Python 假设：如何断言测试函数中的错误答案

【问题标题】：Python hypothesis: How to assert errors in test functionPython 假设：如何断言测试函数中的错误
【发布时间】：2021-06-16 10:56:07
【问题描述】：

我刚刚开始使用假设进行测试生成。使用假设时，如何允许测试函数中出现某些错误？

简单的例子是一个除法函数，它适用于大于 0 的整数：

def divide(a: int, b: int) -> float:
    return a/b

当我在没有明确排除 0 的情况下编写假设检验时，我当然会出错：

from hypothesis import given, strategies as st

@given(a=st.integers(), b=st.integers())
def test_divide(a, b):
    assert isinstance(divide(a,b), float)

由于假设使用整数 0 我得到ZeroDivisionError：

---------------------------
Falsifying example: test_divide(
    a=0, b=0,
)
============================
FAILED test.py::test_divide - ZeroDivisionError: division by zero

这当然是意料之中的，在这个简单的例子中，我可以简单地排除 0，因为我知道错误会发生。在其他函数中，尤其是那些使用字符串的函数中，很难排除所有我知道会引发错误的东西。在许多情况下，尽管错误是可以的，例如在字符串函数中使用空字节时。

是否有可能以某种方式“允许”某些类型的错误？

或者我是否必须重新考虑在使用假设时如何编写测试？

【问题讨论】：

只需从除数策略中排除零，例如b=st.integers().filter(bool)
并使用b=st.just(0)在不同的测试用例中单独测试零

标签： python python-hypothesis

【解决方案1】：

如果我理解正确，这就是你要找的东西

def divide(a: int, b: int) -> float:
    try:
        return a/b
    except ZeroDivisionError:
        return # the value you want to return for this scenario

【讨论】：

我不想返回任何东西，我认为ZeroDivisionError 在这里还可以。我想在测试函数中断言一个值或一个特定的错误。该示例有些构造，因为您可以在没有 0 的情况下进行测试并编写第二个断言正确错误的测试。不过对于其他类型/功能来说更难。
您可以使用pass，而不是return。更好的是，使用with contextlib.suppress(ZeroDivisionError):

【解决方案2】：

这里不是专家，但根据我对假设的修补，我认为跳过这类已知错误的首选方法是使用assume。

from hypothesis import assume, given, strategies as st

@given(a=st.integers(), b=st.integers())
def test_divide(a, b):
    assume(b != 0)
    assert isinstance(divide(a,b), float)

【讨论】：