Análisis de la distribución de casos de prueba con generadores PropEr

Escribir pruebas basadas en propiedades es solo la mitad de la batalla. También debe asegurarse de que sus generadores personalizados realmente produzcan la variedad de datos que espera. Sin visibilidad de las entradas de prueba, los errores sutiles pueden ocultarse fácilmente en casos extremos no probados. Este curso de solo texto le enseñará cómo inspeccionar, analizar y optimizar la distribución de los datos de prueba utilizando la función incorporada de recopilación en PropEr.Aprenderá a recopilar métricas en tiempo real de sus generadores, asegurando que sus suites de pruebas de Erlang sean robustas y completas. Qué aprenderá: Comprender la mecánica fundamental de las pruebas basadas en propiedades y la generación de datos; Implementar la función de recopilación dentro de los generadores PropEr para categorizar los valores generados; Analizar las distribuciones estadísticas de las entradas de prueba para identificar las brechas en la cobertura de prueba; Afinar los generador personalizados para garantizar una combinación equilibrada de entradas típicas y El curso comienza con los conceptos esenciales de las pruebas basadas en propiedades y la validación estadística, antes de guiarlo a través de la sintaxis y la implementación de las funciones de recopilación de datos. Este curso está diseñado para principiantes en pruebas basadas en propiedades y desarrolladores de Erlang que desean obtener una visibilidad profunda de sus suites de pruebas automatizadas.Este curso está dirigido a desarrolladores que deseen obtener un conocimiento profundo de las pruebas de Erlan y cómo se pueden utilizar para mejorar sus aplicaciones. No se requiere experiencia previa con las estadísticas PropEr, comience a optimizar su cobertura de pruebas y escriba código más predecible y de alta calidad hoy mismo.