Теория: Property-based тестирование

Property-based тестирование (тестирование, основанное на свойствах) — подход к функциональному тестированию, который помогает проверить, соответствует ли тестируемая функция заданному свойству. Для этого подхода не нужно задавать все тестовые примеры. Его задача — сопоставлять характеристики на выходе с заданным свойством.

Свойство — это утверждение, которое в виде псевдокода можно представить так:

Мы описываем инвариант в стиле «для любых данных, таких, что ... выполняется условие ...» и, в отличие от обычных тестов, не задаем явно все тестовые примеры, а только описываем условия, которым они должны удовлетворять.

Предположим, у нас есть функция divide(), которая находит частное двух чисел.

const divide = (a, b) => a / b

Напишем обычный тест на эту функцию:

const { equal } = require('assert')

equal(divide(4, 2), 2)
equal(divide(18, 3), 6)

Здесь все просто, передаем на вход числа 18 и 3, ожидаем получить 6. Тесты проходят. Но здесь мы проверили работу функции только на двух парах входных данных. Тест показывает, что функция отрабатывает верно только в этих двух случаях. Но может оказаться так, что при другой паре чисел функция работает неожиданно. Чтобы решить эту проблему, нам нужно написать тест, который сфокусируется не на входных и выходных параметрах, а на свойствах в целом. Эти свойства должны быть истинными для любой правильной реализации.

У операции деления есть свойство: дистрибутивность справа. Оно означает, что деление суммы двух чисел a и b на число c равно сумме a / c + b / c.

Используем это в тестах. Не будем завязываться на конкретные значения и для получения тестовых данных используем генератор случайных чисел.

const a = Math.random() * 1000
const b = Math.random() * 1000
const c = Math.random() * 1000

const left = divide(a + b, c)
const right = divide(a, c) + divide(b, c)

Будем запускать этот тест много раз в цикле, и в определенный момент получим такую комбинацию тестовых данных, когда все три числа равны нулю. Тест упадет, так как деление нуля на нуль дает NaN, а NaN не равен NaN. Так мы понимаем, что в функцию нужно добавить проверку на нули.

AssertionError [ERR_ASSERTION]: NaN == NaN

Мы написали обычный тест, но использовали в нем не взятые из головы, а произвольные значения и получили возможность выполнять тест много раз на разных входных данных. Таким образом мы проверили саму спецификацию (то, что функция должна делать), а не ее поведение в отдельных случаях. Это и есть тестирование на основе свойств — property-based testing.

В реальной жизни никто не гоняет тесты в цикле, подставляя туда значения вручную. Для этого есть готовые фреймворки. Данные генерируются автоматически фреймворком для property-based тестирования на основании описанных свойств. Если после определенного числа прогонов со случайными данными, удовлетворяющими описанию, условие выполняется, тест считается пройденным. Иначе фреймворк завершает тест с ошибкой.

Рассмотрим, в чем заключаются преимущества property-based тестирования:

• Охватывает все возможные данные. Фреймворки автоматически генерируют данные на основании описанных свойств. В теории эта особенность позволяет охватить все возможные типы входных данных: например, весь диапазон строк или целых чисел

• Сокращает тестовый пример в случае сбоя: всякий раз, когда происходит сбой, фреймворк пытается сократить тестовый пример. Например, если условием сбоя является наличие заданного символа в строке, фреймворк должен возвращать строку из одного символа, которая содержит только этот символ. Это серьезное преимущество property-тестирования — в случае сбоя тест прекращает работу на минимальном примере, а не на наборе входных данных

• Воспроизводимость: перед каждым запуском теста создаются начальные значения, благодаря которым в случае сбоя можно воспроизвести проверку на том же наборе данных

Важно отметить, что property-тестирование не заменяет модульного. К нему нужно относиться как к дополнительному уровню тестов, который поможет сократить время на проверку корректности работы кода по сравнению с другими подходами.

Фреймворки

Идея property-тестирования была впервые реализована во фреймворке QuickCheck в языке Haskell. Для JavaScript тоже есть несколько библиотек, одна из них fast-check.

