使用Hypothesis生成数据结构模式
💡
原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
📝
内容提要
我使用Hypothesis生成随机数据结构模式，并利用这些模式生成随机数据。在测试Hasher类时，Hypothesis未能生成有效数据。通过创建随机模式策略，我成功生成了相同“形状”的数据对，从而进行有效比较和测试，最终测试成功。Hypothesis的强大功能让我受益匪浅。
🎯
关键要点
- 使用Hypothesis生成随机数据结构模式，并利用这些模式生成随机数据。
- 在测试Hasher类时，Hypothesis未能生成有效数据。
- 创建随机模式策略以生成相同“形状”的数据对，从而进行有效比较和测试。
- Hypothesis的随机性机器称为“策略”，可以组合生成不同类型的数据。
- 通过使用@given装饰器，Hypothesis可以多次运行测试，使用不同的随机数据。
- 解决数据比较问题的方法是让Hypothesis生成随机模式作为策略，然后使用该策略生成示例。
- 定义了一系列策略以生成基本值和可哈希值，包括嵌套字典。
- 最终的测试使用生成的模式策略来验证Hasher类的哈希功能。
- 测试通过，Hypothesis的使用让我受益匪浅。
- 对Hypothesis的标准设置（100个示例）是否足够找到潜在错误表示担忧。
- 代码在撰写过程中有所变化，最终版本与文章中的代码不同。
- AI助手在生成代码、回答问题和调试方面提供了帮助。
🏷️
标签
➡️
