基于属性的测试库
hypothesis的Python项目详细描述
hypothesis是python的高级测试库。它允许您编写测试 由示例源参数化，然后生成简单且可理解的 使您的测试失败的示例。这样可以在代码中找到更多的bug 工作。
例如
@given(st.lists(st.floats(allow_nan=False,allow_infinity=False),min_size=1))deftest_mean(xs):assertmin(xs)<=mean(xs)<=max(xs)
Falsifying example: test_mean( xs=[1.7976321109618856e+308, 6.102390043022755e+303] )
假设是非常实用的，它推动了 以某种方式进行单元测试。它易于使用，稳定，强大。如果 你没有用假设来检验你的项目，那么你就错过了。
快速启动/安装
如果您只是想开始：
pip install hypothesis
感兴趣的链接
主要假设点在hypothesis.works，包含了很多 好的介绍和解释材料。
大量的文档和用法示例是available at readthedocs。
如果你想和人们谈论使用假说，we have both an IRC channel and a mailing list。
如果你想偶尔收到关于假设的更新，包括有用的提示和技巧，有一个 TinyLetter mailing list to sign up for them。
如果你想对假说有所贡献，instructions are here。
如果你想听听那些已经在使用假说的人的意见，他们中的一些人。
如果你想创建一个假设的下游包，请阅读these guidelines for packagers。
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