Generadores personalizados para pruebas basadas en propiedades con PropEr

Escribir pruebas efectivas basadas en propiedades requiere más que generar simples enteros y cadenas, para encontrar errores profundos y ocultos en su sistema, necesita generar datos de prueba estructurados, realistas y altamente personalizados. Este curso basado en texto lo guía a través de los principios de diseño de generadores personalizados utilizando el marco PropEr, lo lleva desde conceptos básicos hasta estrategias sofisticadas de generación de datos.Comenzará dominando la terminología fundamental y comprendiendo cómo las pruebas basadas en propiedades difieren de las prueba de unidad tradicionales. A continuación, explorará cómo construir generadores personalizados que modelan las restricciones de dominio del mundo real, manejan estructuras de datos recursivas y utilizan llamadas simbólicas para generar secuencias complejas de API.Al final de este curso, podrá escribir propiedades robustas y generadores personalizadas que descubren casos de borde en sus aplicaciones. Qué aprenderá: Comprender los principios básicos de las pruebas basadas en propiedades y cómo PropEr genera casos de prueba; Construir generadores personalizados para modelar datos de dominio complejos y reglas de negocio; Implementar generadores recursivos de forma segura sin causar bucles infinitos; Aplicar técnicas de representación simbólica para generar secuencias dinámicas de llamadas a funciones; Este curso está estructurado para construir su confianza paso a paso, comenzando con conceptos esenciales antes de pasar a patrones de generación estructurados y flujos de trabajo de pruebas prácticas.Este curso está diseñado para que los participantes puedan: Este curso está diseñado para desarrolladores de software e ingenieros de control de calidad que son nuevos en las pruebas basadas en propiedades o desean expandir su kit de herramientas de prueba.No se requiere experiencia previa con PropEr o marcos de testeo avanzados.Comience a leer hoy para escribir pruebas más fuertes y resistentes para su software.