Как тестировать Rust

Для чего нужна данная статья? :

- Реализовать алгоритмы ML тестирования.

Зачем Вам это уметь? :

- Увеличить надежность, производительность и удобство тестирования.

1. Модульное тестирование (Unit Testing)

Модульные тесты проверяют предлагаемые функции или модули на уровне их минимальной функциональности. Обычно такие тесты хранятся в том же файле, что и тестируемый код, внутри модуля #[cfg(test)].

#[cfg(test)]

mod tests {

#[test] fn it_works() {

assert_eq!(2 + 2, 4);

} }

2. Интеграционное тестирование

Интеграционные тесты проверяют взаимодействие между различными модулями или компонентами программы. Эти тестовые проекты рассматриваются как отдельные tests/в корне.

// tests/integration_test.rs

extern crate my_project;

#[test] fn test_integration() {

assert_eq!(my_project::add(2, 3), 5);

}

3. Документированное тестирование (Doc Testing)

Документированные тесты проверяют код кода, написанный в документации (например, в комментариях ///). Такие тесты автоматически проверяют корректность приведенных примеров.

/// Adds two numbers together.

///

/// # Examples

///

/// ```

/// let result = my_crate::add(2, 3);

/// assert_eq!(result, 5);

/// ``` pub fn add(a: i32, b: i32) -> i32 { a + b }

4. Тестирование производительности (Benchmarks)

В версии Rust, начиная с 1.64, поддержка бенчмарков находится в экспериментальном состоянии (нестабильно). Бенчмарки измеряют производительность отдельных функций. Для этого используется флаг #![feature(test)].

#![feature(test)] extern crate test;

#[bench] fn bench_add(b: &mut test::Bencher) {

b.iter(|| 2 + 2);

}

5. Регрессионное тестирование (Регрессионное тестирование).

Это тесты, которые создаются для проверки исправленных ошибок. Цель таких испытаний — убедиться, что ошибка не возникнет снова в будущем.

#[test] fn regression_test_for_issue_123()

{
assert_eq!(my_function(), expected_value);

}

6. Параметризованное тестирование

В Rust нет встроенной поддержки параметризованных тестов, но их можно настроить вручную с помощью итераций и использования данных таблиц. Обычно параметризованные тесты проверяют один и тот же код на разных входных данных.

#[test] fn test_with_parameters()

{
let test_cases = vec![(2, 3, 5), (1, 1, 2), (10, 10, 20)];

for (a, b, expected) in test_cases

{
assert_eq!(my_function(a, b), expected);

}

}

7. Тестирование использования макросов (Test Harnesses)

Для настройки и запуска тестов в Rust используется встроенная система тестов (тестовая обвязка), которая обрабатывает аннотации #[test]. Существует возможность писать собственные тестовые фреймворки на основе макросов.

8. Кастомные тесты

Rust также поддерживает планирование типовых тестов с использованием макросов и нестандартных стратегий тестирования. Например, можно написать тесты, которые будут проводиться в параллельных потоках или обеспечивать контрольные действия перед тестированием.

9. Тестирование с использованием cargo miri

Это инструмент для программ на Rust, который может выявить проблемы с безопасностью памяти (например, использование освобожденной памяти).

10. Фаззинг (Fuzzing)

Фаззинг — это метод тестирования с передачей случайных данных для выявления неожиданных событий программы. Для Rust существует библиотека для фаззинга — Cargo-Fuzz .

cargo fuzz init

11. Тестирование на основе свойств (Тестирование на свойствах)

Тестирование свойств последних инвариантов или свойств кода на различных случайных данных. Для этого в Rust можно использовать компонент быстрой проверки .

#[macro_use] extern crate quickcheck;

quickcheck!

{

fn prop_addition_commutative(a: i32, b: i32) -> bool

{ a + b == b + a

} }

Общая структура проекта тестирования с ML

Проект будет состоять из нескольких модулей:

1. Генерация тестовых данных с использованием GAN.
2. Автоматическое создание тестов на основе анализа кода.
3. Предсказание ошибок с помощью классификации.
4. Оптимизация тестового покрытия с использованием отчетов о покрытии.
5. Адаптивное тестирование на основе изменений в коде.
6. Анализ производительности тестов.
7. Обнаружение аномалий.
8. Интеграция с CI/CD (через запуск в GitHub Actions).
9. Обучение на отзывах.
10. Визуализация результатов.

