在Python中自动生成用于单元测试的数据

我有一个模块要测试，模块包括一系列函数/简单类。 想知道是否有任何尝试（即软件包）自动生成：

1） 从包含函数定义的初始Python文件生成Python代码

2） 此代码列出了使用随机/参数化数据作为参数的函数调用

使用inspect和python元类在技术上是可行的， 通常仅限于数值型函数…（numpy数组）

因为字符串（即url输入）是不可能的（仅参数化…）

编辑：通过随机，它显然意味着“参数随机”

假设我们有

  def f(x1,x2,x3) 

  For all xi of f
   if type(xi) = array1D -> 
       Do those tests: empty array, zeros array, negative array(random),   
      positivearray(random), high values, low values, integer array, real  
      number array, ordered array, equal space array,..... 

   if type(xi)=int -> test  zero, 1, 2,3,4, randomValues, Negative

人们认为使用inspect和MetaClass可以实现这样的项目吗？（仅限于numpy/数字项目）

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假设您有一个非常大的库…，事情可以在后台完成。

您可能会考虑模糊测试，将一堆垃圾数据提交给一个函数，以查看是否有任何东西使其表现不好。这听起来好像可以让你根据一些参数生成不同的测试用例。

我花了很多时间搜索，似乎这种项目并不存在（据我所知）：

从技术上讲，这是一个组合包（问题）：

假设：为输入生成数据，运行带有崩溃/错误的代码。 （没有假设的不变部分）

Jedi：代码静态分析/类型推断 类型推断在Python中是一个困难的问题（通常）

如果类型为num/num的数组： 存在边界/明确定义了典型用途

如果类型是字符串：如果没有人类的猜测，推理是相当困难的

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与其他人一样，上下文猜测也很重要

这真的是您希望测试的方向吗？从函数构建测试？在测试驱动开发中，您创建测试，并设计在这些测试中正常工作的函数。随机数据不能很好地解决问题。问题通常出现在边缘情况下-空数组、0值、nan值、意外值。嗨，随机，它显然意味着“参数随机”。让我们以func（x1，x2，x3）为例，如果类型（xi）=array1D->执行这些测试：空数组、零数组、负数组（随机）、正数组（随机）、高值、低值、整数数组、实数数组……假设看起来更接近问题。缺少2项：1）这不是垃圾数据：这是参数化数据，数据遵循一些边界。2） 输出结果：崩溃、错误、结果。。。。可以通过分析猜测函数在做什么3）行为不好只是一个副作用/后果……就假设而言，人、假设，你需要找到并放置函数的不变量。一切都是根据这个不变量检查的。