Что такое сигнатура функции? Signature (сигнатура) — это что?
Как известно, интерфейс прикладного программирования, именуемый API, включает в себя библиотеки функций и классов с описанием семантики и сигнатуры (signature) . В данной статье мы поговорим, что же такое сигнатура и для чего она нужна. Об этом написано уже много слов, но мы уверены, что чтение нашего текста тоже не будет для вас бесполезным.
Сигнатура — это часть общего объявления функции, которая позволяет средствам трансляции выполнять идентификацию этой самой функции среди других. В разных языках программирования есть различные представление о сигнатуре (signature).
Сигнатура (signature): какая она бывает?
Существует как сигнатура реализации, так и сигнатура вызова (обычно эти понятия различают).
Signature вызова в большинстве случаев формируется из синтаксической конструкции вызова функции, при этом учитывается сигнатура области её видимости, а также имя функции и последовательность фактических типов аргументов в самом вызове и в типе результата.
Если говорить о сигнатурах (signatures) реализации, то здесь участвуют следующие элементы, входящие в синтаксическую конструкцию объявления функции: — имя; — последовательность формальных типов аргументов; — спецификатор области видимости функции.
Signature в разных языках программирования
В языке программирования С++ простая функция распознаётся компилятором по последовательности типов её аргументов и её имени, что и составляет в данном языке сигнатуру или сигнату функции. И если функция — это метод некоторого класса, то в Signature участвует и имя класса.
Если говорить о языке программирования Java, то тут сигнатура метода составляется из его имени и последовательности типа параметров. То есть тип значение в signature не участвует.
Однако давайте подробнее остановимся на том, зачем нужна сигнатура в JavaScript.
Signature в JavaScript: особенности применения signature
Когда программист на Javascript овладевает самыми глубокими секретами функционального программирования, он всё чаще встречает стрелки с типом, которые написаны над функциями. Первая мысль: «Что такое? Я же мастер по динамически типизированному Javascript, который свободен от ограничений типов».
На самом деле, всё просто, а такие записи не что иное, как сигнатура типов. С помощью signature можно рассказать о функции, причём сама по себе сигнатура значит в функциональном программировании гораздо больше, чем можно подумать.
Почему Signature полезна в коде?
Signature определяет возвращаемые и входящие типы для функции, включая иногда типы, число и порядок аргументов, которые содержатся в функции. Таким образом, signature используется для отслеживания работы функции.
Сигнатура типов основана на системе Хиндли-Милнера. Если вы обнаружите функцию, которая задокументирована Signature и будете уметь понимать её, это даст вам самое наглядное представление о работе данной функции.
Signature и простые функции
Смотрим пример использования signature:
В вышеуказанном примере функция принимает строку, возвращая число. И если мы посмотрим на этот участок кода с signature внимательнее, то увидим следующее: 1. Вначале записывается имя функции, потом :: . 2. Далее перед стрелкой signature записывается входящий тип. 3. После этого возвращаемый тип записывается после стрелки signature либо в самом конце.
Собственно говоря, вполне нормально, когда функция имеет множественные signatures, пока это удобно. Но если она становится чересчур гибкой, следует использовать произвольные переменные Хиндли-Милнера.
Выводы о signature
Умение понимать signature полезно как в JavaScript, так и в прочих функциональных языках. И если нам нужно заимствовать любую чистую функцию, мы можем всего лишь обратиться к её signature, чтобы понять, с каким участком кода нам надо работать.
Сигнатурное тестирование
При сигнатурном тестировании выходные реакции ОД, получаемые за фиксированный интервал времени, обрабатываются на регистре сдвига с обратными связями — сигнатурном анализаторе (СА) и перекодируются (сжимаются) в короткие коды (сигнатуры). Полученные сигнатуры сравниваются с эталонными, которые находят либо расчетным путем, либо на предварительно отлаженном устройстве.
Стимуляция осуществляется с помощью генератора псевдослучайных воздействий (ГПВ) или обычными программными методами, но только в фиксированном интервале времени, совпадающем с временем анализа.
При поиске неисправности достаточно установить режим исполнения тестовой программы, проследить сигнатуры в контрольных точках от выхода к входу. Элемент схемы, у которого входные сигнатуры верны, а выходная неверна, является неисправным. Для использования сигнатурного анализа в процессе эксплуатации изделия вводят определенные средства, позволяющие реализовать процесс анализа простыми приборами. Такими средствами являются устройства размыкания цепи обратной связи в режимах контроля, так как с помощью сигнатурного анализа распознавать неисправные элементы схемы в контуре обратной связи не удается. Для монокристального объекта разрыв обратной связи осуществляется путем отключения шины данных от входа. Обрыв обратной связи по шине данных можно реализовать с помощью электрических переключателей или электронных ключей.
