使用Hypothesis生成数据结构模式
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文讨论了如何使用Hypothesis生成随机数据结构模式以测试Hasher类。作者通过创建随机模式策略，成功生成具有相同结构的数据对，从而有效比较和测试，最终测试成功，并意识到需要调整生成示例的数量以发现潜在错误。
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关键要点
- 使用Hypothesis生成随机数据结构模式以测试Hasher类。
- 创建随机模式策略以生成具有相同结构的数据对，便于比较和测试。
- Hypothesis的随机性机器称为“策略”，可以组合生成不同类型的数据。
- 通过生成随机模式策略，能够生成具有相同“形状”的数据对。
- 测试成功后，意识到需要调整生成示例的数量以发现潜在错误。
- 使用.flatmap()方法从嵌套数据模式策略中提取示例并进行测试。
- 对Hasher类进行了一些修改以验证测试的有效性，发现需要更多示例以找到潜在的错误。
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延伸问答
Hypothesis如何生成随机数据结构模式？
Hypothesis通过创建随机模式策略来生成随机数据结构模式，这些策略可以组合生成不同类型的数据。
在测试Hasher类时遇到了什么问题？
在测试Hasher类时，Hypothesis生成的数据对如[0]和[False]虽然相等，但由于类型不同而导致哈希值不同。
如何使用Hypothesis进行数据比较测试？
可以使用Hypothesis生成相同结构的数据对，然后比较它们的哈希值，以验证相等性。
生成示例的数量对测试结果有什么影响？
生成示例的数量影响测试的有效性，更多的示例可以帮助发现潜在的错误。
Hypothesis的随机性机器是什么？
Hypothesis的随机性机器被称为“策略”，用于生成不同类型的数据。
如何从嵌套数据模式策略中提取示例？
可以使用.flatmap()方法从嵌套数据模式策略中提取示例并进行测试。
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