Czym są testy parametryzowane i testy oparte na danych?

Question

Accepted Answer

**Testy parametryzowane (oparte na danych)** uruchamiają **tę samą logikę testowania z wieloma zestawami danych wejściowych i oczekiwanych wyników** — unikając powielania testu dla każdego przypadku. Ułatwiają testowanie wielu scenariuszy (w tym przypadków granicznych) w zwięzły sposób.

## Problem: powielone testy

```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)
```

## Testy parametryzowane — jeden test, wiele przypadków

```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
```

Większość frameworków to wspiera (Jest `test.each`, pytest `@parametrize`, JUnit `@ParameterizedTest`).

## Korzyści

```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.
```

## Dlaczego to ważne

Rozumienie testów parametryzowanych (opartych na danych) jest wartościowe, ponieważ czyni **testowanie wielu scenariuszy zwięzłym**, co wspomaga dokładne testowanie (szczególnie przypadków granicznych), dlatego jest to przydatna praktyczna wiedza.

Problem, który rozwiązują — testowanie wielu kombinacji wejścia/wyjścia wymagałoby inaczej **powielania testu dla każdego przypadku** (nudne, powtarzające się, trudne w utrzymaniu) — jest rzeczywisty, a testy parametryzowane go rozwiązują, uruchamiając **tę samą logikę testowania przez tabelę przypadków**.

To czyni testowanie wielu scenariuszy **zwięzłym** (jedno ciało testu, wiele przypadków), czyni to **łatwe w dodawaniu przypadków** (wystarczy dodać wiersz danych — co zachęca do testowania większej liczby danych wejściowych i **przypadków granicznych**, wspierając dokładne pokrycie przypadków granicznych, które łapie błędy), raportuje **każdy przypadek osobno** (więc widać dokładnie, które dane wejściowe nie powiodły się, ułatwiając debugowanie), i utrzymuje testy w dobrej formie (tabela danych wyraźnie dokumentuje przypadki).

Rozumienie, że większość frameworków to wspiera (Jest's `test.each`, pytest's `@parametrize`, JUnit's `@ParameterizedTest`) czyni to praktycznie zastosowalne na różnych stosach technologicznych.

Testy parametryzowane są idealne dla funkcji z wieloma kombinacjami wejścia/wyjścia — typowe dla funkcji narzędziowych, walidatorów, parserów i obliczeń — gdzie umożliwiają testowanie pełnego zakresu przypadków (w tym granic i przypadków granicznych) bez obciążenia powielonym kodem testowego.

Ten zwięzły, łatwy w utrzymaniu sposób osiągnięcia szerokiego pokrycia danych wejściowych zachęca do bardziej dokładnego testowania.

Ponieważ testowanie wielu scenariuszy (szczególnie przypadków granicznych) jest ważne dla dokładnego testowania, a testy parametryzowane czynią to zwięzłym i łatwym w utrzymaniu (unikając powielonych testów, zachęcając do szerokiego pokrycia danych wejściowych), i ponieważ ich zrozumienie i zrozumienie obsługi frameworków jest przydatne do efektywnego testowania, zrozumienie testów parametryzowanych i opartych na danych jest wartościową, praktycznie istotną wiedzą — przydatną techniką do testowania wielu przypadków w zwięzły sposób, wspierającą dokładne pokrycie przypadków granicznych, które efektywne testowanie wymaga, i przydatnym narzędziem stosowanym wszędzie tam, gdzie funkcje mają wiele kombinacji wejścia/wyjścia do weryfikacji.