Вторым важным условием возможности применения сигнатурного анализатора является наличие схем, вырабатывающих сигналы «Пуск» и «Стоп», которые необходимы в анализаторе для выработки интервала времени накопления сигнатуры (измерительного «окна»). Для поиска неисправностей логической схемы методом сигнатур используется специальный алгоритм (рис. 16.17).
Третьим требованием является наличие в составе объекта ПЗУ, в котором содержится тестовая программа. В качестве тестовой может выступать как специально разработанная, так и определенная рабочая программа.
Сигнатурный анализ применяется при наличии схем, вырабатывающих сигналы «Пуск» и «Стоп», необходимые для выработки интервала времени накопления сигнатуры, и постоянного запоминающего устройства (ПЗУ) для хранения тестовой программы. Сигнатурный анализатор (рис. 16.17) позволяет обнаружить неисправности цифровых устройств. Сигнатура формируется путём ввода данных в сдвиговый регистр по активному фронту синхроимпульса. Индикация сигнатуры выводится на панель прибора с помощью светодиодных индикаторов.
Логические и сигнатурные анализаторы являются эффективными, но сложными устройствами диагностирования микропроцессора (МП). Для поиска простых неисправностей, локализации места их возникновения используются малогабаритные средства, такие как тестеры логического состояния, стимулирующие генераторы логических сигналов и бесконтактные индикаторы импульсных токов, рассмотренные в главе 15.
Сигнатура функции — Основы Python
В этом уроке мы познакомимся с функциями, которые возводят число в степень и округляют. Также на их примере разберем, что такое сигнатура, и какие параметры называют обязательными и необязательными.
Функция pow()
Функция pow() возводит число в степень. Она принимает два параметра: какое число возводить и в какую степень возводить. Если вызывать pow() без параметров, то Python выдаст следующее: "TypeError: pow expected at least 2 arguments, got 0" . Интерпретатор сообщает, что функция ожидает два параметра, а вы вызвали ее без них.
Функция pow() всегда имеет два обязательных параметра, поэтому ее невозможно вызвать с другим количеством параметров.
Более того, параметрами pow() могут быть только числа. Например, если передать в нее пару строк, это приведет к следующей ошибке: "TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'str' and 'str'" . Результат вызова функции — тоже всегда число.
Другая функция может иметь другое число параметров и другие типы параметров. Например, может существовать функция, которая принимает три параметра: число, строку и еще одно число.
Чтобы знать такие подробности о конкретной функции, нужно изучать ее сигнатуру. Она определяет входные параметры и их типы, а также выходной параметр и его тип. Про функцию pow() можно почитать в официальной документации Python или в неофициальной документации на русском языке. Обычно документация для функции выглядит так:
Первая строка здесь — это сигнатура функции. У функции два обязательных параметра — x и y . Необязательный параметр z указан в квадратных скобках. Следом поясняется, для чего функция нужна. Документация дает понять, сколько аргументов у функции и какого они типа. Также она описывает, что возвращает функция и какого типа будет возвращаемое значение.
Далее рассмотрим еще одну функцию — она округляет число.
Функция round()
Рассмотрим функцию round() , которая округляет переданное ей число:
Мы передали в нее два параметра:
- Число, которое нужно округлить
- Точность округления
Создатели функции round сделали второй параметр необязательным и задали ему внутри функции значение по умолчанию None . Если не указывать второй параметр, то результат будет целым значением ( int ):
А если нужна другая точность, то можно передать параметр:
Если функция в Python принимает необязательные аргументы, то они всегда стоят после обязательных. Их количество может быть любым. Это зависит от самой функции, но они всегда идут рядом и в конце списка аргументов.
Чистые тесты на PHP и PHPUnit
В экосистеме PHP существует много инструментов, обеспечивающих удобное тестирование на PHP. Одним из самых известных является PHPUnit, это почти синоним тестирования на этом языке. Однако о хороших методиках тестирования пишут не так много. Есть много вариантов, для чего и когда писать тесты, какого рода тесты, и так далее. Но, честно говоря, не имеет смысла писать тест, если позднее вы не сможете его прочесть.
