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### 11.2.1. 隨機測試


表格驱动的测试便于构造基于精心挑选的测试数据的测试用例. 另一种测试思路是随机测试, 也就是通过构造更广泛的随机输入来测试探索函数的行为.

那么对于一个随机的输入, 我们如何能知道希望的输出结果呢? 这里有两种策略. 第一个是编写另一个函数, 使用简单和清晰的算法, 虽然效率较低但是行为和要测试的函数一致, 然后针对相同的随机输入检查两者的输出结果. 第二种是生成的随机输入的数据遵循特定的模式, 这样我们就可以知道期望的输出的模式.

下面的例子使用的是第二种方法: randomPalindrome 函数用于随机生成回文字符串.

```Go
import "math/rand"

// randomPalindrome returns a palindrome whose length and contents
// are derived from the pseudo-random number generator rng.
func randomPalindrome(rng *rand.Rand) string {
	n := rng.Intn(25) // random length up to 24
	runes := make([]rune, n)
	for i := 0; i < (n+1)/2; i++ {
		r := rune(rng.Intn(0x1000)) // random rune up to '\u0999'
		runes[i] = r
		runes[n-1-i] = r
	}
	return string(runes)
}

func TestRandomPalindromes(t *testing.T) {
	// Initialize a pseudo-random number generator.
	seed := time.Now().UTC().UnixNano()
	t.Logf("Random seed: %d", seed)
	rng := rand.New(rand.NewSource(seed))


	for i := 0; i < 1000; i++ {
		p := randomPalindrome(rng)
		if !IsPalindrome(p) {
			t.Errorf("IsPalindrome(%q) = false", p)
		}
	}
}
```

虽然随机测试有不确定因素, 但是它也是至关重要的, 我们可以从失败测试的日志获取足够的信息. 在我们的例子中, 输入 IsPalindrome 的 p 参数将告诉我们真实的数据, 但是对于函数将接受更复杂的输入, 不需要保存所有的输入, 只要日志中简单地记录随机数种子即可(像上面的方式). 有了这些随机数初始化种子, 我们可以很容易修改测试代码以重现失败的随机测试.

通过使用当前时间作为随机种子, 在整个过程中的每次运行测试命令时都将探索新的随机数据. 如果你使用的是定期运行的自动化测试集成系统, 随机测试将特别有价值.

**练习 11.3:** TestRandomPalindromes 只测试了回文字符串. 编写新的随机测试生成器, 用于测试随机生成的非回文字符串.

**练习 11.4:** 修改 randomPalindrome 函数, 以探索 IsPalindrome 对标点和空格的处理.