En nuestra anterior entrega modelamos el dominio de FunPark, una pequeña aplicación de gestión de parques temáticos, y ahora toca hablar de pruebas. En el ecosistema F sharp existen varias opciones para testing, desde NUnit y xUnit hasta librerías orientadas a F sharp como FsUnit. Yo opté por Expecto, uno de los frameworks de pruebas más apreciados por la comunidad F sharp. Expecto no es solo una librería de aserciones, es un framework completo con organizador de pruebas, runner y su propia biblioteca de aserciones, y además cuenta con buena documentación y ejemplos prácticos.

Expecto es un framework basado en pruebas por ejemplo. Esto significa que ejecutamos funciones con entradas concretas y verificamos que el resultado coincida con lo esperado. Ese enfoque es familiar para la mayoría, pero existe otra dimensión de pruebas que profundiza más: las pruebas basadas en propiedades o property based testing PBT. En lugar de probar casos concretos, definimos invariantes que deben cumplirse para cualquier entrada válida y dejamos que el framework genere muchas entradas aleatorias para verificar esas propiedades.

En F sharp hay dos librerías consolidadas para PBT. FsCheck es el heredero directo de QuickCheck y es veterano, sólido y muy usado. Por otro lado Hedgehog es una alternativa más moderna que destaca por incluir shrinking integrado. Para un proyecto de aprendizaje decidí experimentar con Hedgehog. La razón principal fue su shrinking integral que simplifica mucho la tarea cuando aparece un contraejemplo que viola la propiedad.

Para entender el valor del shrinking imaginemos una función defectuosa que espera cadenas que contengan el carácter a. Si un PBT devuelve como contraejemplo una cadena larga y sin sentido como tIg87%^K??FHkj?f la información puede ser poco útil. El shrinking es el proceso que reduce progresivamente ese contraejemplo hasta una forma mínima y fácilmente interpretable, por ejemplo la cadena vacía o una cadena corta que revele la causa real del error. Hedgehog realiza este proceso incluso sobre tipos personalizados si sus componentes son tipos primitivos o tienen estrategias de shrinking bien definidas.

Un ejemplo clásico es definir un tipo MyVersion con tres enteros mayor menor parche y una función que supuestamente invierte el orden de los campos. FsCheck sin una estrategia de shrinking para tipos personalizados puede devolver un ejemplo complejo y sin reducir al valor mínimo. Hedgehog en cambio reduce el contraejemplo hasta MyVersion 0 0 1 lo que facilita entender la falla. Esa capacidad se conoce como shrinking integral y evita tener que escribir shrinkers manuales para tipos compuestos en muchos casos.

Dicho esto ambos ecosistemas permiten definir generadores y shrinkers personalizados cuando la lógica de negocio lo requiere. En mis pruebas con FunPark utilicé Hedgehog pero combiné generadores personalizados construidos sobre la librería Bogus para producir nombres plausibles para Patron y Ride. Bogus es excelente para crear datos realistas pero no incorpora shrinking por diseño, por eso envolví llamadas a Bogus dentro de generadores de Hedgehog que preservan la capacidad de reducir los contraejemplos. También añadí un shrinker específico para nombres que respeta reglas de negocio y mantuve pequeños detalles como evitar etiquetas duplicadas mediante reflexión en F sharp.

¿Merece la pena usar una librería con shrinking integral The respuesta depende del contexto del proyecto. FsCheck ofrece muchas utilidades avanzadas como logging integral y control fino de distribuciones de entrada y sigue siendo una opción madura. Hedgehog aporta una ergonomía en la reducción de contraejemplos que acelera mucho la depuración de errores en tipos complejos. En proyectos reales hay que ponderar cobertura de documentación facilidad de uso e integración continua y escoger lo que mejor encaje con el equipo.

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En resumen testing framework como Expecto y herramientas de PBT como FsCheck y Hedgehog son aliados poderosos para garantizar calidad en proyectos funcionales y no funcionales. El shrinking integral facilita identificar fallos reales y los generadores personalizados permiten ajustar las pruebas a reglas de negocio concretas. En Q2BSTUDIO combinamos estas técnicas con buenas prácticas de desarrollo DevOps y ciberseguridad para construir aplicaciones a medida seguras y escalables. Si quieres optimizar la calidad de tus aplicaciones a medida o explorar cómo la ia para empresas puede transformar tu negocio contacta con nosotros para una consultoría técnica enfocada en resultados.

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