Опановуємо тестування на основі властивостей: посібник із реалізації QuickCheck

У сучасному складному світі програмного забезпечення традиційне юніт-тестування, хоч і є цінним, часто не справляється з виявленням неочевидних багів та граничних випадків. Тестування на основі властивостей (PBT) пропонує потужну альтернативу та доповнення, зміщуючи фокус із тестів на основі прикладів на визначення властивостей, які мають залишатися істинними для широкого діапазону вхідних даних. Цей посібник пропонує глибоке занурення у тестування на основі властивостей, зосереджуючись на практичній реалізації з використанням бібліотек у стилі QuickCheck.

Що таке тестування на основі властивостей?

Тестування на основі властивостей (PBT), також відоме як генеративне тестування, — це техніка тестування програмного забезпечення, за якої ви визначаєте властивості, яким повинен відповідати ваш код, замість того, щоб надавати конкретні приклади вхідних-вихідних даних. Тестувальний фреймворк потім автоматично генерує велику кількість випадкових вхідних даних і перевіряє, чи ці властивості виконуються. Якщо властивість не виконується, фреймворк намагається скоротити (shrink) вхідні дані, що призвели до збою, до мінімального відтворюваного прикладу.

Уявіть це так: замість того, щоб говорити "якщо я передам функції вхідні дані 'X', я очікую результат 'Y'", ви кажете "незалежно від того, які вхідні дані я передам цій функції (в межах певних обмежень), наступне твердження (властивість) завжди має бути істинним".

Переваги тестування на основі властивостей:

Виявлення граничних випадків: PBT чудово знаходить неочікувані граничні випадки, які традиційні тести на основі прикладів можуть пропустити. Воно досліджує значно ширший простір вхідних даних.
Підвищена впевненість: Коли властивість залишається істинною для тисяч випадково згенерованих вхідних даних, ви можете бути більш впевненими у правильності свого коду.
Покращений дизайн коду: Процес визначення властивостей часто призводить до глибшого розуміння поведінки системи та може вплинути на кращий дизайн коду.
Зменшення обсягу підтримки тестів: Властивості часто є більш стабільними, ніж тести на основі прикладів, і потребують менше підтримки в міру розвитку коду. Зміна реалізації при збереженні тих самих властивостей не робить тести недійсними.
Автоматизація: Процеси генерації тестів та скорочення даних повністю автоматизовані, що дозволяє розробникам зосередитися на визначенні значущих властивостей.

QuickCheck: Першопроходець

QuickCheck, спочатку розроблена для мови програмування Haskell, є найвідомішою та найвпливовішою бібліотекою для тестування на основі властивостей. Вона надає декларативний спосіб визначення властивостей та автоматично генерує тестові дані для їх перевірки. Успіх QuickCheck надихнув на створення численних реалізацій іншими мовами, які часто запозичують назву "QuickCheck" або її основні принципи.

Ключовими компонентами реалізації в стилі QuickCheck є:

Визначення властивості: Властивість — це твердження, яке має бути істинним для всіх допустимих вхідних даних. Зазвичай вона виражається у вигляді функції, яка приймає згенеровані вхідні дані як аргументи та повертає логічне значення (true, якщо властивість виконується, інакше false).
Генератор: Генератор відповідає за створення випадкових вхідних даних певного типу. Бібліотеки QuickCheck зазвичай надають вбудовані генератори для поширених типів, таких як цілі числа, рядки та логічні значення, і дозволяють визначати власні генератори для ваших типів даних.
Скорочувач (Shrinker): Скорочувач — це функція, яка намагається спростити вхідні дані, що спричинили збій, до мінімального, відтворюваного прикладу. Це надзвичайно важливо для налагодження, оскільки допомагає швидко визначити першопричину збою.
Тестувальний фреймворк: Тестувальний фреймворк керує процесом тестування, генеруючи вхідні дані, виконуючи перевірку властивостей та звітуючи про будь-які збої.

Практична реалізація QuickCheck (Концептуальний приклад)

Хоча повна реалізація виходить за рамки цього документа, давайте проілюструємо ключові концепції на спрощеному, концептуальному прикладі з використанням гіпотетичного синтаксису, схожого на Python. Ми зосередимося на функції, яка перевертає список.

1. Визначення функції, що тестується


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

2. Визначення властивостей

Яким властивостям повинна відповідати `reverse_list`? Ось декілька з них:

Подвійне перевертання повертає вихідний список: `reverse_list(reverse_list(lst)) == lst`
Довжина перевернутого списку така ж, як і вихідного: `len(reverse_list(lst)) == len(lst)`
Перевертання порожнього списку повертає порожній список: `reverse_list([]) == []`

3. Визначення генераторів (Гіпотетично)

Нам потрібен спосіб генерувати випадкові списки. Припустимо, у нас є функція `generate_list`, яка приймає максимальну довжину як аргумент і повертає список випадкових цілих чисел.


