变异函数 python_使用Python进行变异测试
变异函数 python
We need to kill the mutants — no, I’m not a villain from the X-Men comics. I’m a software engineer who wants to improve unit tests.
我们需要杀死这些突变体-不，我不是X战警漫画中的反派。 我是一位软件工程师，希望改善单元测试。
In this article you will learn what mutation testing is and how it can help you to write better tests. The examples are for Python, but the concepts hold in general and in the end I have a list of tools in other languages.
在本文中，您将学习什么是突变测试以及它如何帮助您编写更好的测试。 这些示例是针对Python的，但是这些概念是通用的，最后我有了其他语言的工具列表。
为什么我们需要进行突变测试？ (Why do we need mutation testing?)
Unit tests have the issue that it’s unclear when your tests are good enough. Do you cover the important edge cases? How do you test the quality of your unit tests?
单元测试存在一个问题，即您的测试何时足够好尚不清楚。 您涵盖重要的案例吗？ 您如何测试单元测试的质量？
Typical mistakes are slight confusions. Accessing list[i] instead of list[i-1] , letting the loop run for i < n instead of i <= n , initializing a variable with None instead of the empty string. There are a lot of those slight changes which are usually just called “typos” or “off-by-one” mistakes. When I make them, I often didn’t think about the part thoroughly enough.
典型的错误是轻微的混乱。 访问list[i]而不是list[i-1] ，让循环在i < n而不是i <= n ，并使用None而不是空字符串初始化变量。 许多细微的变化通常被称为“ 错别字 ”或“ 一对一 ”错误。 当我制作它们时，我常常没有充分地考虑零件。
Mutation testing tests your unit tests. The key idea is to apply those minor changes and run the unit tests that could fail. If a unit test fails, the mutant was killed. Which is what we want. It shows that this kind of off-by-one mistake cannot happen with our test suite. Of course, we assume that the unit tests themselves are correct or at worst incomplete. Hence you can see a mutation test as an alternative to test coverage. In contrast to test coverage, the mutation testing toolkit can directly show you places and types of mistakes you would not cover right now.
变异测试会测试您的单元测试 。 关键思想是应用这些较小的更改并运行可能失败的单元测试。 如果单元测试失败，则突变体被杀死。 这就是我们想要的。 它表明，我们的测试套件不可能发生这种一次性的错误。 当然，我们假设单元测试本身是正确的，或者最糟糕的是不完整。 因此，您可以看到变异测试可以替代测试覆盖率。 与测试覆盖率相反，变异测试工具包可以直接向您显示您现在不会覆盖的错误的位置和类型。
有哪些突变测试工具？ (Which mutation testing tools are there?)
There are a couple of tools like cosmic-ray, but Anders Hovmöller did a pretty amazing job by creating mutmut. As of August 2020, mutmut is the best library for Python to do mutation testing.
有一对夫妇像宇宙射线的工具，但安德斯Hovmöller通过创建mutmut做了非常了不起的工作。 截至2020年8月，mutmut是Python进行突变测试的最佳库。
To run the examples in this article, you have to install mutmut:
要运行本文中的示例，您必须安装mutmut ：
pip install mutmutIn other languages, you might want to try these:
使用其他语言，您可能需要尝试以下方法：
C / C++: mull
C / C ++： 仔细考虑
Java: PIT (GitHub)
Java： PIT ( GitHub )
JavaScript: Stryker
JavaScript： Stryker
PHP: Infection (formerly called humbug)
PHP： 感染 (以前称为humbug)
Ruby: mutant
Ruby： 突变体
Rust: mutagen
Rust： 诱变剂
Swift: muter
斯威夫特： 静音
为什么分支和线路覆盖范围不够？ (Why isn’t branch and line coverage enough?)
It is pretty easy to get to a high line coverage by creating bad tests. For example, take this code:
通过创建不良测试，很容易获得较高的覆盖率。 例如，使用以下代码：
def fibonacci(n: int) -> int: """Get the n-th Fibonacci number, starting with 0 and 1.""" a, b = 0, 1 for _ in range(n): a, b = b, a + b return b # BUG! should be a!def test_fibonacci(): fibonacci(10)This smoke test already adds some value as it makes sure that things are not crashing for a single input. However, it would not find any logic bug. There is an assert statement missing. This pattern can quickly drive up the line coverage up to 100%, but you are then still lacking good tests.
此烟雾测试已经增加了一些价值，因为它可以确保单个输入不会崩溃。 但是，它不会发现任何逻辑错误。 缺少assert语句。 这种模式可以快速将线路覆盖率提高到100％，但是您仍然缺乏良好的测试。
A mutation test cannot be fooled as easily. It would mutate the code and, for example, initialize b with 0 instead of 1:
突变测试不容易被愚弄。 它将使代码突变，例如，将b初始化为0而不是1：
- a, b = 0, 1+ a, b = 0, 0The test would still succeed and thus the mutant would survive. Which means the mutation testing framework would complain that this line was not properly tested. In other words:
测试仍将成功，因此突变体将存活。 这意味着变异测试框架会抱怨此行未正确测试。 换一种说法：
Mutation testing provides another way to get a more rigid line coverage. It can still not guarantee that a tested line is correct, but it can show you potential bugs that your current test suite would not detect.
变异测试提供了获得更严格的线覆盖率的另一种方法。 它仍然不能保证测试的行是正确的，但是可以显示当前测试套件无法检测到的潜在错误。
创建突变体！ (Create the mutants!)
As always, I use my small mpu library as an example. At the moment, it has a 99% branch and 99% line coverage.
与往常一样，我以我的小型mpu库为例。 目前，它具有99％的分支和99％的线路覆盖率。
$ mutmut run- Mutation testing starting -These are the steps:1. A full test suite run will be made to make sure we can run the tests successfully and we know how long it takes (to detect infinite loops for example)2. Mutants will be generated and checkedResults are stored in .mutmut-cache.Print found mutants with `mutmut results`.Legend for output:
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