน และอนุญาตให้คุณกำหนดตัวสร้างที่กำหนดเองสำหรับประเภทข้อมูลของคุณเองได้
• ตัวลดขนาด (Shrinker): ตัวลดขนาดคือฟังก์ชันที่พยายามทำให้อินพุตที่ล้มเหลว (failing input) ง่ายขึ้นให้เป็นตัวอย่างที่เล็กที่สุดและสามารถทำซ้ำได้ นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดีบัก เพราะมันช่วยให้คุณระบุสาเหตุของความล้มเหลวได้อย่างรวดเร็ว
• เฟรมเวิร์กการทดสอบ (Testing Framework): เฟรมเวิร์กการทดสอบจะควบคุมกระบวนการทดสอบโดยการสร้างอินพุต รันคุณสมบัติ และรายงานความล้มเหลวใดๆ

การใช้งาน QuickCheck เชิงปฏิบัติ (ตัวอย่างเชิงแนวคิด)

แม้ว่าการใช้งานเต็มรูปแบบจะอยู่นอกเหนือขอบเขตของเอกสารนี้ แต่เรามาดูแนวคิดหลักด้วยตัวอย่างเชิงแนวคิดแบบง่ายๆ โดยใช้ไวยากรณ์คล้าย Python เราจะเน้นไปที่ฟังก์ชันที่ทำการกลับลำดับรายการ (list)

1. กำหนดฟังก์ชันที่ต้องการทดสอบ

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

2. กำหนดคุณสมบัติ

`reverse_list` ควรมีคุณสมบัติอะไรบ้าง? นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• การกลับลำดับสองครั้งจะได้รายการเดิมกลับมา: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
• ความยาวของรายการที่กลับลำดับแล้วจะเท่ากับของเดิม: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
• การกลับลำดับรายการว่างจะได้รายการว่างกลับมา: `reverse_list([]) == []`

3. กำหนดตัวสร้าง (Generators) (สมมติ)

เราต้องการวิธีสร้างรายการแบบสุ่ม สมมติว่าเรามีฟังก์ชัน `generate_list` ที่รับความยาวสูงสุดเป็นอาร์กิวเมนต์และส่งคืนรายการของจำนวนเต็มแบบสุ่ม

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

4. กำหนด Test Runner (สมมติ)

# Test runner สมมติ
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}")
        # พยายามลดขนาดอินพุต (ไม่ได้ υλοποίηση ไว้ที่นี่)
        break # หยุดหลังจากล้มเหลวครั้งแรกเพื่อความเรียบง่าย
    except Exception as e:
      print(f"Exception raised for input: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Property passed all tests!")

5. เขียนการทดสอบ

ตอนนี้เราสามารถใช้เฟรมเวิร์กสมมติของเราเพื่อเขียนการทดสอบได้:

# คุณสมบัติที่ 1: การกลับลำดับสองครั้งจะได้รายการเดิมกลับมา
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# คุณสมบัติที่ 2: ความยาวของรายการที่กลับลำดับแล้วจะเท่ากับของเดิม
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# คุณสมบัติที่ 3: การกลับลำดับรายการว่างจะได้รายการว่างกลับมา
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# รันการทดสอบ
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  #จะเป็นรายการว่างเสมอ

หมายเหตุสำคัญ: นี่เป็นตัวอย่างที่เรียบง่ายมากเพื่อการอธิบาย การใช้งาน QuickCheck ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นซับซ้อนกว่าและมีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การลดขนาด (shrinking), ตัวสร้าง (generators) ที่ซับซ้อนกว่า และการรายงานข้อผิดพลาดที่ดีกว่า

การใช้งาน QuickCheck ในภาษาต่างๆ

แนวคิดของ QuickCheck ได้ถูกนำไปใช้ในภาษาโปรแกรมต่างๆ มากมาย นี่คือบางส่วนที่ได้รับความนิยม:

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

การเลือกใช้งานขึ้นอยู่กับภาษาโปรแกรมและเฟรมเวิร์กการทดสอบที่คุณต้องการ

ตัวอย่าง: การใช้ Hypothesis (Python)

เรามาดูตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นโดยใช้ Hypothesis ใน Python Hypothesis เป็นไลบรารีการทดสอบตามคุณสมบัติที่ทรงพลังและยืดหยุ่น

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


#ในการรันเทสต์ ให้รัน pytest
#ตัวอย่าง: pytest your_test_file.py

คำอธิบาย:

• `@given(lists(integers()))` เป็น decorator ที่บอกให้ Hypothesis สร้างรายการของจำนวนเต็มเป็นอินพุตให้กับฟังก์ชันทดสอบ
• `lists(integers())` เป็น strategy ที่ระบุวิธีการสร้างข้อมูล Hypothesis มี strategies สำหรับประเภทข้อมูลต่างๆ และช่วยให้คุณสามารถรวมมันเข้าด้วยกันเพื่อสร้าง generators ที่ซับซ้อนมากขึ้น
• คำสั่ง `assert` กำหนดคุณสมบัติที่ควรจะเป็นจริง

