Analiza rozkładu przypadków testowych za pomocą generatorów PropEr

Pisanie testów opartych na właściwościach to dopiero połowa sukcesu; musisz także upewnić się, że Twoje niestandardowe generatory faktycznie generują różnorodne dane, których oczekujesz. Bez wglądu w dane wejściowe testów subtelne błędy mogą łatwo ukryć się w nieprzetestowanych przypadkach brzegowych. Ten kurs uczy, jak sprawdzać, analizować i optymalizować rozkład danych testowych za pomocą wbudowanej funkcji collect w PropEr. Naucz się zbierać metryki w czasie rzeczywistym ze swoich generatorów, dbając o to, aby Twoje pakiety testowe w języku Erlang były zarówno solidne, jak i kompleksowe. Czego się nauczysz: Zrozum podstawowe mechanizmy testowania opartego na właściwościach i generowania danych; Zaimplementuj funkcję collect w generatorach PropEr, aby kategoryzować wygenerowane wartości; Analizuj rozkłady statystyczne danych wejściowych testów, aby zidentyfikować luki w pokryciu testami; Dostosuj niestandardowe generatory, aby zapewnić zrównoważoną mieszaninę typowych danych wejściowych i złożonych przypadków brzegowych; Zastosuj nowoczesne przepływy pracy testowania, aby systematycznie weryfikować właściwości. Kurs rozpoczyna się od podstawowych pojęć testowania opartego na właściwościach i walidacji statystycznej, a następnie przeprowadza przez składnię i implementację funkcji zbierania danych. Przestudiujesz praktyczne przykłady pisemne i dowiesz się, jak interpretować raporty rozkładu, aby wprowadzić ulepszenia oparte na danych w swoim pakiecie testowym. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie testowania opartego na właściwościach oraz programistów Erlang, którzy chcą uzyskać głęboki wgląd w swoje zautomatyzonedane pakiety testowe. Wcześniejsze doświadczenie ze statystykami PropEr nie jest wymagane. Rozpocznij optymalizację pokrycia testowego i pisz bardziej przewidywalny kod wysokiej jakości już dziś.