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有一些应用程序域（例如 GameDev），其中许多函数应该使用随机值创建以产生它们的输出。示例之一如下所示：

def generate_key(monster_key_drop_coef):
    key_letters = string.ascii_uppercase
    rand = random.random()
    if monster_key_drop_coef < rand:
        return None

    button = {}
    button["type"] = random.choice([1,2,3])
    button["letter"] = random.choice(key_letters)
    return button

这个函数根据几个随机操作生成物品的掉落。如果您想自动验证此功能的正确性，则会出现问题。生成的值不是确定性的，编写回归测试似乎是不可能的。

我的问题是：

  1. 这是否可以为此类函数编写有用的回归测试？
  2. 在这种情况下，是否有任何通用方法可以创建其他类型的测试？
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下面介绍了一种有用的单元测试：

def test_generate_key():
    button_list = []
    for _ in range(1, 1000):
        button_list.append(generate_key(0.2))

    is_all_none = True
    is_not_none = False
    for key in button_list:
        is_all_none &= (key is None)
        is_not_none |= (key is not None)

    assert is_all_none == False
    assert is_not_none == True

它验证函数签名，覆盖函数代码的所有行（很有可能），并且会在 99.999% 的情况下通过。还验证了该函数从 1000 中产生至少一个下降，有时不会产生下降。0.2 是物品掉落的概率。

于 2012-06-11T16:52:38.413 回答
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我会重写函数以使用依赖注入（随机数生成器作为参数传递给函数）。然后，您可以传递一个随机数生成器的模拟，以使用不同的确定性“随机”输入来测试您的函数。

当然，您也可以测试不依赖于随机调用结果的断言。如：

  • 这些函数返回 None 或带有键“type”和“letter”的dict。
  • 如果返回字典，则值具有适当的类型和范围。

我永远不会编写具有不确定结果的单元测试，即使是千分之一。我关心每一次测试失败，随机结果会令人不安。您最好封装您的随机性，以便可以独立于随机数生成器测试该函数。

于 2012-06-24T16:20:44.510 回答