ScalaCheck有效/无效测试边界

我正在使用ScalaCheck在ScalaTest中进行一些基于属性的测试。假设我想测试一个函数，

f（x:Double）：Double

，它只为

x>=0.0

定义，并且对于该域之外的参数返回

NaN

。理想情况下，我想做这样的事情：

import org.scalatest.FunSpec
导入org.scalatest.prop.generator驱动属性检查
def（x:Double）=Math.sqrt（x）//实际函数并不重要。
等级FTest
扩展FunSpec
使用GeneratorDrivenProperty检查{
描述（“f（x）”）{
它（“必须接受每个参数值并正确处理它”）{
forAll{x:Double=>
val r=f（x）
如果（x>=0.0）断言（！r.isNaN&&r==Math.sqrt（x））//太简单了，我知道。；-）
else断言（r.isNaN）
}
}
}
}

现在，这是相当优雅和有效的，但我关心的是边界检查，因为我怀疑——在一般情况下——ScalaCheck是否能够找到边界并测试函数是否正确响应边界两侧的值（在本例中为>=0.0）。当然，我可以在任何时候使用

（ScalaTest替换ScalaCheck的
==>
操作符）来分离这两个条件，但这会花费更多的精力，而且会浪费大量生成的值：

FTest2类
扩展FunSpec
使用GeneratorDrivenProperty检查{
描述（“f（x）”）{
它（“必须接受每个有效参数值并正确处理它”）{
forAll{x:Double=>
无论何时（x>=0.0）{
val r=f（x）
断言（！r.isNaN&&r==Math.sqrt（x））
}
}
}
它（“必须报告无效参数值的正确错误值”）{
forAll{x:Double=>
每当（x<0.0）断言（f（x）.isNaN）
}
}
}
}

（我知道我也可以使用客户生成器来限制范围，以便在不需要时
，但我认为这不是重点。如果我错了，请随时纠正我。）

所以，我好奇的是：

有没有一种方法可以提示ScalaCheck边界值是什么，并确保它选择该值及其两侧的值
除了这一点，还有其他同样优雅的方法吗？但哪一种方法能更好地自动找到边界
感谢您的帮助~
ScalaCheck无法自动确定您的函数将哪些值视为有效值；您需要在属性中对这些信息进行编码（无论何时使用
）或在生成器中进行编码。选择哪种方法是特定于上下文的

保持属性“小”是可取的：集中的正交属性更容易读/写/维护，并且您可以随时在以后组合它们以构建更全面的属性。因此，我会将这两个属性（快乐和不快乐的情况）分开

为了避免“浪费”生成的值，我将使用两个单独的生成器（一个用于非负双精度，另一个用于负双精度）；使用该方法时，无需使用

val genNonnegativeDouble: Gen[Double] = Gen.choose(0, Double.MaxValue)

val genNegativeDouble: Gen[Double] = Gen.negNum[Double]

您的属性将如下所示：

final class FTest2
    extends FunSpec
    with GeneratorDrivenPropertyChecks {

  describe("f") {
    it("must accept every valid argument value and handle it correctly") {
      forAll(genNonnegativeDouble) { x =>
          val r = f(x)
          assert(!r.isNaN && r === Math.sqrt(x))
      }
    }

    it("must report the correct error value for invalid argument values") {
      forAll(negativeDouble) { x =>
        assert(f(x).isNaN)
      }
    }
  }

}

顺便说一下


您可能应该返回除
Double.NaN
以外的内容来指示失败；在这里，
选项[Double]
是一个很好的选择，因为失败的原因只有一个
您应该只检查双精度近似相等
谢谢您的回复。我猜你没有告诉我任何我不知道的事情。我曾希望有一种简单、简洁的方法来同时验证函数对好输入和坏输入的响应，方法是通知ScalaCheck输入边界在哪里。至于
Double.NaN
，这就是
Math.sqrt
在域外给定参数时返回的结果-我永远不会在我自己的代码中使用它。：-）由于其目的是关注边界条件，我也不太担心使用公差来验证
双
值
posNum
和
negNum
仅拾取整数值。我认为在这种情况下，
choose
将是定制生成器的更好基础。@scalabling True。我会相应地修改我的答案。