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Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development · Lección

Pruebas basadas en propiedades con StreamData

Vaya más allá de las pruebas basadas en ejemplos generando cientos de entradas aleatorias con StreamData para encontrar casos límite que los ejemplos de ExUnit no detectan.

Pruebas basadas en propiedades con StreamData es una lección gratuita de Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development incluye 4 lecciones en total.

Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.

What is Property-Based Testing?

Traditional tests check specific examples. Property-based testing describes a rule that should hold for all inputs, then generates many random inputs to try to break it.

It excels at finding edge cases you never thought to write by hand.

Adding StreamData

StreamData is the Elixir library for generating test data. Add it to your dependencies.

defp deps do
  [{:stream_data, "~> 0.6", only: :test}]
end

Importing the Helpers

Use ExUnitProperties in your test module to unlock the check all and property macros.

defmodule MyApp.MathTest do
  use ExUnit.Case
  use ExUnitProperties
end

Writing a Property

The property macro replaces test. Inside, check all draws values from a generator and runs the body for each.

property "reversing twice returns the original list" do
  check all list <- list_of(integer()) do
    assert Enum.reverse(Enum.reverse(list)) == list
  end
end

Built-in Generators

StreamData provides generators for common types:

  • integer(), float(), boolean()
  • string(:alphanumeric)
  • list_of/1, map_of/2
check all name <- string(:alphanumeric), age <- integer(0..120) do
  assert build_user(name, age).age >= 0
end

Combining Generators

Use tuple/1 or bind multiple generators in one check all to produce structured data.

check all {a, b} <- tuple({integer(), integer()}) do
  assert a + b == b + a
end

Transforming with map

StreamData.map/2 reshapes generated values, e.g. building positive integers from any integer.

positive = StreamData.map(integer(), &abs/1)
check all n <- positive do
  assert n >= 0
end

Filtering Inputs

filter/2 discards values that do not match a condition. Use it sparingly — heavy filtering slows generation.

non_zero = StreamData.filter(integer(), &(&1 != 0))
check all d <- non_zero do
  assert div(d, d) == 1
end

Shrinking Failures

When a property fails, StreamData shrinks the input — repeatedly simplifying it — to report the smallest failing example. This makes debugging far easier than a random huge value.

Choosing Good Properties

Effective properties describe invariants rather than restating the implementation:

  • Round-trip: encode then decode returns the original
  • Idempotency: applying twice equals applying once
  • Invariants: a sorted list is always ordered

When to Use It

Property tests complement, not replace, example tests. Reach for them on pure functions, parsers, serializers, and data transformations where many inputs share one rule.

Quick Check

Test your property-based testing knowledge.

Recap

You learned property-based testing with StreamData:

  • Describe rules that hold for all inputs
  • Use property + check all with generators
  • Combine, map, and filter generators
  • Shrinking reports the minimal failing case
  • Best for invariants, round-trips, and idempotency

It uncovers edge cases example tests miss.

Preguntas frecuentes

¿La lección «Pruebas basadas en propiedades con StreamData» es gratis?

Sí — el texto completo de «Pruebas basadas en propiedades con StreamData» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development incluye 4 lecciones en total.

¿Qué aprenderé en «Pruebas basadas en propiedades con StreamData»?

Vaya más allá de las pruebas basadas en ejemplos generando cientos de entradas aleatorias con StreamData para encontrar casos límite que los ejemplos de ExUnit no detectan. Practicas Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.

¿Necesito experiencia previa para empezar Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development?

No se requiere experiencia previa. Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.

¿Cuánto tiempo toma la lección «Pruebas basadas en propiedades con StreamData»?

La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.

¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development?

Sí. Cada lección de Elixir & Phoenix: Scalable Backend Development incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.

Todas las lecciones de este curso

  1. Pruebas unitarias con ExUnit
  2. Pruebas de integración de aplicaciones Phoenix
  3. Mocks, stubs y datos de prueba
  4. Pruebas basadas en propiedades con StreamData
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