M

MLOG

Tiếng Việt

Khám phá kiểm thử dựa trên thuộc tính với một triển khai QuickCheck thực tế. Nâng cao chiến lược kiểm thử của bạn với các kỹ thuật tự động, mạnh mẽ để có phần mềm đáng tin cậy hơn.

Làm Chủ Kiểm Thử Dựa Trên Thuộc Tính: Hướng Dẫn Triển Khai QuickCheck

Trong bối cảnh phần mềm phức tạp ngày nay, kiểm thử đơn vị truyền thống, dù có giá trị, thường không đủ sức phát hiện các lỗi tinh vi và trường hợp biên. Kiểm thử dựa trên thuộc tính (PBT) mang đến một giải pháp thay thế và bổ sung mạnh mẽ, chuyển trọng tâm từ các bài kiểm thử dựa trên ví dụ sang việc định nghĩa các thuộc tính phải luôn đúng với một loạt các đầu vào. Hướng dẫn này cung cấp một cái nhìn sâu sắc về kiểm thử dựa trên thuộc tính, đặc biệt tập trung vào việc triển khai thực tế bằng các thư viện theo phong cách QuickCheck.

Kiểm Thử Dựa Trên Thuộc Tính là gì?

Kiểm thử dựa trên thuộc tính (PBT), còn được gọi là kiểm thử sinh dữ liệu (generative testing), là một kỹ thuật kiểm thử phần mềm mà ở đó bạn định nghĩa các thuộc tính mà mã của bạn phải thỏa mãn, thay vì cung cấp các ví dụ đầu vào-đầu ra cụ thể. Framework kiểm thử sau đó sẽ tự động tạo ra một số lượng lớn các đầu vào ngẫu nhiên và xác minh rằng các thuộc tính này được duy trì. Nếu một thuộc tính thất bại, framework sẽ cố gắng thu nhỏ (shrink) đầu vào gây lỗi thành một ví dụ tối thiểu, có thể tái tạo được.

Hãy hình dung như thế này: thay vì nói "nếu tôi cung cấp cho hàm đầu vào 'X', tôi mong đợi đầu ra 'Y'", bạn nói "bất kể tôi cung cấp cho hàm này đầu vào nào (trong những ràng buộc nhất định), câu lệnh sau đây (thuộc tính) phải luôn đúng".

Lợi ích của Kiểm Thử Dựa Trên Thuộc Tính:

QuickCheck: Người Tiên Phong

QuickCheck, ban đầu được phát triển cho ngôn ngữ lập trình Haskell, là thư viện kiểm thử dựa trên thuộc tính nổi tiếng và có ảnh hưởng nhất. Nó cung cấp một cách khai báo để xác định các thuộc tính và tự động tạo dữ liệu kiểm thử để xác minh chúng. Sự thành công của QuickCheck đã truyền cảm hứng cho nhiều triển khai khác trong các ngôn ngữ khác, thường mượn tên "QuickCheck" hoặc các nguyên tắc cốt lõi của nó.

Các thành phần chính của một triển khai theo phong cách QuickCheck là:

Một Triển Khai QuickCheck Thực Tế (Ví dụ Khái niệm)

Mặc dù một triển khai đầy đủ nằm ngoài phạm vi của tài liệu này, hãy minh họa các khái niệm chính bằng một ví dụ khái niệm, đơn giản hóa sử dụng cú pháp giả tưởng giống Python. Chúng ta sẽ tập trung vào một hàm đảo ngược một danh sách.

1. Xác định Hàm cần Kiểm thử


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

2. Xác định các Thuộc tính

Hàm `reverse_list` nên thỏa mãn những thuộc tính nào? Dưới đây là một vài ví dụ:

3. Xác định các Bộ tạo (Giả định)

Chúng ta cần một cách để tạo ra các danh sách ngẫu nhiên. Giả sử chúng ta có một hàm `generate_list` nhận vào độ dài tối đa làm đối số và trả về một danh sách các số nguyên ngẫu nhiên.