Тесты — это особая разновидность документации. Как я ранее писал о TDD на PHP, тест всегда будет (или хотя бы должен) ясно говорить о том, в чём заключается задача конкретной части кода.
Если один тест не может выразить эту идею, то тест плохой.
Я подготовил набор методик, которые станут подспорьем для PHP-разработчиков в написании хороших, удобочитаемых и полезных тестов.
Начнём с основ
Есть набор стандартных методик, которым многие следуют без каких-либо вопросов. Многие из них я упомяну и попытаюсь объяснить, для чего они нужны.
1. Тесты не должны содержать операций ввода-вывода
Основная причина: операции ввода-вывода медленные и ненадёжные.
Медленные: даже если у вас самое лучшее в мире железо, операции ввода-вывода всё равно будут медленнее обращений к памяти. Тесты всегда должны работать быстро, иначе люди будут слишком редко их запускать.
Ненадёжные: некоторые файлы, бинарники, сокеты, папки и DNS-записи могут быть недоступны на некоторых машинах, на которых вы проводите тестирование. Чем больше вы полагаетесь при тестировании на операции ввода-вывода, тем больше ваши тесты привязаны к инфраструктуре.
Какие операции относятся к вводу-выводу:
- Чтение и запись файлов.
- Сетевые вызовы.
- Вызовы внешних процессов (с помощью exec , proc_open и т.д.).
Изолируйте тесты так, чтобы им не нужны были операции ввода-вывода: ниже я привёл архитектурное решение, которое предотвращает выполнение тестами операций ввода-вывода за счёт разделения ответственности между интерфейсами.
При начале тестирования с помощью этого метода будет создан локальный файл, и время от времени будут создаваться его снимки:
Для этого нам нужно настроить предварительные условия запуска тестов. На первый взгляд всё выглядит разумно, но на самом деле это ужасно.
Пропуск теста из-за того, что не выполнены предварительные условия, не обеспечивает качество нашего ПО. Это лишь скроет баги!
Исправляем ситуацию: изолируем операции ввода-вывода, переложив ответственность на интерфейс.
Теперь я знаю, что JsonFilePeopleProvider в любом случае будет использовать ввод-вывод.
Вместо file_get_contents() можно использовать слой абстракции вроде файловой системы Flysystem, для которой легко сделать заглушки.
А тогда зачем нам PeopleService ? Хороший вопрос. Для этого и нужны тесты: поставить архитектуру под сомнение и убрать бесполезный код.
2. Тесты должны быть осознанными и осмысленными
Основная причина: тесты — это разновидность документации. Поддерживайте их понятность, краткость и удобочитаемость.
Понятность и краткость: ни беспорядка, ни тысяч строк заглушек, ни последовательностей утверждений.
Удобочитаемость: тесты должны рассказывать историю. Для этого отлично подходит структура «дано, когда, тогда».
Характеристики хорошего и удобочитаемого теста:
- Содержит только необходимые вызовы метода assert (желательно один).
- Он очень понятно объясняет, что должно произойти при заданных условиях.
- Он тестирует только одну ветку исполнения метода.
- Он не делает заглушку для целой вселенной ради какого-то утверждения.
Повторюсь: дело не в покрытии, а в документировании.
Вот пример сбивающего с толку теста:
Давайте адаптируем формат «дано, когда, тогда» и посмотрим, что получится:
Как и раздел «дано» (Given), «когда» и «тогда» можно перенести в приватные методы. Это сделает ваш тест более удобочитаемым.
Теперь в assertEquals бессмысленный беспорядок. Читающий это человек должен проследить утверждение, чтобы понять, что оно означает.
Использование конкретных утверждений сделает ваш тест гораздо удобочитаемее. assertTrue() должен получать булеву переменную, а не выражение вроде canFly() !== true .
В предыдущем примере мы заменяем assertEquals между false и $person->canFly() на простое assertFalse :
Теперь всё предельно понятно! Если человек не имеет крыльев, он не должен уметь летать! Читается как стихотворение
Теперь раздел «Further cases», который дважды появляется в нашем тексте, является ярким свидетельством того, что тест делает слишком много утверждений. При этом метод testCanFly() совершенно бесполезен.
Давайте снова улучшим тест:
Можем даже переименовать тестирующий метод, чтобы он соответствовал реальному сценарию, например, в testPersonCantFlyWithoutWings , но меня и так всё устраивает.