เมื่อคุณรันเทสต์นี้ด้วย `pytest` (หลังจากติดตั้ง Hypothesis) Hypothesis จะสร้างรายการสุ่มจำนวนมากโดยอัตโนมัติและตรวจสอบว่าคุณสมบัติเป็นจริง หากคุณสมบัติล้มเหลว Hypothesis จะพยายามลดขนาดอินพุตที่ล้มเหลวให้เป็นตัวอย่างที่เล็กที่สุด

เทคนิคขั้นสูงในการทดสอบตามคุณสมบัติ

นอกเหนือจากพื้นฐานแล้ว ยังมีเทคนิคขั้นสูงอีกหลายอย่างที่สามารถปรับปรุงกลยุทธ์การทดสอบตามคุณสมบัติของคุณได้:

1. Custom Generators

สำหรับประเภทข้อมูลที่ซับซ้อนหรือข้อกำหนดเฉพาะของโดเมน คุณมักจะต้องกำหนดตัวสร้าง (generators) ที่กำหนดเอง ตัวสร้างเหล่านี้ควรสร้างข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นตัวแทนสำหรับระบบของคุณ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อสร้างข้อมูลให้พอดีกับข้อกำหนดเฉพาะของคุณสมบัติของคุณ และหลีกเลี่ยงการสร้างกรณีทดสอบที่ไร้ประโยชน์และล้มเหลวเท่านั้น

ตัวอย่าง: หากคุณกำลังทดสอบฟังก์ชันแยกวิเคราะห์วันที่ คุณอาจต้องมีตัวสร้างที่กำหนดเองที่สร้างวันที่ที่ถูกต้องภายในช่วงที่กำหนด

2. Assumptions

บางครั้งคุณสมบัติจะใช้ได้ภายใต้เงื่อนไขบางอย่างเท่านั้น คุณสามารถใช้ assumptions (ข้อสันนิษฐาน) เพื่อบอกให้เฟรมเวิร์กการทดสอบทิ้งอินพุตที่ไม่ตรงตามเงื่อนไขเหล่านี้ ซึ่งจะช่วยมุ่งเน้นความพยายามในการทดสอบไปที่อินพุตที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่าง: หากคุณกำลังทดสอบฟังก์ชันที่คำนวณค่าเฉลี่ยของรายการตัวเลข คุณอาจตั้งสมมติฐานว่ารายการนั้นไม่ว่างเปล่า

ใน Hypothesis, assumptions จะถูก υλοποίηση ด้วย `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)
  # ยืนยันบางอย่างเกี่ยวกับค่าเฉลี่ย
  ...

3. State Machines

State machines มีประโยชน์สำหรับการทดสอบระบบที่มีสถานะ (stateful) เช่น ส่วนติดต่อผู้ใช้ (UI) หรือโปรโตคอลเครือข่าย คุณกำหนดสถานะที่เป็นไปได้และการเปลี่ยนสถานะของระบบ และเฟรมเวิร์กการทดสอบจะสร้างลำดับของการกระทำที่ขับเคลื่อนระบบผ่านสถานะต่างๆ จากนั้นคุณสมบัติจะตรวจสอบว่าระบบทำงานอย่างถูกต้องในแต่ละสถานะ

4. การรวมคุณสมบัติ (Combining Properties)

คุณสามารถรวมคุณสมบัติหลายอย่างเข้ากับการทดสอบเดียวเพื่อแสดงความต้องการที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถช่วยลดการทำซ้ำของโค้ดและปรับปรุงความครอบคลุมของการทดสอบโดยรวม

5. Coverage-Guided Fuzzing

เครื่องมือทดสอบตามคุณสมบัติบางตัวผสานรวมกับเทคนิค coverage-guided fuzzing ซึ่งช่วยให้เฟรมเวิร์กการทดสอบสามารถปรับอินพุตที่สร้างขึ้นแบบไดนามิกเพื่อให้ครอบคลุมโค้ดได้สูงสุด ซึ่งอาจเปิดเผยบั๊กที่ซ่อนอยู่ลึกกว่าเดิม

เมื่อใดควรใช้การทดสอบตามคุณสมบัติ

การทดสอบตามคุณสมบัติไม่ใช่สิ่งที่จะมาแทนที่การทดสอบหน่วยแบบดั้งเดิม แต่เป็นเทคนิคเสริม มันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับ:

• ฟังก์ชันที่มีตรรกะซับซ้อน: ซึ่งเป็นการยากที่จะคาดเดาการผสมผสานอินพุตที่เป็นไปได้ทั้งหมด
• Data Processing Pipelines: ที่คุณต้องแน่ใจว่าการแปลงข้อมูลมีความสอดคล้องและถูกต้อง
• ระบบที่มีสถานะ (Stateful Systems): ที่พฤติกรรมของระบบขึ้นอยู่กับสถานะภายใน
• อัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์: ที่คุณสามารถแสดงความไม่แปรเปลี่ยน (invariants) และความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุตได้
• สัญญาของ API (API Contracts): เพื่อตรวจสอบว่า API ทำงานตามที่คาดไว้สำหรับอินพุตที่หลากหลาย

