প্রপার্টি-বেসড টেস্টিং

১ · প্রপার্টি-বেসড টেস্টিং কী, এবং কেন

এই কোর্সের L01 থেকে L40 পর্যন্ত প্রায় প্রতিটি টেস্ট ছিল উদাহরণ-ভিত্তিকExample-Based Testingএকটি নির্দিষ্ট ইনপুটের জন্য একটি নির্দিষ্ট প্রত্যাশিত আউটপুট লিখে টেস্ট করা। — যেমন L01-এ calculate_shipping_cost(1000) ঠিক 0 রিটার্ন করবে কি না তা চেক করা। এই ধরনের টেস্ট স্পষ্ট ও পড়তে সহজ, কিন্তু একটি সীমাবদ্ধতা আছে — টেস্ট-লেখক যে নির্দিষ্ট কয়েকটি ইনপুট নিজে ভেবে বেছেছেন, শুধু সেগুলোই যাচাই হয়। ভাবেননি এমন কোনো অস্বাভাবিক ইনপুট কম্বিনেশনে বাগ থাকলে তা ধরা পড়ে না।

প্রপার্টি-বেসড টেস্টিংProperty-Based Testingনির্দিষ্ট ইনপুট-আউটপুট জোড়া না লিখে, একটি সাধারণ নিয়ম (property/invariant) বলে দিয়ে বহু স্বয়ংক্রিয়ভাবে জেনারেট করা ইনপুটে তা যাচাই করা। ভিন্নভাবে চিন্তা করে — নির্দিষ্ট ইনপুট-আউটপুট জোড়া লেখার বদলে, একটি সাধারণ নিয়ম বা invariant বলে দেওয়া হয় যা যেকোনো বৈধ ইনপুটের জন্যই সত্য থাকা উচিত, তারপর টুলটি নিজে (এলোমেলোভাবে বা নিয়মতান্ত্রিকভাবে) বহু ইনপুট বানিয়ে সেই নিয়ম ভাঙে কি না পরীক্ষা করে। বাস্তব-জগতের Python ইকোসিস্টেমে এর জন্য সবচেয়ে বহুল-ব্যবহৃত টুল হলো hypothesis লাইব্রেরি — এটি স্মার্টভাবে ইনপুট জেনারেট করে (শুধু র‍্যান্ডম নয়, edge case-এর দিকে পক্ষপাতমূলক), এবং একটি ব্যর্থতা পেলে সেটিকে "shrink" করে সবচেয়ে ছোট/সরল counterexample খুঁজে বের করে। এই স্যান্ডবক্সে hypothesis ইনস্টল করা সম্ভব নয় (software-testing-qa/CLAUDE.md অনুযায়ী), তাই আমরা নিচে stdlib-এর random মডিউল দিয়ে সেই একই মূল প্রক্রিয়াটির একটি সত্যিকারের, চলমান, সরলীকৃত সংস্করণ বানাব।

২ · একটি ভালো প্রপার্টি বেছে নেওয়া

সব ফাংশনের জন্য প্রপার্টি লেখা সহজ নয় — চ্যালেঞ্জটা হলো এমন একটি নিয়ম খুঁজে বের করা যা (ক) সত্যিই সবসময় সত্য, এবং (খ) নিজে থেকে "সঠিক আউটপুট" পুরোপুরি হার্ডকোড না করেও কিছু অর্থবহ যাচাই করে। কয়েকটি সাধারণ প্যাটার্ন:

নিচের কোডে আমরা একটি ক্লাসিক জোড়া বেছে নিচ্ছি — bubble_sort ফাংশনের জন্য Ordering প্রপার্টি ("আউটপুট non-decreasing") এবং Invariant প্রপার্টি ("আউটপুট ইনপুটের একটি পার্মুটেশন, অর্থাৎ একই উপাদান একই সংখ্যায় আছে") — দুটো একসাথে সত্য হলেই বলা যায় সর্টিং সঠিকভাবে হয়েছে, কারণ শুধু non-decreasing হলেই যথেষ্ট নয় (যেমন একটি বাগযুক্ত ফাংশন সব উপাদান বাদ দিয়ে খালি লিস্ট রিটার্ন করলেও তা "non-decreasing" — তাই পার্মুটেশন চেক-টিও লাগবে)।

