使用Hypothesis生成数据结构模式
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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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。
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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。
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延伸问答
Hypothesis是什么，它的主要功能是什么？
Hypothesis是一个用于生成随机数据的工具，主要功能是通过策略生成不同类型的数据，以便进行测试。
如何使用Hypothesis生成随机数据结构模式？
可以通过定义一系列策略，使用Hypothesis的递归功能生成随机数据结构模式，然后利用这些模式生成随机数据。
在测试Hasher类时遇到了什么问题？
在测试Hasher类时，Hypothesis未能生成有效的数据，导致无法正确比较相等的数据项的哈希值。
如何解决Hypothesis生成的数据比较问题？
通过创建随机模式策略，让Hypothesis生成相同“形状”的数据对，从而进行有效比较和测试。
使用Hypothesis进行测试时，默认运行多少次？
Hypothesis默认会运行测试100次，每次使用不同的随机生成数据。
AI助手在使用Hypothesis时提供了哪些帮助？
AI助手提供了初始代码、回答问题、调试等支持，帮助更好地理解和使用Hypothesis。
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