如何使用随机种子值在Python中对PRNG进行单元测试？

我对编程还是相当陌生，只是学习如何进行单元测试。我需要测试一个返回随机值的函数。到目前为止，我已经找到了建议使用特定种子值的答案，这样“随机”序列是恒定的，可以进行比较。到目前为止，我得到的是：

这是我要测试的功能：

import random

def roll():
    '''Returns a random number in the range 1 to 6, inclusive.'''
    return random.randint(1, 6)

这是我的单元测试：

class Tests(unittest.TestCase):

    def test_random_roll(self):
        random.seed(900)
        seq = random.randint(1, 6)
        self.assertEqual(roll(), seq)

如何在函数中为PRNG设置相应的种子值，以便在不将其写入函数本身的情况下对其进行测试？或者这完全是测试随机数生成器的错误方法

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谢谢

通过将一个已知种子植入prng，您知道它将产生哪个序列，因此您可以测试该序列：

class Tests(unittest.TestCase):
    def test_random_roll(self):
        random.seed(900)
        self.assertEqual(roll(), 6)
        self.assertEqual(roll(), 2)
        self.assertEqual(roll(), 5)

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其他答案都是正确的。在这里，我要回答一个更深层次的问题，即如何测试随机数生成器：

您提供的函数实际上不是一个随机数生成器，因为它的整个实现依赖于提供的随机数生成器。换句话说，您相信Python为您提供了一个合理的随机生成器。在大多数情况下，这是一件好事。如果您正在编写加密原语，您可能需要做一些其他的事情，此时您需要一些真正健壮的测试策略（但它们永远都不够）

测试一个函数返回一个特定的数字序列实际上并不能告诉您函数在“生成随机数”方面的正确性。预定义的数字序列与随机序列相反

那么，你到底想测试什么？对于“滚动”功能，我认为您需要测试：

给定“足够”的卷，它产生1到6之间的所有数字，最好是“近似”相等的比例

它不生产任何其他东西

1的问题。你的函数被定义为一个随机序列，所以你为定义“足够”或“近似相等”而设置的任何硬限制偶尔会失败的几率总是非零的。您可以进行一些计算来选择一些限制，以确保您的测试不太可能失败超过10亿次，例如1次，或者您可以执行一个

random.seed（）

调用，这意味着如果它通过一次，它将永远不会失败（除非Python的底层实现发生更改）

项目2。可以更容易地进行“测试”-生成大量“N”项，检查所有项目是否在预期结果范围内

然而，对于所有这些，我会问单元测试的实际价值是什么。实际上，你不能编写一个测试来检查某个东西是否是“随机的”。要查看函数是否具有合理的随机性来源并正确使用它，测试是无用的——您必须检查代码。一旦您完成了这项工作，很明显您的函数是正确的（提供Python提供了一个像样的随机数生成器）

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简而言之，这是单元测试提供极少价值的情况之一。我可能只写一个测试（上面的第2项），然后就不写了。

可能想看看@JaredGoguen谢谢，我看过了，但不能完全理解他们的建议。似乎“seq=random.randint”是我的问题，我不知道函数调用会使用测试中指定的种子。谢谢！似乎我不太明白函数调用会自动使用测试中的种子，并且我可以手动检查来自该种子的值。