Hypothesis: тесты, которые сами ищут контрпримеры к вашему коду
Обычные тесты находят только ожидаемые ошибки. В статье разберём, как Hypothesis сам ищет контрпримеры и сокращает их до минимального…
Последние новости
⚑ Сообщить о проблемеTech news from the best sources
Все темы
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- космос
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- модули ОЗУ, карты памяти, флеш-накопители, кардридеры
- на острие науки
- процессоры
LLM
ai
ai-агенты
claude
devops
llm
open source
python
ruvds_статьи
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
тестирование
управление проектами
Property-based тестирование: как находить баги, которые вы не придумали
Классический unit-тест — это «вход X → ожидаю Y». Вы придумали кейс, зафиксировали ожидание, поехали. Проблема в том, что баги обычно живут не в кей…
Аудит алгоритмов: как реализация Boyer-Moore с 190K звёзд на GitHub оказалась brute-force
Проверил реализацию Boyer-Moore в TheAlgorithms/Python (190K+ звёзд). Оказалось, что сдвиг bad character записывается в переменную for-цикла, что в…
Property-based testing на практике: как находить баги, о которых вы не подумали
Тридцать зелёных юнит‑тестов ещё не означают, что код готов к продакшену. Баги часто прячутся в данных, которые никто не до…
[Перевод] Claude против краевых случаев: как LLM-агент нашёл баги в NumPy и других Python-библиотеках
Исследователи Anthropic собрали LLM-агента, который читает код Python-библиотек, сам формулирует свойства, пишет property-based тесты на Hypothesis…