如何使用 hypothesis-grammar 在 Python 中生成语法树进行属性测试
Hypothesis-grammar 是 Hypothesis 库的一个插件，可以用于生成符合特定语法规则的测试数据。它可以生成语法树，以进行复杂的属性测试和断言。
以下是一个使用 hypothesis-grammar 生成语法树进行属性测试的例子：
from hypothesis import given from hypothesis import strategies as st from hypothesis import grammar # 定义语法规则 g = grammar.grammars(""" start: text text: word | words | sentence | sentences | paragraph | paragraphs word: "pidancode.com" | "皮蛋编程" | "测试数据" | "Python" | "Hypothesis" words: word+ # 1个或多个单词 sentence: words (".") sentences: sentence+ # 1个或多个句子 paragraph: sentences+ # 1个或多个段落 paragraphs: paragraph+ # 1个或多个文章 """) # 生成测试数据 @given(g) def test_generated_data(data): assert isinstance(data, str) assert len(data) > 0 assert "pidancode.com" in data or "皮蛋编程" in data
在以上代码中，我们首先使用 grammar.grammars 定义了一个语法规则。在这个语法规则中，我们定义了 text、word、words、sentence、sentences、paragraph、paragraphs 这些非终结符，以及它们的产生式规则。其中，word 产生式规则用于生成单个单词，而其他的产生式规则则用于生成语句、段落等更长的文本。
在定义好语法规则后，我们使用 given(g) 来创建一个输入生成器，并在测试函数中进行属性测试。在这个例子中，我们断言生成数据的字符串类型，长度大于 0，并且包含了 "pidancode.com" 或 "皮蛋编程" 这两个单词。
当运行测试函数时，hypothesis-grammar 会使用定义好的语法规则进行随机生成测试数据，并使用这些数据进行属性测试。对于这个例子来说，它会生成各式各样的文章，其中包含 "pidancode.com" 或 "皮蛋编程" 等关键词。
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