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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。

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。

译者注：拓展阅读感兴趣的读者可以再了解一下go-fuzz