Ejemplos prácticos y casos de uso
El diseño por contrato (Design by Contract) se puede aplicar a una amplia gama de proyectos de Python, desde pequeños scripts hasta aplicaciones a gran escala. A continuación, se presentan algunos ejemplos prácticos y casos de uso:
Validación de datos
Un caso de uso común del diseño por contrato es la validación de datos. Al definir precondiciones y postcondiciones, se puede garantizar que las funciones y métodos solo operen con datos de entrada válidos y que los datos de salida cumplan con ciertos requisitos.
Por ejemplo, considere una función que calcula el promedio de una lista de números:
from contracts import contract
@contract(numbers='list[N](float,>=0)', returns='float,>=0')
def calculate_average(numbers):
return sum(numbers) / len(numbers)
En este ejemplo, el decorador @contract especifica que la función calculate_average espera una lista no vacía de números de punto flotante no negativos y que debe devolver un número de punto flotante no negativo.
Diseño de API
El diseño por contrato también puede ser útil al diseñar API, ya que ayuda a definir claramente el comportamiento esperado de las funciones y métodos de la API. Esto puede hacer que la API sea más intuitiva y fácil de usar, y también puede ayudar a detectar errores y casos extremos desde el principio del proceso de desarrollo.
Por ejemplo, considere una API simple para una aplicación de lista de tareas:
from contracts import contract
class TodoList:
@invariant('len(tasks) >= 0')
def __init__(self):
self.tasks = []
@contract(task='str,len(x)>0')
def add_task(self, task):
self.tasks.append(task)
@contract(index='int,>=0,<len(tasks)', returns='str,len(x)>0')
def get_task(self, index):
return self.tasks[index]
@contract(index='int,>=0,<len(tasks)')
def remove_task(self, index):
del self.tasks[index]
En este ejemplo, la clase TodoList define varios métodos con precondiciones y postcondiciones que garantizan que la API se comporte como se espera. Por ejemplo, el método add_task requiere una cadena no vacía como argumento, y el método get_task devuelve una cadena no vacía.
Pruebas unitarias
El diseño por contrato también puede ser útil para escribir pruebas unitarias más efectivas. Al definir el comportamiento esperado de las funciones y métodos utilizando contratos, se pueden escribir más fácilmente casos de prueba que cubran todo el rango de posibles entradas y salidas.
Por ejemplo, considere la siguiente prueba unitaria para la función calculate_average:
from contracts import new_contract
from unittest import TestCase
new_contract('non_empty_list', 'list[N](float,>=0) and len(x) > 0')
class TestCalculateAverage(TestCase):
@contract(numbers='non_empty_list')
def test_calculate_average(self, numbers):
expected_average = sum(numbers) / len(numbers)
actual_average = calculate_average(numbers)
self.assertAlmostEqual(expected_average, actual_average)
En este ejemplo, la función new_contract se utiliza para definir un tipo de contrato personalizado llamado non_empty_list, que luego se utiliza en el método test_calculate_average para garantizar que la lista de números de entrada no esté vacía.
Al utilizar el diseño por contrato en sus proyectos de Python, puede crear un código más robusto, confiable y mantenible, y mejorar la calidad general y la capacidad de prueba de su software.