อย่างไรก็ตาม PBT อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับฟังก์ชันที่ง่ายมากซึ่งมีอินพุตที่เป็นไปได้เพียงไม่กี่อย่าง หรือเมื่อการโต้ตอบกับระบบภายนอกมีความซับซ้อนและยากต่อการจำลอง (mock)

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

แม้ว่าการทดสอบตามคุณสมบัติจะมีประโยชน์อย่างมาก แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นและปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• คุณสมบัติที่กำหนดไม่ดี: หากคุณสมบัติไม่ได้ถูกกำหนดไว้อย่างดีหรือไม่สะท้อนความต้องการของระบบอย่างถูกต้อง การทดสอบอาจไม่มีประสิทธิภาพ ควรใช้เวลาคิดเกี่ยวกับคุณสมบัติอย่างรอบคอบและตรวจสอบให้แน่ใจว่าครอบคลุมและมีความหมาย
• การสร้างข้อมูลไม่เพียงพอ: หาก generators ไม่ได้สร้างอินพุตที่หลากหลาย การทดสอบอาจพลาด edge cases ที่สำคัญ ตรวจสอบให้แน่ใจว่า generators ครอบคลุมค่าและการผสมผสานที่เป็นไปได้ในวงกว้าง ลองใช้เทคนิคเช่นการวิเคราะห์ค่าขอบเขต (boundary value analysis) เพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการสร้าง
• การทดสอบที่ทำงานช้า: การทดสอบตามคุณสมบัติอาจช้ากว่าการทดสอบตามตัวอย่างเนื่องจากมีอินพุตจำนวนมาก ควรปรับปรุง generators และคุณสมบัติเพื่อลดเวลาในการทดสอบ
• การพึ่งพาการสุ่มมากเกินไป: แม้ว่าการสุ่มจะเป็นส่วนสำคัญของ PBT แต่สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่าอินพุตที่สร้างขึ้นยังคงมีความเกี่ยวข้องและมีความหมาย หลีกเลี่ยงการสร้างข้อมูลแบบสุ่มอย่างสมบูรณ์ซึ่งไม่น่าจะกระตุ้นพฤติกรรมที่น่าสนใจในระบบ
• การเพิกเฉยต่อการลดขนาด (Shrinking): กระบวนการลดขนาดมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการดีบักการทดสอบที่ล้มเหลว ควรให้ความสนใจกับตัวอย่างที่ถูกลดขนาดและใช้เพื่อทำความเข้าใจสาเหตุของความล้มเหลว หากการลดขนาดไม่มีประสิทธิภาพ ให้พิจารณาปรับปรุง shrinkers หรือ generators
• ไม่ได้ใช้ร่วมกับการทดสอบตามตัวอย่าง: การทดสอบตามคุณสมบัติควรเป็นส่วนเสริม ไม่ใช่แทนที่การทดสอบตามตัวอย่าง ควรใช้การทดสอบตามตัวอย่างเพื่อครอบคลุมสถานการณ์และ edge cases ที่เฉพาะเจาะจง และใช้การทดสอบตามคุณสมบัติเพื่อให้ครอบคลุมในวงกว้างและค้นพบปัญหาที่ไม่คาดคิด

สรุป

การทดสอบตามคุณสมบัติ ซึ่งมีรากฐานมาจาก QuickCheck ถือเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในวิธีการทดสอบซอฟต์แวร์ โดยการเปลี่ยนจุดสนใจจากตัวอย่างเฉพาะไปสู่คุณสมบัติทั่วไป ช่วยให้นักพัฒนาสามารถค้นพบบั๊กที่ซ่อนอยู่ ปรับปรุงการออกแบบโค้ด และเพิ่มความมั่นใจในความถูกต้องของซอฟต์แวร์ของตน แม้ว่าการจะเชี่ยวชาญ PBT ต้องมีการปรับเปลี่ยนกรอบความคิดและความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของระบบ แต่ประโยชน์ในแง่ของคุณภาพซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้นและต้นทุนการบำรุงรักษาที่ลดลงก็คุ้มค่ากับความพยายาม

ไม่ว่าคุณจะทำงานเกี่ยวกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อน, data processing pipeline, หรือระบบที่มีสถานะ ลองพิจารณาผนวกการทดสอบตามคุณสมบัติเข้ากับกลยุทธ์การทดสอบของคุณ สำรวจการใช้งาน QuickCheck ที่มีอยู่ในภาษาโปรแกรมที่คุณต้องการและเริ่มกำหนดคุณสมบัติที่จับแก่นแท้ของโค้ดของคุณ คุณอาจจะประหลาดใจกับบั๊กเล็กๆ น้อยๆ และ edge cases ที่ PBT สามารถค้นพบได้ ซึ่งจะนำไปสู่ซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น

ด้วยการยอมรับการทดสอบตามคุณสมบัติ คุณสามารถก้าวไปไกลกว่าแค่การตรวจสอบว่าโค้ดของคุณทำงานตามที่คาดไว้ และเริ่มพิสูจน์ว่ามันทำงาน อย่างถูกต้อง ในความเป็นไปได้ที่หลากหลาย