# Hàm tạo giả định
def generate_list(max_length):
  length = random.randint(0, max_length)
  return [random.randint(-100, 100) for _ in range(length)]

4. Xác định Trình chạy Kiểm thử (Giả định)


# Trình chạy kiểm thử giả định
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"Thuộc tính thất bại với đầu vào: {input_value}")
        # Cố gắng thu nhỏ đầu vào (chưa được triển khai ở đây)
        break # Dừng lại sau lỗi đầu tiên cho đơn giản
    except Exception as e:
      print(f"Ngoại lệ xảy ra với đầu vào: {input_value}: {e}")
      break
  else:
    print("Thuộc tính đã vượt qua tất cả các bài kiểm tra!")

5. Viết các Bài Kiểm thử

Bây giờ chúng ta có thể sử dụng framework giả định của mình để viết các bài kiểm thử:


# Thuộc tính 1: Đảo ngược hai lần trả về danh sách ban đầu
def property_reverse_twice(lst):
  return reverse_list(reverse_list(lst)) == lst

# Thuộc tính 2: Độ dài của danh sách đã đảo ngược giống với danh sách gốc
def property_length_preserved(lst):
  return len(reverse_list(lst)) == len(lst)

# Thuộc tính 3: Đảo ngược một danh sách rỗng trả về một danh sách rỗng
def property_empty_list(lst):
    return reverse_list([]) == []

# Chạy các bài kiểm thử
quickcheck(property_reverse_twice, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_length_preserved, lambda: generate_list(20))
quickcheck(property_empty_list, lambda: generate_list(0))  # Luôn là danh sách rỗng

Lưu ý quan trọng: Đây là một ví dụ được đơn giản hóa rất nhiều để minh họa. Các triển khai QuickCheck trong thực tế phức tạp hơn và cung cấp các tính năng như thu nhỏ, các bộ tạo nâng cao hơn và báo cáo lỗi tốt hơn.

Các Triển Khai QuickCheck trong Nhiều Ngôn Ngữ

Khái niệm QuickCheck đã được chuyển sang nhiều ngôn ngữ lập trình. Dưới đây là một số triển khai phổ biến:

Việc lựa chọn triển khai phụ thuộc vào ngôn ngữ lập trình và sở thích về framework kiểm thử của bạn.

Ví dụ: Sử dụng Hypothesis (Python)

Hãy xem một ví dụ cụ thể hơn sử dụng Hypothesis trong Python. Hypothesis là một thư viện kiểm thử dựa trên thuộc tính mạnh mẽ và linh hoạt.


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


# Để chạy các bài kiểm thử, thực thi pytest
# Ví dụ: pytest your_test_file.py

Giải thích:

Khi bạn chạy bài kiểm thử này với `pytest` (sau khi cài đặt Hypothesis), Hypothesis sẽ tự động tạo ra một số lượng lớn các danh sách ngẫu nhiên và xác minh rằng các thuộc tính được duy trì. Nếu một thuộc tính thất bại, Hypothesis sẽ cố gắng thu nhỏ đầu vào gây lỗi thành một ví dụ tối thiểu.

Các Kỹ Thuật Nâng Cao trong Kiểm Thử Dựa Trên Thuộc Tính

Ngoài những điều cơ bản, một số kỹ thuật nâng cao có thể tăng cường hơn nữa các chiến lược kiểm thử dựa trên thuộc tính của bạn:

1. Bộ tạo Tùy chỉnh

Đối với các loại dữ liệu phức tạp hoặc các yêu cầu cụ thể của miền ứng dụng, bạn thường cần định nghĩa các bộ tạo tùy chỉnh. Những bộ tạo này nên tạo ra dữ liệu hợp lệ và đại diện cho hệ thống của bạn. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng một thuật toán phức tạp hơn để tạo dữ liệu phù hợp với các yêu cầu cụ thể của thuộc tính và tránh chỉ tạo ra các trường hợp kiểm thử vô ích và thất bại.

Ví dụ: Nếu bạn đang kiểm thử một hàm phân tích cú pháp ngày tháng, bạn có thể cần một bộ tạo tùy chỉnh để tạo ra các ngày hợp lệ trong một phạm vi cụ thể.

2. Giả định (Assumptions)

Đôi khi, các thuộc tính chỉ hợp lệ trong những điều kiện nhất định. Bạn có thể sử dụng giả định để yêu cầu framework kiểm thử loại bỏ các đầu vào không đáp ứng các điều kiện này. Điều này giúp tập trung nỗ lực kiểm thử vào các đầu vào có liên quan.

