取一个好名字对于新生儿来说非常重要，因为名字不仅代表一个人的身份和传统文化，还能影响到一个人的人际关系、职业发展和幸福生活。一般来说，好的名字应该具有以下特点： 1. 含义简单易懂、郑重有力，容易记忆，不会引起歧义或不良联想； 2. 读音好听、和谐流畅，易于发音； 3. 与宝宝的性格、个性和命运相符合，给人温暖、亲和的感觉。 对于公司而言，取一个好的名字也非常重要，因为命好的公司名可以带来好的运势和财气。好的公司名应该具有以下特点： 1. 与公司的业务和文化核心相符合，能够突出公司特点，容易让人记忆； 2. 读音好听、和谐流畅，容易口语表达，易于扩散； 3. 不含有负面联想，不会引起争议或造成不良影响。 在起名字时，姓氏也是一个重要的依据。姓氏既是一个人的家族传承，也是一个人的标志性符号，因此起名字要综合考虑姓氏和名字的相容程度和含义是否一致等因素。

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投稿用户 • • 周易起名 • 阅读 229
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朋友们，我来了~

今天这一章还是讲测试，基于属性的测试（Property-Based Testing）。其实我感觉叫随机验证测试更通俗易懂一点。

我们日常自己测试的时候，会有一个问题，就是我们既是裁判，也是球员。因为我们的程序就是顺着我们的思路写的，测试也是按照同样的思路来测试的。所以，我们可能通常很难测出我们自己写出来的bug。

解决这个问题的一个办法，就是把测试交给其他人。这也是测试这个岗位存在的意义之一。但是，如果我们把测试交给了其他人，上一章提到的，对测试的思考可以帮助更好地设计程序，这个好处就不存在了。

基于属性测试

解决这个问题的办法就是，把其他人，换成我们的计算机，让计算机来帮我们自动测试。

之前关于契约或者合约（Contract）那一章中，提到了要给程序制定一个合同，规定了输入的规则、输出的规则、以及不变量（比如给一个数组排序，进去和出来的数组长度应该是不变的）。

那么合约和不变量在这里统称为属性（property），很抽象是不是？个人觉得它的定义并不重要，举个例子就懂了。

比如我们要验证一个list的排序，我们可以验证这两件事：1.输入和输出的list长度是否相等；2.是不是list里的每一个都比它前面一个大。

用python写出来就是这样：

from hypothesis import given
import hypothesis.strategies as some

@given(some.lists(some.Integers()))
def test_list_size_is_invariant_across_sorting(a_list):
original_length = len(a_list)
a_list.sort()
assert len(a_list) == original_length

@given(some.lists(some.text()))
def test_sorted_result_is_ordered(a_list):
a_list.sort()
for i in range(len(a_list) – 1):
assert a_list[i] <= a_list[i + 1]

更重要的是，它利用了hypothesis这个模块，@given(some.lists(some.integers()))会让它在运行的时候，利用随机的数值把同样的方法运行100次。它会把出现错误的情况记录下来。

对数器

之前在学习算法的时候，也接触到了一个叫做对数器的概念，其实和这里的基于属性测试，基本上是一件事情。

就是为了验证我们的算法A写对了，我们先写一个绝对正确的算法B，不管效率，只管正确。然后用同样的数据同时跑算法A和算法B。当然也是随机跑很多次啦。如果两个出现了不同的结果，那就说明算法A写错了。

思路基本相同，只不过，相对来说，可能这个基于属性测试更严谨一点，比如，同样是排序算法，我用我写的冒泡排序算法来验证我的选择排序算法，万一，我的冒泡排序也写错了呢？但是，如果我直接从根本上解析出排序（正序）就是后一个比前一个大，显然是更不容易出问题的，其实也能更进一步地锻炼我们寻找根本问题的能力。

当然啦，严格意义上来说，比较后一个比前一个大，这个本身也是一种算法。

实话说，要思考清楚有哪些属性是要测试的，这件事本身就充满了难度。如果你平时没有这个习惯，突然让你想，你会大脑一片空白的，就像是刚学编程那会，遇到了一个需求完全不知道从哪里下手的那种感觉。坦白的说，我现在就是这种状态，想必这也是需要刻意练习的。

这种随机大量测试的方式，可以帮助我们测出一些边界值，测出一些我们想不到的情况。往往最容易出问题的地方也是在边界值的地方。就跟开车似的，车开起来了，通常都没什么问题，但是起步可能会熄火，停车可能会倒不进去。

Java的相关框架

关于这个基于属性测试的框架，我随手搜了一搜，Python有的，没理由咱们Java没有，对不对？

一、找到两个github上开源：

1.https://github.com/HypothesisWorks/hypothesis-java

2.https://github.com/quicktheories/QuickTheories

二、找到一个都已经有自己网站的（虽然也有github）：

https://jqwik.net/

三、还有一个直接是JUnit家的JUnit-Quickcheck（感觉上这个更香一点）

https://github.com/pholser/junit-quickcheck

我还没来得及仔细研究，朋友们可以先自行研究起来~

另一个实例

书中其实还提到了另外一个更加实际一点的例子，但我个人觉得那算不上bug，它和实际的需求有关系。这边简单提一下吧，或许你也有不同的见解。

大概就是有一个仓库类，它可以存放各种货品，不同货品有各自的数量，大概是这样一个结构吧：List<Map<String,Integer>>。然后我们可以查询某个货品是否有库存、查询某个货品还剩多少库存、可以从中取出某个数量的货品。

代码如下：

class Warehouse:
def __init__(self, stock):
self.stock = stock

def in_stock(self, item_name):
return (item_name in self.stock) and (self.stock[item_name] > 0)

def take_from_stock(self, item_name, quantity):
if quantity <= self.stock[item_name]:
self.stock[item_name] -= quantity
else:
raise Exception("Oversold {}".format(item_name))

def stock_count(self, item_name):
return self.stock[item_name]

仓库的初始化是这样的：

wh = Warehouse({"shoes": 10, "hats": 2, "umbrellas": 0})

然后，同样用了hypothesis来做批量测试，然后在调用take_from_stock( item_name='hats', quantity=3)这样一组数据的时候报错了。

作者说，在in_stock我们不应该只判断库存是不是大于0，而是要判断它有没有包含我们要拿取的货品数。代码应该改成这样：

def in_stock(self, item_name, quantity):
return (item_name in self.stock) and (self.stock[item_name] >= quantity)

反正我是觉得这不算个bug吧，毕竟在真正获取货品的时候，就报错了呀。要看我们对于in_stock这个方法本身的要怎么定义咯，是只需要知道它还有没有库存，还是需要知道它有没有我需要的库存。

虽然实际需求中，后者可能性更大，但是在take_from_stock方法里报错，又有什么问题呢？（又或者，作者只是想举个例子，是我太较真了）

尾声

基于属性的测试是对于单元测试的补充，对于单元测试的思考，可以让我们思考代码实现的其他方式。基于属性的测试，可以让我们更加清晰，我们的方法能干什么不能干什么，同时，也消除一些意外的情况。

如果，你还没有把这两种测试用起来，现在就赶紧用起来吧~

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