# Гіпотетична функція-генератор
def generate_list(max_length):
  length = random.randint(0, max_length)
  return [random.randint(-100, 100) for _ in range(length)]

4. Визначення виконавця тестів (Гіпотетично)


# Гіпотетичний виконавець тестів (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}")
        # Спроба скоротити вхідні дані (тут не реалізовано)
        break # Зупинка після першого збою для простоти
    except Exception as e:
      print(f"Exception raised for input: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Property passed all tests!")

5. Написання тестів

Тепер ми можемо використовувати наш гіпотетичний фреймворк для написання тестів:


# Властивість 1: Подвійне перевертання повертає вихідний список
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# Властивість 2: Довжина перевернутого списку така ж, як і вихідного
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# Властивість 3: Перевертання порожнього списку повертає порожній список
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# Запуск тестів
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  #Завжди порожній список

Важливе зауваження: Це значно спрощений приклад для ілюстрації. Реальні реалізації QuickCheck є більш складними та надають такі функції, як скорочення даних, більш просунуті генератори та краще звітування про помилки.

Реалізації QuickCheck різними мовами

Концепція QuickCheck була перенесена на численні мови програмування. Ось деякі популярні реалізації:

Haskell: `QuickCheck` (оригінал)
Erlang: `PropEr`
Python: `Hypothesis`, `pytest-quickcheck`
JavaScript: `jsverify`, `fast-check`
Java: `JUnit Quickcheck`
Kotlin: `kotest` (підтримує тестування на основі властивостей)
C#: `FsCheck`
Scala: `ScalaCheck`

Вибір реалізації залежить від вашої мови програмування та уподобань щодо тестувального фреймворку.

Приклад: Використання Hypothesis (Python)

Розглянемо більш конкретний приклад з використанням Hypothesis у Python. Hypothesis — це потужна та гнучка бібліотека для тестування на основі властивостей.


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


# Щоб запустити тести, виконайте pytest
# Приклад: pytest ваш_тестовий_файл.py

Пояснення:

`@given(lists(integers()))` — це декоратор, який вказує Hypothesis генерувати списки цілих чисел як вхідні дані для тестової функції.
`lists(integers())` — це стратегія, яка визначає, як генерувати дані. Hypothesis надає стратегії для різних типів даних і дозволяє їх комбінувати для створення більш складних генераторів.
Оператори `assert` визначають властивості, які повинні бути істинними.

Коли ви запускаєте цей тест за допомогою `pytest` (після встановлення Hypothesis), Hypothesis автоматично згенерує велику кількість випадкових списків і перевірить, чи виконуються властивості. Якщо властивість не виконується, Hypothesis спробує скоротити вхідні дані, що спричинили збій, до мінімального прикладу.

Просунуті техніки в тестуванні на основі властивостей

Крім основ, існує кілька просунутих технік, які можуть ще більше покращити ваші стратегії тестування на основі властивостей:

1. Власні генератори

Для складних типів даних або вимог, специфічних для предметної області, вам часто доведеться визначати власні генератори. Ці генератори повинні створювати валідні та репрезентативні дані для вашої системи. Це може включати використання складнішого алгоритму для генерації даних, щоб відповідати конкретним вимогам ваших властивостей та уникнути генерації лише марних тестових випадків, які завжди зазнаватимуть невдачі.

Приклад: Якщо ви тестуєте функцію розбору дати, вам може знадобитися власний генератор, який створює коректні дати в певному діапазоні.

2. Припущення

Іноді властивості є дійсними лише за певних умов. Ви можете використовувати припущення, щоб повідомити тестувальному фреймворку, що потрібно відкидати вхідні дані, які не відповідають цим умовам. Це допомагає зосередити зусилля на тестуванні релевантних вхідних даних.

Приклад: Якщо ви тестуєте функцію, яка обчислює середнє значення списку чисел, ви можете припустити, що список не є порожнім.

У Hypothesis припущення реалізуються за допомогою `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)
  # Перевірка чогось щодо середнього значення
  ...

3. Машини станів

Машини станів корисні для тестування систем зі станом, таких як користувацькі інтерфейси або мережеві протоколи. Ви визначаєте можливі стани та переходи системи, а тестувальний фреймворк генерує послідовності дій, які проводять систему через різні стани. Потім властивості перевіряють, чи система поводиться коректно в кожному стані.

