mirror of
https://github.com/gopl-zh/gopl-zh.github.com.git
synced 2024-11-19 21:03:43 +00:00
50 lines
2.5 KiB
Markdown
50 lines
2.5 KiB
Markdown
### 11.2.1. 随机测试
|
||
|
||
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？这里有两种处理策略。第一个是编写另一个对照函数，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是一致的，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)
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
虽然随机测试会有不确定因素，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测试函数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是否对标点和空格做了正确处理。
|
||
|
||
|
||
|