3. Тест не должен зависеть от других тестов
Основная причина: тесты должны запускаться и успешно выполняться в любом порядке.
Я не вижу достаточных причин для создания взаимосвязей между тестами. Недавно меня попросили сделать тест функции входа в систему, приведу его здесь в качестве хорошего примера.
- Сгенерировать JWT-токен для входа в систему.
- Выполнить функцию входа.
- Утвердить изменение состояния.
Это плохо по нескольким причинам:
- PHPUnit не может гарантировать такой порядок исполнения.
- Тесты должны уметь исполняться независимо.
- Параллельные тесты могут сбоить случайным образом.
Также нам понадобится добавить тесты для аутентификации и т. д. Эта структура так хороша, что в Behat используется по умолчанию.
4. Всегда внедряйте зависимости
Основная причина: очень дурной тон — создавать заглушку для глобального состояния. Отсутствие возможности создавать заглушки для зависимостей не позволяет тестировать функцию.
Полезный совет: забудьте o статичных stateful-классах и экземплярах синглтонов. Если ваш класс от чего-то зависит, то сделайте так, чтобы его можно было внедрять.
Вот грустный пример:
Как можно протестировать этот ранний ответ?
Всё верно. Никак.
Для его тестирования нам нужно понимать поведение класса Cookies и быть уверенными в том, что можем воспроизвести всё связанное с этим окружение, в результате получив определённые ответы.
Не делайте этого.
Ситуацию можно исправить, если внедрить экземпляр Cookies в качестве зависимости. Тест будет выглядеть так:
То же самое и с синглтонами. Так что если вы хотите сделать объект уникальным, то корректно сконфигурируйте ваш инъектор зависимостей, а не используйте (анти)паттерн «синглтон». Иначе будете писать методы, которые полезны лишь для случаев вроде reset() или setInstance() . На мой взгляд, это безумие.
Совершенно нормально менять архитектуру, чтобы облегчить тестирование! А создавать методы для облегчения тестирования — не нормально.
5. Никогда не тестируйте защищённые/приватные методы
Основная причина: они влияют на то, как мы тестируем функции, определяя сигнатуру поведения: при таком-то условии, когда я ввожу А, то ожидаю получить Б. Приватные/защищённые методы не являются частью сигнатур функций.
Я даже не хочу показывать способ «тестирования» приватных методов, но дам подсказку: вы можете это сделать только с помощью API reflection.
Всегда как-нибудь наказывайте себя, когда задумываетесь об использовании reflection для тестирования приватных методов! Плохой, плохоооой разработчик!
По своему определению, приватные методы вызываются только изнутри. То есть они не доступны публично. Это означает, что вызывать подобные методы могут только публичные методы из того же класса.
Если вы протестировали все свои публичные методы, то вы также протестировали все приватные/защищённые методы. Если это не так, то свободно удаляйте приватные/защищённые методы, их всё-равно никто не использует.
Продвинутые советы
Надеюсь, вы ещё не заскучали. Всё-таки про основы нужно было рассказать. Теперь поделюсь своим мнением о написании чистых тестов и решениях, влияющих на мой процесс разработки.
Самое важное, о чём я не забываю при написании тестов:
- Учёба.
- Быстрое получение обратной связи.
- Документирование.
- Рефакторинг.
- Проектирование в ходе тестирования.
1. Тесты в начале, а не в конце
Ценности: учёба, быстрое получение обратной связи, документирование, рефакторинг, проектирование в ходе тестирования.
Это основа всего. Важнейший аспект, включающий в себя все перечисленные ценности. Когда вы заранее пишете тесты, это помогает вам сначала понять, как должна быть структурирована схема «дано, когда, тогда». При этом вы сначала документируете, и, что ещё важнее, запоминаете и задаёте свои требования как самые важные аспекты.
Странно слышать о том, чтобы писать тесты до реализации? А представьте, насколько странно реализовать что-то, а при тестировании выяснить, все ваши выражения «дано, когда, тогда» не имеют смысла.
Также этот подход позволит проверять ваши ожидания каждые две секунды. Вы получаете обратную связь максимально быстро. Вне зависимости от того, насколько большой или маленькой выглядит фича.
Зелёные тесты — идеальная область для рефакторинга. Главная мысль: нет тестов — нет рефакторинга. Рефакторинг без тестов просто опасен.
