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让假设在用户之前破解您的 Python 代码
基于属性的测试，可发现您不知道存在的错误。让假设在您的用户之前打破您的 Python 代码一文首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学，你应该认真地测试你的代码。您可以使用 pytest、模拟依赖项编写单元测试，并努力实现高代码覆盖率。不过，如果您像我一样，在完成测试套件的编码后，您的脑海中可能会萦绕着一个挥之不去的问题。
“我考虑过所有的边缘情况吗？”
您可以使用正数、负数、零和空字符串来测试您的输入。但是奇怪的 Unicode 字符呢？或者 NaN 或无穷大的浮点数？空字符串列表或复杂嵌套 JSON 的列表怎么样？可能的输入空间是巨大的，很难想象你的代码可能会以多种不同的方式被破坏，特别是当你面临一定的时间压力时。
基于属性的测试将这种负担从您身上转移到了工具上。你不用手工挑选例子，而是陈述一个属性 ——一个对所有输入都必须成立的事实。然后假设库生成输入；如果需要的话，可以有数百个，寻找反例，并且 ——如果找到一个—— 将其缩小到最简单的失败案例。
你 属性 全部 生成 缩小在本文中，我将向您介绍基于属性的测试的强大概念及其在 Hypothesis 中的实现。我们将超越简单的函数，并向您展示如何测试复杂的数据结构和有状态的类，以及如何微调假设以实现稳健且高效的测试。
那么，基于属性的测试到底是什么？
基于属性的测试是一种方法，您无需为特定的硬编码示例编写测试，而是定义代码的一般“属性”或“不变量”。属性是关于代码行为的高级声明，应适用于所有有效输入。然后，您使用一个测试框架，例如“假设”，它会智能地生成各种输入，并尝试找到一个“反例” ——您所陈述的属性为假的特定输入。
基于属性的假设测试的一些关键方面包括：
生成测试。 n 。