पॅरामिटराइज्ड आणि डेटा-चालित चाचण्या म्हणजे काय?

Question

Accepted Answer

**पॅरामिटराइज्ड (डेटा-चालित) चाचण्या** **एकाच चाचणी तर्कसंगत इनपुट आणि अपेक्षित आउटपुटच्या एकाधिक संचांसह चालवतात** — प्रत्येक केसासाठी चाचणीची पुनरावृत्ती टाळते. ते अनेक परिस्थिती (किनारी प्रकरणांसह) संक्षिप्तपणे चाचण्या घेणे सोपे करतात.

## समस्या: डुप्लिकेट केलेल्या चाचण्या

```text
Without parameterization, testing many input/output cases means COPYING the test:
  test('add 2+3', () => expect(add(2,3)).toBe(5));
  test('add 0+0', () => expect(add(0,0)).toBe(0));
  test('add -1+1', () => expect(add(-1,1)).toBe(0));
  → lots of near-identical, repetitive tests (tedious, hard to maintain)
```

## पॅरामिटराइज्ड चाचण्या — एक चाचणी, अनेक प्रकरणे

```js
// run the SAME test logic over a TABLE of cases (Jest's test.each)
test.each([
  [2, 3, 5],
  [0, 0, 0],
  [-1, 1, 0],
  [100, 200, 300],
])('add(%i, %i) === %i', (a, b, expected) => {
  expect(add(a, b)).toBe(expected);     // one logic, run per case
});
// → each row is a separate reported test case; add a case = add a row
```

बहुतेक फ्रेमवर्क हे समर्थन करतात (Jest `test.each`, pytest `@parametrize`, JUnit `@ParameterizedTest`).

## फायदे

```text
✓ CONCISE — test many scenarios without duplicating the test body
✓ Easy to ADD CASES — just add a row of data (great for edge cases / many inputs)
✓ Each case reported SEPARATELY — you see exactly which input failed
✓ Clear, maintainable — the data table documents the cases
→ Ideal for functions with many input/output combinations and edge cases.
```

## महत्त्व

पॅरामिटराइज्ड (डेटा-चालित) चाचण्या समजणे मूल्यवान आहे कारण ते अनेक परिस्थिती **संक्षिप्तपणे चाचण्या घेणे सोपे** करतात, जे संपूर्ण चाचणी समर्थन करतात (विशेषतः किनारी प्रकरणांसह), म्हणून हे उपयोगी व्यावहारिक ज्ञान आहे.

ज्या समस्येचे ते निराकरण करतात — अनेक इनपुट/आउटपुट संयोजन चाचणी करणे अन्यथा **प्रत्येक केसासाठी चाचणीची पुनरावृत्ती आवश्यक** असेल (कंटाळवाणे, पुनरावृत्तीमूलक, राखणे कठिण) — ही वास्तविक आहे, आणि पॅरामिटराइज्ड चाचण्या **एकाच चाचणी तर्कसंगत केसच्या टेबलवर चालवून** त्याचे निराकरण करतात.

हे अनेक परिस्थिती चाचणी करणे **संक्षिप्त** करते (एक चाचणी बॉडी, अनेक केसेस), **केसेस जोडणे सोपे** करते (फक्त डेटाची एक ओळ जोडा — जे अधिक इनपुट आणि **किनारी प्रकरणांची** चाचणी घेणे प्रोत्साहित करते, संपूर्ण किनारी-केस कव्हरेज समर्थन करते जे बग्स पकडते), **प्रत्येक केस वेगळ्यापणे** रिपोर्ट करते (म्हणून आपल्याला अचूकपणे दिसते कोणते इनपुट अयशस्वी झाले, डीबगिंगला मदत करते), आणि चाचण्या राखणेयोग्य ठेवते (डेटा टेबल स्पष्टपणे केसेस दस्तऐवज करते).

बहुतेक फ्रेमवर्क हे समर्थन करतात हे समजणे (Jest च्या `test.each`, pytest च्या `@parametrize`, JUnit च्या `@ParameterizedTest`) हे स्टॅकमधून व्यावहारिकपणे लागू करता येते.

पॅरामिटराइज्ड चाचण्या अनेक इनपुट/आउटपुट संयोजनांसह फंक्शन्सासाठी आदर्श आहेत — उपयोगिता फंक्शन्स, व्हेलिडेटर्स, पार्सर्स आणि गणनेसाठी सामान्य — जेथे ते डुप्लिकेट चाचणी कोडचा भार न घेता केसेसच्या संपूर्ण श्रेणी (सीमा आणि किनारी प्रकरणांसह) चाचणी करणे सक्षम करतात.

हा संक्षिप्त, राखणेयोग्य विस्तृत इनपुट कव्हरेज मिळविण्याचा मार्ग अधिक संपूर्ण चाचणी प्रोत्साहित करते.

अनेक परिस्थिती (विशेषतः किनारी प्रकरणांसह) चाचणी करणे संपूर्ण चाचणीसाठी महत्वाचे असल्याने आणि पॅरामिटराइज्ड चाचण्या हे संक्षिप्त आणि राखणेयोग्य करते (डुप्लिकेट चाचण्या टाळते, विस्तृत इनपुट कव्हरेज प्रोत्साहित करते), आणि त्यांना आणि त्यांचे फ्रेमवर्क समर्थन समजणे प्रभावी चाचणीसाठी उपयोगी असल्याने, पॅरामिटराइज्ड आणि डेटा-चालित चाचण्या समजणे मूल्यवान, व्यावहारिकदृष्ट्या-संबंधित ज्ञान आहे — अनेक केसेस संक्षिप्तपणे चाचणी करण्याचा उपयोगी तंत्र, संपूर्ण किनारी-केस कव्हरेज समर्थन करते जे प्रभावी चाचणी आवश्यक असते, आणि एक सुविधाजनक साधन जिथे फंक्शन्समध्ये अनेक इनपुट/आउटपुट संयोजन सत्यापित करायचे आहेत.