0Pricing
Blockchain Smart Contracts with Solidity · درس

اختبار Fuzzing واختبار الثوابت

تعلّم كيف يكتشف fuzzing القائم على الخصائص واختبار الثوابت أخطاء الحالات الطرفية في العقود الذكية التي قد تفوّتْها اختبارات الوحدات الثابتة، باستخدام Foundry إطارًا نموذجيًا.

اختبار Fuzzing واختبار الثوابت درس مجاني في Blockchain Smart Contracts with Solidity على CoddyKit. هذا هو الدرس 4 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في Blockchain Smart Contracts with Solidity، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة Blockchain Smart Contracts with Solidity 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

Limits of Example Tests

You have written unit tests with specific inputs. But attackers find the one input you did not try. Fixed examples cannot cover the huge space of possible values. This is where fuzzing helps.

What Is Fuzzing?

Fuzz testing runs a test many times with randomly generated inputs. Instead of asserting on one value, you assert a property that should hold for all inputs.

A Fuzz Test in Foundry

In Foundry, any test function parameter is automatically fuzzed. The framework feeds in many random values.

function testFuzz_DepositIncreasesBalance(uint256 amount) public {
    vm.assume(amount > 0 && amount < 1e30);
    vault.deposit(amount);
    assertEq(vault.balanceOf(address(this)), amount);
}

Bounding Inputs

Random values can be absurd (like the max uint256). Use vm.assume to discard bad inputs or bound to map a value into a valid range so tests stay meaningful.

function testFuzz_Transfer(uint256 amount) public {
    amount = bound(amount, 1, token.balanceOf(address(this)));
    token.transfer(bob, amount);
    assertEq(token.balanceOf(bob), amount);
}

Thinking in Properties

The shift is from 'with input X expect Y' to 'no matter the input, this rule holds'. Common properties:

  • Total supply never changes on a transfer
  • A user can never withdraw more than they deposited
  • Balances never underflow

What Are Invariants?

An invariant is a property that must hold after any sequence of operations, not just one call. Invariant testing fires many random function calls in random order, then checks the invariant after each step.

Declaring an Invariant

In Foundry, functions prefixed with invariant_ are checked after each randomized call sequence.

function invariant_TotalSupplyEqualsSumOfBalances() public {
    assertEq(token.totalSupply(), handler.sumOfBalances());
}

The Handler Pattern

Raw random calls often revert or wander into useless states. A handler contract wraps the target with guided, valid actions and tracks expected totals (ghost variables) for the invariant to check.

contract Handler {
    Token token;
    uint256 public sumOfBalances;

    function transfer(uint256 toSeed, uint256 amount) external {
        // bounded, valid transfer logic that updates ghost totals
    }
}

Shrinking Failures

When a fuzzer finds a failing input, it shrinks it to the simplest counterexample. This makes the bug far easier to understand and reproduce than a random gigantic number.

Tuning Test Runs

More runs find deeper bugs but take longer. Configure run counts in foundry.toml for CI versus quick local checks.

[fuzz]
runs = 1000

[invariant]
runs = 256
depth = 50

When to Use Each

Use fuzzing to harden individual functions against unexpected single inputs. Use invariant testing to verify system-wide rules survive any sequence of actions. Together they catch classes of bugs fixed tests never reach.

Quick Check

Test your understanding of property-based testing.

Recap

You learned fuzzing and invariant testing:

  • Fuzzing runs functions with many random inputs against properties
  • vm.assume and bound keep inputs valid
  • Invariants check system rules across random call sequences
  • Handlers guide actions; shrinking simplifies failures

These techniques uncover edge cases that example-based tests miss.

الأسئلة الشائعة

هل درس «اختبار Fuzzing واختبار الثوابت» مجاني؟

نعم — نص درس «اختبار Fuzzing واختبار الثوابت» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة Blockchain Smart Contracts with Solidity، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة Blockchain Smart Contracts with Solidity 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «اختبار Fuzzing واختبار الثوابت»؟

تعلّم كيف يكتشف fuzzing القائم على الخصائص واختبار الثوابت أخطاء الحالات الطرفية في العقود الذكية التي قد تفوّتْها اختبارات الوحدات الثابتة، باستخدام Foundry إطارًا نموذجيًا. تتمرن على Blockchain Smart Contracts with Solidity مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ Blockchain Smart Contracts with Solidity؟

لا تُشترط خبرة سابقة. Blockchain Smart Contracts with Solidity على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 4 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «اختبار Fuzzing واختبار الثوابت»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس Blockchain Smart Contracts with Solidity هذا؟

نعم. كل درس في Blockchain Smart Contracts with Solidity يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. الاختبار المتقدم باستخدام Foundry/Hardhat
  2. أساسيات التحقق الرسمي
  3. النشر على Mainnet والمراقبة
  4. اختبار Fuzzing واختبار الثوابت
← العودة إلى Blockchain Smart Contracts with Solidity