假设以太坊：以太坊项目的假设库。
hypothesis-ethereum的Python项目详细描述
#以太坊智能中枢的假设整合 使用pytest执行测试
https://hypothesis.works/articles/how-not-to-die-hard-with-hypothesis/https://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/stateful.html
##这个模糊器是如何工作的
这个fuzzer引擎接受一个已编译的契约，并利用abi来计算契约的“调用空间”。 调用空间基本上是允许修改底层状态的外部可用协定方法。 每个方法的调用空间由每个方法的输入变量进一步参数化，因此总的调用空间是 基本上所有可用的状态修改方法都包含所有可能的输入变量组合。 以太坊契约包含非常大的变量，例如256位整数，这可能真的很大！
fuzzer通常从调用空间中随机抽取样本，以减少正在进行的调用的数量 减少用于探索呼叫空间的时间和资源量。这个模糊引擎特别尝试 调用空间中的一系列调用，试图找到用户感兴趣的异常情况。
此模糊引擎检查以下异常情况： 一。排气异常（使用可配置的限制） 2.意外的恢复，例如无效的操作码、堆栈溢出/下溢、无效的跳转目标或资金不足。 三。自定义不变量，由用户使用合同的公共只读api指定
##稳健性与完整性
这个绒毛是“健全的”，但不是“完整的”。 如果您不熟悉这些概念，这基本上意味着fuzzer测试可能不完全 识别所有的bug（由于随机搜索契约的调用空间），但是它查找的任何bug 是存在于应用程序中的“真实”bug（事实上它是一个bug被充分地识别）。
未来的工作将通过“灰盒”技术缩小合同的通话空间， 或者换言之，内省契约以识别调用空间中可能显示错误的部分， 把注意力集中在这些部分，以便更快地识别错误。这样，我们的目标是使模糊器的技术 more完成（更快地识别更多的bug），但不牺牲可靠性（所有bug仍然是真正的bug）。
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