Наконец, задав структуру «дано, когда, тогда», вам станет очевидно, какие интерфейсы должны быть у ваших методов и как они должны себя вести. Соблюдение чистоты теста также заставит вас постоянно принимать разные архитектурные решения. Это заставит вас создавать фабрики, интерфейсы, нарушать наследования и т. д. И да, тестировать станет легче!
Если ваши тесты — это живые документы, объясняющие работу приложения, то крайне важно, чтобы они делали это понятно.
2. Лучше без тестов, чем с плохими тестами
Ценности: учёба, документирование, рефакторинг.
Многие разработчики думают о тестах так: напишу фичу, буду гонять фреймворк для тестирования до тех пор, пока тесты не покроют определённое количество новых строк, и отправлю в эксплуатацию.
Мне кажется, нужно уделять больше внимания ситуации, когда новый разработчик начинает работать с этой фичей. О чём расскажут тесты этому человеку?
Тесты часто сбивают с толку, если наименования недостаточно подробны. Что понятнее: testCanFly или testCanFlyReturnsFalseWhenPersonHasNoWings ?
Если ваши тесты представляют собой всего лишь беспорядочный код, который заставляет фреймворк покрывать больше строк, с примерами, которые не имеют смысла, то пришло время остановиться и подумать, стоит ли вообще писать эти тесты.
Даже такие глупости, как присвоение переменным имён $a и $b , или присвоение имён, никак не связанных с конкретным использованием.
Помните: ваши тесты — живые документы, пытающиеся объяснить, как должно вести себя ваше приложение. assertFalse($a->canFly()) мало что документирует. А assertFalse($personWithNoWings->canFly()) — уже достаточно много.
3. Навязчиво прогоняйте тесты
Ценности: учёба, быстрое получение обратной связи, рефакторинг.
Прежде чем начать работу над фичей, запустите тесты. Если они сбоят до того, как вы принялись за дело, то вы узнаете об этом до того, как напишете код, и вам не придётся тратить драгоценные минуты на отладку сломанных тестов, о которых вы даже не беспокоились.
После сохранения файла запустите тесты. Чем раньше вы узнаете о том, что что-то поломалось, тем быстрее исправите и двинетесь дальше. Если прерывание рабочего процесса для решения проблемы вам кажется непродуктивным, то представьте, что позднее вам придётся вернуться на много шагов назад, если вы не будете знать о возникшей проблеме.
Поболтав пять минут с коллегами или проверив уведомления с Github, запустите тесты. Если они покраснели, то вы знаете, на чём остановились. Если тесты зелёные, можно работать дальше.
После любого рефакторинга, даже имён переменных, запустите тесты.
Серьёзно, запускайте чёртовы тесты. Так же часто, как вы нажимаете кнопку «сохранить».
PHPUnit Watcher может делать это за вас, и даже отправлять уведомления!
4. Большие тесты — большая ответственность
Ценности: учёба, рефакторинг, проектирование в ходе тестирования.
В идеале, каждый класс должен иметь один тест. Этот тест должен покрывать все публичные методы в этом классе, а также каждое условное выражение или оператор перехода…
Можно считать примерно так:
- Один класс = один тестовый случай.
- Один метод = один или несколько тестов.
- Одна альтернативная ветка (if/switch/try-catch/exception) = один тест.
Чем больше у вас будет публичных методов, тем больше понадобится тестов.
Никто не любит читать длинную документацию. Поскольку ваши тесты тоже документы, то маленький размер и осмысленность будут только увеличивать их качество и полезность.
Также это важный сигнал о том, что ваш класс накапливает ответственности и пришло время отрефакторить его, перенеся ряд функций в другие классы, или перепроектировав систему.
5. Поддерживайте набор тестов для решения проблем с регрессией
Ценности: учёба, документирование, быстрое получение обратной связи.
Вы думаете, что кто-то передаёт «10», но на самом деле передаётся «10 bananas». То есть приходят два значения, но одно лишнее. У вас баг.
Что вы сделаете в первую очередь? Напишете тест, который обозначит такое поведение ошибочным.
Конечно, тесты ничего не передают. Но теперь вы знаете, что нужно сделать, чтобы они передавали. Исправьте ошибку, сделайте тесты зелёными, разверните приложение и будьте счастливы.
Сохраните у себя этот тест. По возможности, в наборе тестов, предназначенных для решения проблем с регрессией.
Вот и всё! Быстрое получение обратной связи, исправление багов, документирование, устойчивый к регрессии код и счастье.