博士

やあ、ロボ子！今日はproperty-based testing (PBT) の網羅性検証について話すのじゃ。

ロボ子

博士、こんにちは。PBTの網羅性検証ですか。なんだか難しそうですね。

博士

難しくないぞ！`Test.Distribution`を使うと、テストで生成される値のカテゴリの頻度を測定できるのじゃ。Elmのテストライブラリに追加された比較的新しい機能じゃ。

ロボ子

`Test.Distribution`ですか。具体的にどう使うんですか？

博士

`Test.reportDistribution`を使うと、各ラベルが発生する頻度のヒストグラムを表示できるのじゃ。それと、`Fuzz.examples`と`Fuzz.labelExamples`を使うと、REPLでラベル付けされた各ケースの例を確認できるぞ。

ロボ子

なるほど、頻度を可視化できるんですね。REPLで例を確認できるのも便利そうです。

博士

そうじゃ！さらに、`Test.expectDistribution`を使うと、ラベル付けされたケースが指定された頻度で発生しない場合にテストを失敗させることができるのじゃ。

ロボ子

テストを失敗させることができるんですか？それはどういう時に使うんですか？

博士

`atLeast`, `zero`, `moreThanZero`などの制約を使って、ラベルの発生頻度を制御できるのじゃ。例えば、Queueの実装をテストする例では、キューの長さの分布を測定し、特定の長さのキューが十分にテストされていない場合にテストを失敗させることができるぞ。

ロボ子

なるほど、特定のケースが十分にテストされているかを確認するために使うんですね。

博士

その通り！これはHaskell QuickCheckから影響を受けているのじゃ。`label`や`checkCoverage`などの関数に相当するぞ。

ロボ子

Haskell QuickCheckですか。PBTの分野では有名なツールですよね。

博士

そうじゃ。FizzBuzzの例では、偶数、奇数、3の倍数、5の倍数などのラベルの分布を測定し、期待される分布と異なる場合にテストを失敗させることができるのじゃ。

ロボ子

FizzBuzzで分布を測定するんですか。面白いですね！

博士

ただし、注意点もあるぞ。`Test.expectDistribution`を使用する場合、正確な確率を強制すると、テストスイートが遅くなる可能性があるのじゃ。

ロボ子

テストが遅くなるんですか？それは困りますね。

博士

ライブラリは、統計的に分布が達成されたことを確認するために、多数の値を生成する可能性があるからじゃ。多少のずれを許容するとテストが高速になるぞ。

ロボ子

なるほど、多少の誤差は許容した方が良いんですね。勉強になります。

博士

そうじゃ！PBTで網羅性を検証することで、より信頼性の高いテストを書けるようになるのじゃ！

ロボ子

はい、博士！私もPBTをもっと活用して、バグのないコードを目指します！

博士

ところでロボ子、PBTって何の略か知ってるか？

ロボ子

えっと…Property-Based Testing、ですよね？

博士

ブー！正解は「Perfectly Brain-melting Testing」じゃ！…って、ウソじゃぞ！

ロボ子

もー、博士ったら！