Для ее установки нужно выполнить команду:

npm install fast-check --save-dev

Протестируем с ее помощью реализацию функции contains(), которая проверяет, содержится ли подстрока в строке. У строк можно выделить два свойства, которые мы можем использовать:

• Строка всегда содержит саму себя в качестве подстроки
• Строка a + b + c всегда содержит свою подстроку b, независимо от содержания a, b и c

import fc from 'fast-check'

// Тестируемый код
const contains = (text, pattern) => text.indexOf(pattern) >= 0

// Описываем свойства

test('string should always contain itself', () => {
  fc.assert(
    fc.property(
      fc.string(),
      text => contains(text, text),
    ),
  )
})

test('string should always contain its substring', () => {
  fc.assert(
    fc.property(
      fc.string(), fc.string(), fc.string(),
      (a, b, c) => contains(a + b + c, b),
    ),
  )
})

Разберем структуру теста подробнее

fc.assert(<property>(, parameters)) — выполняет тестирование и проверяет, что свойство остается верным для всех созданных библиотекой строк a, b и c. Когда происходит сбой, эта строка отвечает за сокращение тестового примера до минимального размера, чтобы упростить задачу пользователю. По умолчанию он выполняет проверку свойств по 100 сгенерированным входным данным.

fc.property(<...arbitraries>, <predicate>) — описывает свойство. arbitraries — это значения, которые отвечают за построение входных данных, а predicate — это функция, которая проверяет входные данные. predicate должен либо возвращать логическое значение, либо не возвращать ничего и завершать тест в случае сбоя.

fc.string() — генератор строк, который отвечает за создание и сокращение тестовых значений.

При желании можно извлечь сгенерированные значения для проверки свойств, заменив fc.assert на fc.sample:

fc.sample(
  fc.property(
    fc.string(), fc.string(), fc.string(),
    (a, b, c) => contains(a + b + c, b),
  ),
)

Сгенерированные данные будут выглядеть примерно так:

{a: ") | 2", b: "", c: "$ & RJh %%"}
{a: "\\\" ", b:" Y \\\ "\\\" ", c:" $ S # K3 "}
{a:" $ ", b:" \\\\ cx% wf ", c:" 't4qRA "}
{a:" ", b:" ", c:" n? H. 0% "}
{a:" 6_ # 7 ", b:" b ", c:" 4% E "}
...

Теперь попробуем протестировать заведомо неправильную реализацию функции contains(). Используем ее в качестве примера, чтобы показать, что фреймворк генерирует в случае сбоя и как он сокращает ввод:

const contains = (pattern, text) => text.substr(1).indexOf(pattern) !== -1

Фреймворк генерирует определенный набор данных. Как только тест видит сбой, он запускает процесс сокращения. При тестировании примера, приведенного выше, происходит сбой:

Error: Property failed after 20 tests
{ seed: 1783957873, path: "19:1:0:1:1", endOnFailure: true }
Counterexample: [""," ",""]
Shrunk 4 time(s)
Got error: Property failed by returning false

Теперь рассмотрим другой вариант реализации, когда predicate не будет возвращать логическое значение, а в случае возникновения ошибки будет завершать тест. Поменяем реализацию тестирования функции contains() соответственно:

import fc from 'fast-check'

// Тестируемый код
const contains = (text, pattern) => text.indexOf(pattern) >= 0

// Описываем свойства
test('string should always contain its substring', () => {
  fc.assert(
    fc.property(
      fc.string(), fc.string(), fc.string(), (a, b, c) => {
        expect(contains(a + b + c, c)).toBeTruthy()
      },
    ),
  )
})

Заключение

Тестирование на основе свойств — полезный и мощный инструмент. Мы не должны отказываться от классических тестов, но можем их комбинировать с тестированием на основе свойств. Например, можно базовый функционал покрывать классическими тестами на основе примеров, а критически важные функции дополнительно покрывать property-тестами.