4. Комбінування властивостей

Ви можете комбінувати кілька властивостей в одному тесті, щоб виразити більш складні вимоги. Це може допомогти зменшити дублювання коду та покращити загальне покриття тестів.

5. Фазинг, керований покриттям

Деякі інструменти для тестування на основі властивостей інтегруються з техніками фазингу, керованого покриттям. Це дозволяє тестувальному фреймворку динамічно налаштовувати згенеровані вхідні дані для максимізації покриття коду, потенційно виявляючи глибші баги.

Коли використовувати тестування на основі властивостей

Тестування на основі властивостей не є заміною традиційного юніт-тестування, а радше доповнюючою технікою. Воно особливо добре підходить для:

Функцій зі складною логікою: Де важко передбачити всі можливі комбінації вхідних даних.
Конвеєрів обробки даних: Де потрібно переконатися, що перетворення даних є послідовними та правильними.
Систем зі станом: Де поведінка системи залежить від її внутрішнього стану.
Математичних алгоритмів: Де можна виразити інваріанти та зв'язки між вхідними та вихідними даними.
Контрактів API: Для перевірки того, що API поводиться очікуваним чином для широкого діапазону вхідних даних.

Однак, PBT може бути не найкращим вибором для дуже простих функцій з кількома можливими вхідними даними, або коли взаємодія із зовнішніми системами є складною та важкою для мокування.

Поширені помилки та найкращі практики

Хоча тестування на основі властивостей пропонує значні переваги, важливо знати про потенційні підводні камені та дотримуватися найкращих практик:

Неправильно визначені властивості: Якщо властивості не визначені чітко або не точно відображають вимоги системи, тести можуть бути неефективними. Витрачайте час на ретельне обмірковування властивостей та переконайтеся, що вони є вичерпними та значущими.
Недостатня генерація даних: Якщо генератори не створюють різноманітний діапазон вхідних даних, тести можуть пропустити важливі граничні випадки. Переконайтеся, що генератори охоплюють широкий спектр можливих значень та комбінацій. Розгляньте використання технік, таких як аналіз граничних значень, для керування процесом генерації.
Повільне виконання тестів: Тести на основі властивостей можуть бути повільнішими, ніж тести на основі прикладів, через велику кількість вхідних даних. Оптимізуйте генератори та властивості, щоб мінімізувати час виконання тестів.
Надмірна залежність від випадковості: Хоча випадковість є ключовим аспектом PBT, важливо переконатися, що згенеровані вхідні дані все ще є релевантними та значущими. Уникайте генерації абсолютно випадкових даних, які навряд чи спровокують цікаву поведінку в системі.
Ігнорування скорочення (shrinking): Процес скорочення є вирішальним для налагодження тестів, що зазнали невдачі. Звертайте увагу на скорочені приклади та використовуйте їх для розуміння першопричини збою. Якщо скорочення не є ефективним, розгляньте можливість покращення скорочувачів або генераторів.
Не поєднувати з тестами на основі прикладів: Тестування на основі властивостей повинно доповнювати, а не замінювати тести на основі прикладів. Використовуйте тести на основі прикладів для покриття конкретних сценаріїв та граничних випадків, а тести на основі властивостей — для забезпечення ширшого покриття та виявлення неочікуваних проблем.

Висновок

Тестування на основі властивостей, що бере свій початок у QuickCheck, є значним кроком уперед у методологіях тестування програмного забезпечення. Зміщуючи фокус з конкретних прикладів на загальні властивості, воно дає змогу розробникам виявляти приховані баги, покращувати дизайн коду та підвищувати впевненість у правильності їхнього програмного забезпечення. Хоча опанування PBT вимагає зміни мислення та глибшого розуміння поведінки системи, переваги у вигляді покращеної якості програмного забезпечення та зниження витрат на підтримку варті докладених зусиль.

Незалежно від того, чи працюєте ви над складним алгоритмом, конвеєром обробки даних чи системою зі станом, розгляньте можливість включення тестування на основі властивостей у свою стратегію тестування. Дослідіть реалізації QuickCheck, доступні для вашої мови програмування, та почніть визначати властивості, які відображають суть вашого коду. Ви, ймовірно, будете здивовані неочевидними багами та граничними випадками, які може виявити PBT, що призведе до створення більш надійного програмного забезпечення.

Застосовуючи тестування на основі властивостей, ви можете вийти за межі простої перевірки того, що ваш код працює, як очікувалося, і почати доводити, що він працює коректно у величезному діапазоні можливостей.