Reframing the Liskov substitution principle through the lens of testing
Notice bibliographique
Résumé
In this essay, we explore a new pedagogical framing ofway of pedagogically and teaching the Liskov Substitution Principle (LSP). In addition to, or perhaps even in place of, teaching the specifics of the rule itself, we advocatepropose teaching an operationalised version of the rule: that a subtype must pass its supertype’s black box tests for each of its overriding methods. We leverage the fact that black box tests should be written to capture conformance to a specification without overfitting or checking implementation internalsdetails (as would be checked by glass box tests). A type that violates the rules of substitutability will also fail a potential corresponding black box test for the supertype. Additionally, we argue that the over-strict nature of the classical LSP Postcondition Rule (which has been improved in subsequent work) can be a source of confusion for both instructors and for students learning this crucial concept for the first time. Pleasingly, many of the technical subtleties of this nuanced but important concept drop out naturally when thinking of substitutability via black box tests. Thus we put forward We propose that this test-oriented means of teaching substitutability is a valuable alternative to the classical sense of checking the LSP, with the benefit of being intuitively accessible to students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».