假设（Python）：省略argumen

Question

我有一个类似这样的函数（它实际上是一个类，但是对于Python的duck类型来说，这不相关）：

def myfunc(a=None, b=None):
    <snip>

现在我想写一个假设检验，它总是提供a，但有时{}。在

我试过了

^{pr2}$

但是当它得到strat.nothing()时，它似乎只是跳过了那个测试运行（我得到了hypothesis.errors.FailedHealthCheck: It looks like your strategy is filtering out a lot of data.，当使用它作为b的唯一策略时）。在

我怎么能有时用假设检验来证明论点呢？我需要写两个测试吗，一个有b，一个没有？在

Answer 1

看起来您想要none()而不是nothing()：

from hypothesis import given, strategies as strat

@given(a=strat.booleans(), b=strat.none() | strat.integers(min_value=1))
def test_model_properties(self, **kwargs):
    myval = myfunc(**kwargs)
    ...

这比生成用作**kwargs的字典更简单，效率也更高一些。对b的策略排序也很重要——首先将none()放在首位，以确保最小的示例将是a=False, b=None，而不是{}。在

还要注意，多次应用@given与一次使用相比效率非常低，而且实际上自3.34.0版以来就已经弃用了。在

Answer 2

您的方法保证会失败，因为hypothesis docs所暗示的

hypothesis.strategies.nothing()[source]

    This strategy never successfully draws a value and will always reject on an attempt to draw.

尝试不为^{cd1>}提供值将始终失败。

这件事怎么样：

^{pr2}$

在一系列试验中，我得到了一些输出，例如^{{cd2>}、^{cd3>}、^{cd4>}、^{cd5>}和^{cd6>}。

当然，您将使用此选项^{{cd7>}而不是^{{cd8>}。

Answer 3

jacq's answer把我放在正确的轨道上-关键字的选择需要有自己的策略。在

用标准字典

std = {'a': strat.booleans()}

和可选字典

^{pr2}$

然后我可以将chained list comprehension用于所有可能的“可选参数组合”：

# chain.from_iterable may or may not be faster; it doesn't matter for me.
optional = [combo
            for n in range(len(opt.items()))
            for combo in itertools.combinations(opt.items(), n+1)]

为b、c和{}生成键值元组。在

为了绘制一组值，我们需要得到其中一个选项，可以用sampled_from(optional)完成。对于获得的元组，除了std字典中的策略之外，我们还必须从中提取策略。在

strat.sampled_from(optional).flatmap(
    lambda x: strat.fixed_dictionaries(
        {**std, **dict(x)}
    )
)

这些都可以包装在一个函数中，我们称之为valid_values()。如果在包装函数的签名中指定*args或{}，则不能使用@given(valid_values())。在

结果，test_model_properties(self, **kwargs)变成了test_model_properties(self, kwargs)（您可以使用@given(kwargs=valid_values())）-通过调用字典kwargs，函数的其余部分保持不变。在

注意：如果您希望没有可选参数的可能性，这将不包括空元组，但是可以很容易地将其附加到optional列表中。因此{{cd16>的长度{。在