Ví dụ: Nếu bạn đang kiểm thử một hàm tính trung bình của một danh sách số, bạn có thể giả định rằng danh sách đó không rỗng.

Trong Hypothesis, các giả định được triển khai với `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)
  # Khẳng định điều gì đó về giá trị trung bình
  ...

3. Máy trạng thái

Máy trạng thái hữu ích cho việc kiểm thử các hệ thống có trạng thái, chẳng hạn như giao diện người dùng hoặc các giao thức mạng. Bạn định nghĩa các trạng thái và chuyển tiếp có thể có của hệ thống, và framework kiểm thử sẽ tạo ra các chuỗi hành động để đưa hệ thống qua các trạng thái khác nhau. Các thuộc tính sau đó xác minh rằng hệ thống hoạt động chính xác trong mỗi trạng thái.

4. Kết hợp các Thuộc tính

Bạn có thể kết hợp nhiều thuộc tính vào một bài kiểm thử duy nhất để thể hiện các yêu cầu phức tạp hơn. Điều này có thể giúp giảm sự trùng lặp mã và cải thiện độ bao phủ kiểm thử tổng thể.

5. Fuzzing Hướng theo Độ bao phủ

Một số công cụ kiểm thử dựa trên thuộc tính tích hợp với các kỹ thuật fuzzing hướng theo độ bao phủ. Điều này cho phép framework kiểm thử tự động điều chỉnh các đầu vào được tạo ra để tối đa hóa độ bao phủ mã, có khả năng tiết lộ các lỗi sâu hơn.

Khi Nào Nên Sử Dụng Kiểm Thử Dựa Trên Thuộc Tính

Kiểm thử dựa trên thuộc tính không phải là sự thay thế cho kiểm thử đơn vị truyền thống, mà là một kỹ thuật bổ sung. Nó đặc biệt phù hợp cho:

Tuy nhiên, PBT có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các hàm rất đơn giản chỉ với một vài đầu vào khả dĩ, hoặc khi các tương tác với hệ thống bên ngoài phức tạp và khó mô phỏng (mock).

Những Cạm Bẫy Phổ Biến và Các Thực Tiễn Tốt Nhất

Mặc dù kiểm thử dựa trên thuộc tính mang lại những lợi ích đáng kể, điều quan trọng là phải nhận thức được những cạm bẫy tiềm ẩn và tuân theo các thực tiễn tốt nhất:

Kết luận

Kiểm thử dựa trên thuộc tính, với nguồn gốc từ QuickCheck, đại diện cho một bước tiến đáng kể trong các phương pháp kiểm thử phần mềm. Bằng cách chuyển trọng tâm từ các ví dụ cụ thể sang các thuộc tính chung, nó trao quyền cho các nhà phát triển để phát hiện các lỗi ẩn, cải thiện thiết kế mã nguồn và tăng cường sự tin cậy vào tính đúng đắn của phần mềm. Mặc dù việc làm chủ PBT đòi hỏi sự thay đổi trong tư duy và sự hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của hệ thống, những lợi ích về mặt chất lượng phần mềm được cải thiện và chi phí bảo trì giảm đi là hoàn toàn xứng đáng với nỗ lực bỏ ra.

Cho dù bạn đang làm việc trên một thuật toán phức tạp, một luồng xử lý dữ liệu, hay một hệ thống có trạng thái, hãy cân nhắc tích hợp kiểm thử dựa trên thuộc tính vào chiến lược kiểm thử của bạn. Khám phá các triển khai QuickCheck có sẵn trong ngôn ngữ lập trình ưa thích của bạn và bắt đầu định nghĩa các thuộc tính nắm bắt được bản chất của mã nguồn. Bạn có thể sẽ ngạc nhiên bởi những lỗi tinh vi và trường hợp biên mà PBT có thể phát hiện, dẫn đến phần mềm mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.

Bằng cách áp dụng kiểm thử dựa trên thuộc tính, bạn có thể vượt ra ngoài việc chỉ kiểm tra xem mã của bạn có hoạt động như mong đợi hay không và bắt đầu chứng minh rằng nó hoạt động chính xác trên một phạm vi rộng lớn các khả năng.

Làm Chủ Kiểm Thử Dựa Trên Thuộc Tính: Hướng Dẫn Triển Khai QuickCheck | MLOG