こちらの記事では、Hypothesisを使用して複雑なデータモデルに合致するテストデータを生成する方法について解説しています。様々な例をもとに、データ生成のためのHypothesisの機能や戦略の適用方法を紹介した上で、生成されたデータが要件を満たすことを保証するテスト戦略についても説明しています。

Hypothesis: 適切なデータの生成

この記事では、Hypothesisがバグを発見し、それを単純化するプロセスや、異なるバグをどのように管理するかについて詳しく説明しています。また、最近リリースされたHypothesis 3.29.0の新機能と、それがユーザー体験に与える影響についても触れています。

マルチバグ発見

この記事では、プロパティベースドテストにおけるデータ生成と型システムの利用に関する著者の考えを紹介しています。特に、Pythonでのデータジェネレーターの活用や、型とプロパティの相互作用について触れています。


型とプロパティ

この記事では、著者がHypothesisを用いて「ダイ・ハード３」において出題された問題を解決する過程について考察しています。

Hypothesisから学ぶ「ダイ・ハード」で生き残る方法

プロパティベースドテスティングに関して、筆者の現段階の見解をまとめています。

Hypothesis: 適切なデータの生成

マルチバグ発見

型とプロパティ

Hypothesisから学ぶ「ダイ・ハード」で生き残る方法

プロパティベースドテスティングとは何か