확률 론적 함수에 대한 테스트 작성하기

Question

나는 진화론 적 알고리즘을 실험하기위한 패키지를 코딩하고 있으며, 말할 것도없이 많은 확률 론적 방법을 포함하고있다. 이제이 패키지에 대한 (doc) 테스트를 작성하여 모든 것이 작동하는지 확인할 수 있지만 테스트가 단순히 "대부분의 시간"에 해당해야하는 상황에 처하게됩니다. 아마 내가 잘못된 방향으로 접근하고있는 것처럼 느껴지 겠지만, 이것에 대한 여러분의 생각을 듣고 싶습니다. 그런

>>> a = Genome() 
>>> b = Genome() 
>>> a.mutate() 
>>> a != b 
True # Well, most of the time. 

구현 테스트는 테스트가 때때로 모든 것이 작동하는 동안 실패 할 것을 의미 :

예를 들어, 내 doctest를이 같은 뭔가가있다.

나는 테스트를 수행하기 전에 RNG 종자를 해결하기 위해 제안을 읽을 수 있지만 그때는 모든 테스트가 예상 결과를 포함해야하기 때문에 내가 테스트를 쓸 수 전에 작동하는지 확인해야합니다.

Answer 1

무시할 수있는 가능성을 줄 수 있습니다. 예 :

a = Genome() 
genomes = [] 
for i in range(100): 
    b = Genome() 
    b.mutate() 
    genomes.append(b) 
assert any(a != b for b in genomes) 

원래 테스트가 대부분 성공한 경우이 테스트는 항상 실용적인 목적으로 계속 수행됩니다.

이 테스트는 또한 일치가 허용되는 게놈의 수에 대해 합리적인 제한을 부과 할 수 있습니다.

아마도이 테스트는 원래 것보다 좋지 않습니다. 어쩌면 doctest를 사용하는 것은 잘못된 접근법 일 수 있으며 별도의 단위 테스트를 작성해야합니다.