1. 前言
在软件测试中，我们需要对程序进行不同方面的测试，其中一种是数据生成测试。在Golang中，我们可以采用一些数据生成技巧，快速生成大量数据进行测试。本文将介绍Golang测试中的数据生成技巧。
2. 随机数据生成器
随机数据生成器是常见的一种数据生成技巧，我们可以使用Golang的math/rand包生成伪随机数，并将其应用于不同类型的数据生成中。
2.1 随机字符串生成
在测试中，我们经常需要随机生成字符串。我们可以使用以下代码生成随机长度为10的字符串：
import (
"math/rand"
"time"
)
func randomString() string {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
runes := []rune("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")
b := make([]rune, 10)
for i := range b {
b[i] = runes[rand.Intn(len(runes))]
}
return string(b)
}
上述代码使用了Golang中的rune类型，将字符串转化为一个符文（unicode code point）的序列，可以使用中括号[]来访问其中的元素。在这里，我们使用runes变量定义了我们需要的符文序列。rand.Intn(n)函数可以随机在0到n-1之间生成一个整型数。
2.2 随机整数生成
在测试中，我们经常需要随机生成整数。我们可以使用以下代码生成随机整数：
func randomInt(min, max int) int {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
return rand.Intn(max-min+1) + min
}
上述代码的randomInt(min, max)函数可以随机生成一个在[min, max]之间的整数。
2.3 随机浮点数生成
在测试中，我们经常需要随机生成浮点数。我们可以使用以下代码生成随机浮点数：
func randomFloat() float64 {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
return rand.Float64()
}
上述代码的randomFloat()函数可以随机生成一个在[0.0, 1.0)之间的浮点数。
3. 枚举数据生成器
枚举数据生成器是另一种常见的数据生成技巧。这种方法适用于我们需要测试的数据集比较小的情况。
3.1 枚举字符串生成
在测试中，我们可以枚举一些常见的字符串进行测试，例如：
import (
"testing"
)
func TestString(t *testing.T) {
for _, s := range []string{"", "hello", "world", "12345"} {
t.Run(s, func(t *testing.T) {})
}
}
在上述代码中，我们枚举了空字符串、"hello"、"world"和"12345"四个字符串进行测试。
3.2 枚举整数生成
在测试中，我们可以枚举一些整数进行测试，例如：
func TestInt(t *testing.T) {
for _, i := range []int{-100, -1, 0, 1, 100} {
t.Run(fmt.Sprintf("%v", i), func(t *testing.T) {})
}
}
在上述代码中，我们枚举了-100、-1、0、1和100这五个整数进行测试。
3.3 枚举结构体生成
在测试中，我们可以枚举一些结构体进行测试。例如，对于下面的结构体：
type Point struct {
X int
Y int
}
我们可以使用以下代码生成一些结构体：
func TestStruct(t *testing.T) {
for _, p := range []Point{{0, 0}, {1, 0}, {0, 1}, {1, 1}} {
t.Run(fmt.Sprintf("%v", p), func(t *testing.T) {})
}
}
在上述代码中，我们枚举了四个Point结构体进行测试。
4. 笛卡尔积数据生成器
笛卡尔积数据生成器是一种较为复杂的数据生成技巧。这种方法通常适用于我们需要测试的数据集非常大的情况。
4.1 两个切片的笛卡尔积
对于两个切片，我们可以使用以下代码生成它们的笛卡尔积：
func cartesian(a []string, b []int) []struct { A string; B int } {
res := make([]struct { A string; B int }, 0, len(a) * len(b))
for _, s := range a {
for _, i := range b {
res = append(res, struct { A string; B int }{s, i})
}
}
return res
}
func TestCartesian(t *testing.T) {
for _, p := range cartesian([]string{"A", "B", "C"}, []int{1, 2}) {
t.Run(fmt.Sprintf("%v", p), func(t *testing.T) {})
}
}
在上述代码中，我们枚举了两个切片中的元素进行组合，并生成笛卡尔积。
4.2 多个切片的笛卡尔积
对于多个切片，我们可以使用以下代码生成它们的笛卡尔积：
func cartesianMultiple(slices ...[]interface{}) (result [][]interface{}) {
if len(slices) == 0 {
return [][]interface{}{}
}
if len(slices) == 1 {
for _, entry := range slices[0] {
result = append(result, []interface{}{entry})
}
return result
}
allCasesOfRest := cartesianMultiple(slices[1:]...)
for _, entry := range slices[0] {
for _, cases := range allCasesOfRest {
result = append(result, append([]interface{}{entry}, cases...))
}
}
return result
}
func TestCartesianMultiple(t *testing.T) {
for _, p := range cartesianMultiple([]interface{}{1, 2}, []interface{}{"A", "B", "C"}, []interface{}{0.1, 0.2}) {
t.Run(fmt.Sprintf("%v", p), func(t *testing.T) {})
}
}
在上述代码中，我们枚举了三个切片中的元素进行组合，并生成笛卡尔积。
5. 总结
本文介绍了Golang测试中的数据生成技巧，包括随机数据生成器、枚举数据生成器和笛卡尔积数据生成器。这些技巧可以帮助我们快速生成大量数据进行测试，从而提高测试效率。