python 使用假设进行检验

Question

如果想要针对已知类型的输入参数进行测试，包假设提供了一组丰富的策略供使用。

考虑以下 class 及其使用假设的检验之一：

from hypothesis.strategies import floats, integers, one_of
from hypothesis import given
import unittest

class A:
    def __init__(self, value=0):
        assert isinstance(value, (int, float))
        self.value = value

    @property
    def doubled(self):
        return self.value * 2


class Test_A(unittest.TestCase):

    @given(testval=one_of(floats(allow_infinity=False, allow_nan=False), integers()))
    def test_A_instantiation(self, testval):
        self.assertEqual(testval * 2, A(value=testval).doubled)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

这会检查两件事：隐式地检查所提供的值是否属于可接受的类型，以及显式地检查 self.double 中的计算是否正确。

这个测试 class 至少可以被认为是不完整的，因为没有检查 float 或 int 以外的任何输入类型：为此需要另一个测试用例，直接检查断言错误，比方说使用 AssertRaises.

我的问题是：你是如何在假设检验哲学中做到这一点的？

假设似乎没有 "not_one_of" 策略，也就是说，您可以在其中定义类似 "all builtin types except for this-and-that types" 的策略。这只剩下定义一个 "one_of" 策略的可能性，该策略包含一长串可供选择的反弹类型。

注意：整个情况让我想起了侏罗纪公园的根本问题，当时他们检查了是否有预期数量的恐龙，但从未检查过是否有更多。所以我认为没有简单的解决方案，但我昨天第一次尝试假设所以可能是我缺乏知识。

Answer 1

上述案例的测试永远无法完成，尤其是因为要点是关于测试断言。因此，如上所述，断言应该失败的单个测试就足够了。

Answer 2

另一种方法是使用 filter method provided by hypothesis。然后你可以生成 Any 对象并过滤掉那些你不想要的情况。由于您只会过滤一小部分，因此这仍然是高性能的。

python 使用假设进行检验

python testing using hypothesis

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