Для начала создадим структуру проекта:

cargo new rust_test_automation

cd rust_test_automation

Добавим зависимости в Cargo.toml:

[dependencies]

tch = "0.13" # Для машинного обучения (GAN)

syn = "2.0" # Для анализа кода

quote = "1.0" # Для генерации кода

proc-macro2 = "1.0" # Для работы с токенами

smartcore = "0.2" # Для классификации и кластеризации

git2 = "0.18" # Для работы с Git

plotters = "0.3" # Для визуализации

serde = { version = "1.0", features = ["derive"] } # Для сериализации

serde_json = "1.0" # Для работы с JSON

1. Генерация тестовых данных с помощью GAN

Используем библиотеку tch-rs для создания простой GAN, которая генерирует синтетические данные (например, числа).

use tch::{nn, Device, Tensor, Kind};

fn generator(p: nn::Path) -> impl nn::Module {

nn::seq()

.add(nn::linear(&p / "g1", 100, 256, Default::default()))

.add_fn(Tensor::relu)

.add(nn::linear(&p / "g2", 256, 512, Default::default()))

.add_fn(Tensor::relu)

.add(nn::linear(&p / "g3", 512, 10, Default::default()))

.add_fn(Tensor::tanh)

}

fn discriminator(p: nn::Path) -> impl nn::Module {

nn::seq()

.add(nn::linear(&p / "d1", 10, 512, Default::default()))

.add_fn(|x| x.leaky_relu(0.2))

.add(nn::linear(&p / "d2", 512, 256, Default::default()))

.add_fn(|x| x.leaky_relu(0.2))

.add(nn::linear(&p / "d3", 256, 1, Default::default()))

.add_fn(Tensor::sigmoid)

}

fn generate_data() -> Tensor {

let vs = nn::VarStore::new(Device::Cpu);

let gen = generator(&vs.root());

let noise = Tensor::randn(&[64, 100], (Kind::Float, Device::Cpu));

gen.forward(&noise)

}

2. Автоматическое создание тестов

Используем syn и quote для анализа кода и генерации тестов.

use syn::{parse_str, ItemFn};

use quote::quote;

fn generate_test(func: &ItemFn) -> proc_macro2::TokenStream {

let func_name = &func.sig.ident;

let test_name = format!("test_{}", func_name);

let test_ident = syn::Ident::new(&test_name, func_name.span());

quote! {

#[test]

fn #test_ident() {

assert_eq!(#func_name(1, 2), 3); // Пример теста

}

}

}

fn generate_tests(code: &str) {

let file = parse_str::<syn::File>(code).unwrap();

for item in file.items {

if let syn::Item::Fn(func) = item {

let test = generate_test(&func);

println!("{}", test);

}

}

}

Пример вызова:

let code = "fn add(a: i32, b: i32) -> i32 { a + b }";

generate_tests(code);

3. Предсказание ошибок

Используем smartcore для классификации уязвимых участков кода.

use smartcore::ensemble::random_forest_classifier::RandomForestClassifier;

use smartcore::metrics::accuracy;

fn predict_bugs(features: Vec<Vec<f64>>, labels: Vec<u32>) {

let (x_train, x_test, y_train, y_test) = smartcore::model_selection::train_test_split(&features, &labels, 0.2, true);

let model = RandomForestClassifier::fit(&x_train, &y_train, Default::default()).unwrap();

let y_pred = model.predict(&x_test).unwrap();

let acc = accuracy(&y_test, &y_pred);

println!("Accuracy of bug prediction: {}", acc);

}

4. Оптимизация тестового покрытия

Читаем отчет о покрытии (предполагается, что он сгенерирован вручную с помощью cargo tarpaulin).

use std::fs;

fn optimize_coverage() {

let report = fs::read_to_string("tarpaulin-report.xml").unwrap();

println!("Coverage report: {}", report);