৩ · বাস্তবায়ন: ২০০টি জেনারেট করা ইনপুটে প্রপার্টি যাচাই

নিচের কোড সেলে একটি সঠিক bubble_sort ফাংশন আছে, এবং একটি ফিক্সড seed (42) দিয়ে random.Random-এর একটি আলাদা instance তৈরি করে ২০০টি ভিন্ন দৈর্ঘ্যের (০ থেকে ১৫টি উপাদান) র‍্যান্ডম পূর্ণসংখ্যার লিস্ট জেনারেট করা হয়েছে। প্রতিটির জন্য দুটো প্রপার্টিই — non-decreasing এবং পার্মুটেশন — সত্যিকারের লুপ ও assert-স্টাইল চেক দিয়ে যাচাই করা হয়, এবং প্রথম যে ইনপুট নিয়ম ভাঙে তা রিপোর্ট করা হয় (এখানে কোনোটিই ভাঙবে না, কারণ bubble_sort সঠিকভাবে লেখা)।

import random
from collections import Counter

def bubble_sort(items):
    lst = list(items)
    n = len(lst)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n - i - 1):
            if lst[j] > lst[j + 1]:
                lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]
    return lst

def is_sorted_non_decreasing(lst):
    return all(lst[i] <= lst[i + 1] for i in range(len(lst) - 1))

def is_permutation(original, result):
    # একই উপাদান, একই সংখ্যায় আছে কি না (multiset তুলনা) — sorted() এর উপর নির্ভর না করে
    return Counter(original) == Counter(result)

rng = random.Random(42)  # ফিক্সড seed -> প্রতিবার একই ইনপুট, reproducible ফলাফল
NUM_TESTS = 200
counterexample = None

for test_num in range(NUM_TESTS):
    length = rng.randint(0, 15)
    original = [rng.randint(-50, 50) for _ in range(length)]
    result = bubble_sort(original)
    if not (is_sorted_non_decreasing(result) and is_permutation(original, result)):
        counterexample = (test_num, original, result)
        break

if counterexample is None:
    print(f"PASS: property held for all {NUM_TESTS} randomly generated lists")
    print("(sorted output is non-decreasing AND is a permutation of the input, every time)")
else:
    test_num, original, result = counterexample
    print(f"FAIL at test #{test_num}: input={original} -> output={result}")

৪ · একটি বাগ ধরা: counterexample-এর প্রকৃত উদাহরণ

প্রপার্টি-বেসড টেস্টিং তখনই তার আসল শক্তি দেখায় যখন কোনো বাগ ধরা পড়ে। নিচে একটি ইচ্ছাকৃতভাবে বাগযুক্ত buggy_sort ফাংশন — এটি ভেতরে একটি Python set ব্যবহার করে, যা নিঃশব্দে ডুপ্লিকেট উপাদান বাদ দিয়ে দেয়। ফাংশনটি এখনও একটি non-decreasing লিস্ট রিটার্ন করে (তাই শুধু ordering প্রপার্টি চেক করলে ধরা পড়ত না!), কিন্তু পার্মুটেশন প্রপার্টি ভেঙে যায় যেই মুহূর্তে ইনপুটে কোনো ডুপ্লিকেট মান থাকে — এবং একই ফিক্সড-seed জেনারেটর দিয়ে চালালে এটি খুব দ্রুতই একটি প্রকৃত counterexample খুঁজে বের করে।

def buggy_sort(items):
    # বাগ: set() ব্যবহারের কারণে ডুপ্লিকেট উপাদান নিঃশব্দে হারিয়ে যায়
    return sorted(set(items))

rng2 = random.Random(42)  # একই seed -> একই ২০০টি ইনপুট, পুনরুৎপাদনযোগ্য ব্যর্থতা
counterexample2 = None

for test_num in range(NUM_TESTS):
    length = rng2.randint(0, 15)
    original = [rng2.randint(-50, 50) for _ in range(length)]
    result = buggy_sort(original)
    if not (is_sorted_non_decreasing(result) and is_permutation(original, result)):
        counterexample2 = (test_num, original, result)
        break

if counterexample2 is None:
    print(f"PASS: property held for all {NUM_TESTS} randomly generated lists")
else:
    test_num, original, result = counterexample2
    print(f"FAIL at test #{test_num}: input={original} -> output={result}")
    print("কারণ: ইনপুটে থাকা একটি ডুপ্লিকেট মান আউটপুটে একবারই আছে -> পার্মুটেশন প্রপার্টি ভেঙেছে")