Реальные кейсы из Production

«Баги, которые Hypothesis нашёл в реальных проектах — учитесь на чужих ошибках.»

#Кейс 1: Баг в сортировке с float('inf')

#Контекст

Команда разрабатывала систему аналитики с сортировкой данных по различным метрикам.

#Проблема

def sort_by_metric(data: list[dict], metric: str) -> list[dict]:
    return sorted(data, key=lambda x: x[metric])

# Тест
@given(st.lists(st.builds(dict, value=st.floats())))
def test_sort_preserves_elements(data):
    result = sort_by_metric(data, 'value')
    assert len(result) == len(data)

#Найденный баг

Falsifying example: data=[{'value': 0}, {'value': inf}, {'value': -inf}]

AssertionError: sorted список не сохраняет порядок при сравнении

Причина: сравнение с inf и -inf работало корректно, но при наличии nan сортировка давала непредсказуемый результат.

#Решение

from math import isfinite

def sort_by_metric_safe(data: list[dict], metric: str) -> list[dict]:
    def safe_key(x):
        value = x[metric]
        if not isfinite(value):
            return float('inf') if value > 0 else float('-inf')
        return value
    
    return sorted(data, key=safe_key)

Урок: Специальные float значения (inf, -inf, nan) должны явно обрабатываться.

#Кейс 2: Переполнение при расчёте скидки

#Контекст

E-commerce платформа с системой скидок.

#Проблема

def calculate_discount(price: float, quantity: int, discount_percent: float) -> float:
    total = price * quantity
    discount = total * (discount_percent / 100)
    return total - discount

#Найденный баг

Falsifying example: price=1e+308, quantity=10, discount_percent=0.0

OverflowError: result too large

Причина: 1e+308 * 10 превышает максимальное float значение.

#Решение

from decimal import Decimal

def calculate_discount_safe(price: Decimal, quantity: int, discount_percent: Decimal) -> Decimal:
    total = price * quantity
    discount = total * (discount_percent / 100)
    return total - discount

Урок: Для финансовых вычислений используйте Decimal, не float.

#Кейс 3: Timezone баг при сравнении дат

#Контекст

Система бронирования с проверкой доступности дат.

#Проблема

from datetime import datetime

def is_available(booking_start: datetime, booking_end: datetime, check_date: datetime) -> bool:
    return not (booking_start <= check_date <= booking_end)

#Найденный баг

Falsifying example: 
  booking_start=datetime(2023, 1, 1, tzinfo=UTC),
  booking_end=datetime(2023, 12, 31, tzinfo=UTC),
  check_date=datetime(2023, 6, 15)  # naive datetime

TypeError: can't compare offset-naive and offset-aware datetimes

Причина: Смешение timezone-aware и naive datetime.

#Решение

def is_available_safe(booking_start, booking_end, check_date):
    # Нормализация к одному формату
    def ensure_utc(dt):
        if dt.tzinfo is None:
            return dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
        return dt.astimezone(timezone.utc)
    
    start = ensure_utc(booking_start)
    end = ensure_utc(booking_end)
    check = ensure_utc(check_date)
    
    return not (start <= check <= end)

Урок: Всегда используйте timezone-aware datetime или явно обрабатывайте naive.

#Кейс 4: Unicode баг в валидации email

#Контекст

Валидация email при регистрации пользователей.

#Проблема

import re

def is_valid_email(email: str) -> bool:
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
    return bool(re.match(pattern, email))

#Найденный баг

Falsifying example: email='пользователь@пример.рф'

AssertionError: Валидный email отклонён

Причина: Regex не поддерживает Unicode домены и локальные части.

#Решение

import re

def is_valid_email_unicode(email: str) -> bool:
    # Более сложный паттерн с Unicode поддержкой
    pattern = r'^[\w.%+-]+@[\w.-]+\.[\w]{2,}$'
    return bool(re.match(pattern, email, re.UNICODE))

Урок: Учитывайте Unicode при валидации пользовательских данных.

#Кейс 5: Race condition в stateful тесте

#Контекст

Система управления очередью задач с конкурентным доступом.

#Проблема

class TaskQueue:
    def __init__(self):
        self.queue = []
        self.processing = None
    
    def start_task(self):
        if self.queue and self.processing is None:
            self.processing = self.queue.pop(0)
    
    def complete_task(self):
        if self.processing:
            self.processing = None

#Найденный баг через stateful testing

Falsifying example:
  state = TaskQueueMachine()
  state.add_task()
  state.add_task()
  state.start_task()
  state.start_task()  # Второй вызов когда processing уже установлен!

AssertionError: processing должен быть None перед start_task

Причина: Отсутствие проверки в start_task что processing уже установлен.

#Решение

def start_task_safe(self):
    if self.queue and self.processing is None:
        self.processing = self.queue.pop(0)
    # Явно игнорируем вызов если processing уже есть

Урок: Stateful testing находит race conditions и ошибки состояния.

Falsifying example: booking_start=datetime(2023, 1, 1, tzinfo=UTC), booking_end=datetime(2023, 12, 31, tzinfo=UTC), check_date=datetime(2023, 6, 15) # naive datetime TypeError: can't compare offset-naive and offset-aware datetimes

Falsifying example: state = TaskQueueMachine() state.add_task() state.add_task() state.start_task() state.start_task() # Второй вызов когда processing уже установлен! AssertionError: processing должен быть None перед start_task