// Здесь можно добавить логику для парсинга и генерации тестов

}

5. Адаптивное тестирование

Используем git2 для анализа изменений.

use git2::{Repository, DiffOptions};

fn adaptive_testing() {

let repo = Repository::open(".").unwrap();

let diff = repo.diff_head_to_workdir(Some(&mut DiffOptions::new())).unwrap();

println!("Diff: {:?}", diff.deltas().count());

// Анализируем diff и обновляем тесты

}

6. Анализ производительности тестов

Измеряем время выполнения тестов.

use std::time::Instant;

use std::process::Command;

fn analyze_performance() {

let start = Instant::now();

Command::new("cargo").arg("test").output().unwrap();

let duration = start.elapsed();

println!("Tests took: {:?}", duration);

}

7. Обнаружение аномалий

Используем smartcore для кластеризации и выявления аномалий.

use smartcore::cluster::dbscan::DBSCAN;

fn detect_anomalies(data: Vec<Vec<f64>>) {

let dbscan = DBSCAN::fit(&data, Default::default()).unwrap();

let labels = dbscan.predict(&data).unwrap();

println!("Anomaly labels: {:?}", labels); // -1 означает аномалию

}

8. Интеграция с CI/CD

Для интеграции создайте файл .github/workflows/ci.yml:

name: CI

on: [push, pull_request]

jobs:

test:

runs-on: ubuntu-latest

steps:

- uses: actions/checkout@v2

- name: Run tests

run: cargo test

9. Обучение на отзывах

Собираем отзывы и сохраняем их.

use serde::{Serialize, Deserialize};

use std::fs::File;

use std::io::Write;

#[derive(Serialize, Deserialize)]

struct Feedback {

test: String,

is_useful: bool,

}

fn collect_feedback(test: &str, is_useful: bool) {

let feedback = Feedback {

test: test.to_string(),

is_useful,

};

let mut file = File::create("feedback.json").unwrap();

file.write_all(serde_json::to_string(&feedback).unwrap().as_bytes()).unwrap();

}

10. Визуализация результатов

Используем plotters для построения графика покрытия.

use plotters::prelude::*;

fn visualize_coverage(coverage: &[f64]) {

let root = BitMapBackend::new("coverage.png", (640, 480)).into_drawing_area();

root.fill(&WHITE).unwrap();

let mut chart = ChartBuilder::on(&root)

.caption("Test Coverage", ("sans-serif", 50))

.x_label_area_size(30)

.y_label_area_size(30)

.build_cartesian_2d(0f64..100f64, 0f64..1f64).unwrap();

chart.configure_mesh().draw().unwrap();

chart.draw_series(LineSeries::new(

coverage.iter().enumerate().map(|(i, &v)| (i as f64, v)),

&RED,

)).unwrap();

root.present().unwrap();

}

Объединим все модули в main.rs:

mod gan;

mod testgen;

mod bugpred;

mod coverage;

mod adaptive;

mod perf;

mod anomaly;

mod feedback;

mod viz;

use gan::generate_data;

use testgen::generate_tests;

use bugpred::predict_bugs;

use coverage::optimize_coverage;

use adaptive::adaptive_testing;

use perf::analyze_performance;

use anomaly::detect_anomalies;

use feedback::collect_feedback;

use viz::visualize_coverage;

fn main() {

// Генерация данных

let data = generate_data();

println!("Generated data: {:?}", data);

// Генерация тестов

let code = "fn add(a: i32, b: i32) -> i32 { a + b }";

generate_tests(code);

// Предсказание ошибок

let features = vec![vec![1.0, 2.0], vec![3.0, 4.0]];

let labels = vec![0, 1];

predict_bugs(features, labels);

// Оптимизация покрытия

optimize_coverage();

// Адаптивное тестирование

adaptive_testing();

// Анализ производительности

analyze_performance();

// Обнаружение аномалий

let anomaly_data = vec![vec![1.0, 2.0], vec![10.0, 20.0]];

detect_anomalies(anomaly_data);

// Сбор отзывов

collect_feedback("test_add", true);

// Визуализация

let coverage = vec![0.8, 0.85, 0.9];

visualize_coverage(&coverage);

}