Cos'è shrinking?

Shrinking: Riduzione dello Spazio di Ricerca nel Testing Basato sulle Proprietà

Shrinking è una tecnica potente utilizzata nel testing basato sulle proprietà (Property-Based Testing, PBT) per ridurre istanze di test fallite complesse a istanze minimali che ancora espongono il bug. In altre parole, quando un test basato sulle proprietà fallisce con un input complesso, lo shrinking tenta di trovare un input più semplice che ancora causa il fallimento del test. Questo facilita enormemente la comprensione e la correzione del bug.

Come Funziona:

1. Fallimento del Test: Il test basato sulle proprietà genera input casuali fino a quando uno di questi input fallisce la proprietà definita.

2. Shrinking: L'engine di PBT inizia quindi a ridurre l'input fallito. Lo fa sistematicamente tentando di semplificare l'input, ad esempio:

   • Riducendo i numeri a 0 o 1.
   • Accorciando le stringhe.
   • Rimuovendo elementi da liste o array.
   • Semplificando strutture dati complesse.

3. Verifica: Dopo ogni tentativo di semplificazione, l'engine esegue nuovamente il test con l'input ridotto.

4. Convergenza: Se l'input ridotto continua a far fallire il test, l'engine lo mantiene e continua a cercare riduzioni. Se l'input ridotto non fa fallire il test, viene scartato. Questo processo continua fino a raggiungere un input minimale che ancora espone il bug. Questo input minimale è cruciale per il debug.

Vantaggi dello Shrinking:

• Isolamento dei Bug: Lo shrinking aiuta a isolare la causa radice del bug riducendo la quantità di informazioni irrilevanti nell'input.
• Semplificazione del Debug: Debuggare un input minimale è molto più facile che debuggare un input complesso.
• Migliore Comprensione del Sistema: Lo shrinking può rivelare assunzioni inattese o condizioni limite nel codice.
• Facilità di Riproduzione: L'input minimale è facile da condividere e riprodurre per la correzione del bug.

Esempio (Concettuale):

Immagina di avere un test che fallisce con un input di stringa molto lunga. Lo shrinking potrebbe tentare di:

1. Dividere la stringa a metà e testare entrambe le metà separatamente.
2. Provare a rimuovere caratteri uno ad uno.
3. Sostituire sezioni della stringa con stringhe vuote.

Se una di queste modifiche mantiene il fallimento del test, l'engine la adotterà e continuerà a ridurre. Alla fine, potrebbe arrivare a un input molto più corto che ancora causa il problema, rendendo più facile capire perché il test sta fallendo.

Considerazioni:

• Lo shrinking non è sempre perfetto. Può essere computazionalmente costoso e a volte può non trovare l'input veramente minimale.
• È importante progettare i generatori di input in modo che supportino bene lo shrinking. Un generatore mal progettato può rendere lo shrinking inefficiente.
• Lo shrinking dipende dalla robustezza del test. Se il test è fragile e fallisce anche con piccole modifiche, lo shrinking potrebbe essere inefficace.