Python基于Hypothesis测试库生成测试数据的完整攻略如下:
什么是Hypothesis测试库?
Hypothesis是一个Python的测试生成库,它可以生成各种不同的测试数据,帮助我们更全面有效地测试代码。Hypothesis的主要思想是将测试数据看作一个随机样本,通过生成各种不同样本来测试代码的鲁棒性。
安装Hypothesis测试库
在终端中使用 pip
软件包管理工具,进行 Hypothesis 测试库的安装:
pip install hypothesis
使用Hypothesis测试库生成测试数据的基本方法
在使用Hypothesis测试库生成测试数据前,我们需要按照以下步骤操作:
- 导入所需要的库
import hypothesis
from hypothesis.strategies import text, integers, lists, tuples
- 定义测试用例的生成规则
from hypothesis import strategies as st
@st.composite
def valid_phone_numbers(draw):
digits = st.integers(min_value=0, max_value=9)
country_code = draw(st.integers(min_value=1, max_value=9))
area_code = draw(st.integers(min_value=0, max_value=99))
phone_number = draw(
st.integers(min_value=0, max_value=99999999).map("{:08d}".format)
)
return "+{}-{}-{}".format(country_code, area_code, phone_number)
这个例子定义了一个名为 valid_phone_numbers
的测试数据生成策略,用于生成合法的电话号码。具体来讲,生成的电话号码格式为 +<country_code>-<area_code>-<phone_number>
。
- 进行测试数据的生成
for i in range(5):
phone_number = valid_phone_numbers.example()
print(phone_number)
这个例子会生成 5 个随机的电话号码,并输出这些电话号码。每个输出的电话号码符合 +<country_code>-<area_code>-<phone_number>
的格式。
示例1:生成随机字母数字字符串
from hypothesis import given
from hypothesis.strategies import text
@given(text(alphabet='abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'))
def test_random_string(s):
assert len(s) >= 1
这个例子定义了一个名为 test_random_string
的测试函数,函数使用 @given
装饰器来将字符串生成策略传入测试函数中。具体来讲,这个策略会生成长度不小于 1 的、由字母和数字组成的字符串。函数的工作是检测接收到的字符串是否满足长度不小于 1 的要求。
示例2:验证冒泡排序的正确性
from hypothesis import given
from hypothesis.strategies import lists
def bubble_sort(lst):
n = len(lst)
for i in range(n):
for j in range(n - i - 1):
if lst[j] > lst[j + 1]:
lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]
return lst
@given(lists(integers()))
def test_bubble_sort(lst):
assert bubble_sort(lst) == sorted(lst)
这个例子定义了一个 bubble_sort
函数,实现了基本的冒泡排序功能。接着,定义了一个名为 test_bubble_sort
的测试函数,函数使用 @given
装饰器来将列表策略传入测试函数中。具体来讲,这个策略会生成一个任意长度的整数列表,用于测试 bubble_sort
函数的正确性。函数的工作是将接收到的列表进行冒泡排序,并检测排序结果是否与 Python 自带的 sorted
函数返回的结果相同。
通过以上两个示例,我们可以看到,使用 Hypothesis 测试库生成测试数据的方法非常简单,能够帮助我们更全面有效地测试代码。
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