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Compétences en génération de données dans les tests Golang

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2023-08-07 09:10:451096parcourir

Compétences en génération de données dans les tests Golang

Lors de l'utilisation de Golang pour le développement de logiciels, les tests unitaires sont un élément indispensable. Afin de garantir l’exhaustivité et l’efficacité des tests, nous devons couvrir autant que possible une variété de situations de test différentes. L'un des aspects clés est la génération de données de test. Cet article présentera certaines techniques de génération de données couramment utilisées dans les tests Golang et donnera des exemples de code correspondants.

  1. Générateur de nombres aléatoires

Dans certains scénarios de test, nous devons générer des données aléatoires pour simuler des situations réelles. Le package math/rand intégré de Golang peut nous aider à générer des nombres aléatoires. Voici un exemple de code :

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "time"
)

func GenerateRandomNumber(min, max int) int {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    return rand.Intn(max-min+1) + min
}

func main() {
    num := GenerateRandomNumber(1, 100)
    fmt.Println(num)
}

Le code ci-dessus génère un nombre aléatoire entre 1 et 100 via la fonction GenerateRandomNumber. Pour garantir que les nombres aléatoires générés sont véritablement aléatoires, nous devons utiliser l’heure actuelle comme valeur de départ du nombre aléatoire.

  1. Générateur de liste

Dans certains tests, nous devons générer une liste contenant des données aléatoires. Les tranches de Golang peuvent nous aider à atteindre cet objectif. Voici un exemple de code :

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "time"
)

func GenerateRandomList(size, min, max int) []int {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    var list []int
    for i := 0; i < size; i++ {
        num := rand.Intn(max-min+1) + min
        list = append(list, num)
    }
    return list
}

func main() {
    list := GenerateRandomList(10, 1, 100)
    fmt.Println(list)
}

Le code ci-dessus génère une tranche contenant 10 nombres aléatoires entre 1 et 100 via la fonction GenerateRandomList. Cette fonctionnalité peut être obtenue à l'aide d'une boucle et de la fonction rand.Intn.

  1. Test basé sur les données

Dans certaines situations de test, nous devons tester une série de données d'entrée et vérifier si les résultats de sortie sont comme prévu. Pour simplifier la génération de données de test et l'écriture du code de test, nous pouvons utiliser une approche basée sur les données de test. Voici un exemple de code :

import (
    "testing"
)

// 测试用例
var testData = []struct {
    input  int
    output bool
}{
    {1, true},
    {2, false},
    {3, true},
    {4, false},
    {5, true},
}

// 测试函数
func TestIsPrime(t *testing.T) {
    for _, data := range testData {
        result := IsPrime(data.input)
        if result != data.output {
            t.Errorf("Input: %d, Expected output: %t, Got: %t", data.input, data.output, result)
        }
    }
}

// 要测试的函数
func IsPrime(num int) bool {
    if num < 2 {
        return false
    }
    for i := 2; i <= int(math.Sqrt(float64(num))); i++ {
        if num%i == 0 {
            return false
        }
    }
    return true
}

Le code ci-dessus montre comment utiliser une approche basée sur les données de test pour les tests unitaires. Les données de test sont définies comme une tranche, chaque donnée de test comprend l'entrée et la sortie attendue. La fonction TestIsPrime parcourt les données de test et appelle la fonction testée IsPrime pour le test. Si le résultat ne répond pas aux attentes, le message d'erreur correspondant est généré.

Résumé :

Dans les tests Golang, des techniques de génération de données de test appropriées peuvent nous aider à améliorer l'efficacité et l'exhaustivité des tests. Cet article présente les techniques courantes de génération de données telles que les générateurs de nombres aléatoires, les générateurs de listes et les pilotes de données de test, et donne des exemples de code correspondants. En utilisant ces techniques de manière flexible, nous pouvons simuler diverses situations de test, découvrant ainsi davantage de problèmes potentiels et améliorant la qualité du logiciel.

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