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11.2.1. 隨機測試

表格驅動的測試便於構造基於精心挑選的測試數據的測試用例. 另一種測試思路是隨機測試, 也就是通過構造更廣泛的隨機輸入來測試探索函數的行爲.

那麽對於一個隨機的輸入, 我們如何能知道希望的輸出結果呢? 這里有兩種策略. 第一個是編寫另一個函數, 使用簡單和清晰的算法, 雖然效率較低但是行爲和要測試的函數一致, 然後針對相同的隨機輸入檢査兩者的輸出結果. 第二種是生成的隨機輸入的數據遵循特定的模式, 這樣我們就可以知道期望的輸出的模式.

下面的例子使用的是第二種方法: randomPalindrome 函數用於隨機生成迴文字符串.

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)
		}
	}
}

雖然隨機測試有不確定因素, 但是它也是至關重要的, 我們可以從失敗測試的日誌獲取足夠的信息. 在我們的例子中, 輸入 IsPalindrome 的 p 參數將告訴我們眞實的數據, 但是對於函數將接受更複雜的輸入, 不需要保存所有的輸入, 隻要日誌中簡單地記録隨機數種子卽可(像上面的方式). 有了這些隨機數初始化種子, 我們可以很容易脩改測試代碼以重現失敗的隨機測試.

通過使用當前時間作爲隨機種子, 在整個過程中的每次運行測試命令時都將探索新的隨機數據. 如果你使用的是定期運行的自動化測試集成繫統, 隨機測試將特别有價值.

練習 11.3: TestRandomPalindromes 隻測試了迴文字符串. 編寫新的隨機測試生成器, 用於測試隨機生成的非迴文字符串.

練習 11.4: 脩改 randomPalindrome 函數, 以探索 IsPalindrome 對標點和空格的處理.