Question

我必须使用示例数据测试某些功能：

data = [
    [[10, 20, 30], 10],
    [[20, 30], 20],
    [[40], 30],
]

其中每行的第一个元素列出，其中包含N =（1至5）个随机整数元素，这些元素通过以下方式生成：

st.lists(
          st.integers(min_value=10),
          min_size=2,
          max_size=5,
          unique=True)

每行中的第二个元素包含来自所有生成的列表的一组所有唯一整数的随机样本。

对于我的data示例：

列表包含来自唯一集合（10,20,30,40）的值；
元素包含来自该集合的随机整数样本；

如何通过假设检验框架实施这种策略？

此功能无效：

int_list = st.integers(min_value=10)

@given(st.lists(
    elements=st.tuples(
        int_list, 
        st.sampled_from(int_list))

Answer 1

签出the docs on adapting strategies-您可以使用.flatmap(...)进行此操作，但是使用@composite定义自定义策略可能会更简单。

# With flatmap
elem_strat = lists(
    integers(), min_size=2, max_size=5, unique=True
).flatmap(
    lambda xs: tuples(just(xs), sampled_from(xs)).map(list)
)

# With @composite
@composite
def elem_strat_func(draw):
    xs = draw(lists(
        integers(), min_size=2, max_size=5, unique=True
    )
    an_int = draw(sampled_from(xs))
    return [xs, an_int]
elem_strat = elem_strat_func()

# then use either as
@given(lists(elem_strat))
def test_something(xs): ...

假设检验：如何从另一个策略的值中取样？

1 个答案: