breakshaft/tests/test_pruning.py

"""
Тесты эвристического отсечения (pruning) для breakshaft.
"""

from dataclasses import dataclass

import pytest

from breakshaft import ConvRepo
from breakshaft.graph_walker import GraphWalker


@dataclass
class TypeN:
    n: int


class TestPruning:
    """Тесты эвристического отсечения."""

    def test_pruning_by_priority(self):
        """Pruning по приоритету отсекает низкоприоритетные пути."""
        repo = ConvRepo()
        
        @repo.mark_injector(priority=10.0)
        def int_to_a_high(i: int) -> TypeN:
            return TypeN(i)
        
        @repo.mark_injector(priority=1.0)
        def int_to_a_low(i: int) -> TypeN:
            return TypeN(i * 10)
        
        walker = GraphWalker()
        
        def consumer(dep: TypeN) -> int:
            return dep.n
        
        # Без pruning
        cg = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
        all_variants = walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
        
        # С pruning (threshold=5.0)
        walker.clear_cache()
        pruned_variants = walker.explode_callgraph_branches(
            cg, frozenset({int}),
            priority_threshold=5.0
        )
        
        # Pruned должно быть меньше
        assert len(pruned_variants) < len(all_variants)

    def test_pruning_no_pruning_by_default(self):
        """По умолчанию pruning отключён."""
        repo = ConvRepo()
        
        @repo.mark_injector(priority=1.0)
        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
            return TypeN(i)
        
        walker = GraphWalker()
        
        def consumer(dep: TypeN) -> int:
            return dep.n
        
        cg = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
        
        # По умолчанию (priority_threshold=-1e9)
        all_variants = walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
        
        # Явно без pruning
        walker.clear_cache()
        no_pruning_variants = walker.explode_callgraph_branches(
            cg, frozenset({int}),
            priority_threshold=-1e9
        )
        
        # Должно быть одинаково
        assert len(all_variants) == len(no_pruning_variants)

    def test_pruning_by_consumed_types(self):
        """Pruning по consumed_types отсекает пути без потребления."""
        repo = ConvRepo()
        
        @repo.mark_injector()
        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
            return TypeN(i)
        
        walker = GraphWalker()
        
        def consumer(dep: TypeN) -> int:
            return dep.n
        
        cg = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
        
        # Без pruning
        all_variants = walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
        
        # С pruning (min_consumed_types=1)
        walker.clear_cache()
        pruned_variants = walker.explode_callgraph_branches(
            cg, frozenset({int}),
            min_consumed_types=1
        )
        
        # Pruned должно быть меньше или равно
        assert len(pruned_variants) <= len(all_variants)


class TestPruningIntegration:
    """Интеграционные тесты pruning."""

    def test_pruning_with_priorities(self):
        """Pruning работает с приоритетами."""
        repo = ConvRepo()
        
        @repo.mark_injector(priority=10.0)
        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
            return TypeN(i)
        
        @repo.mark_injector(priority=5.0)
        def a_to_b(a: TypeN) -> TypeN:
            return TypeN(a.n + 1)
        
        @repo.mark_injector(priority=1.0)
        def int_to_b_low(i: int) -> TypeN:
            return TypeN(i * 100)
        
        def consumer(dep: TypeN) -> int:
            return dep.n
        
        # Без pruning
        fn1 = repo.get_conversion((int,), consumer, force_commutative=False)
        result1 = fn1(42)
        
        # С pruning (должен выбрать высокий приоритет)
        # Примечание: pruning применяется внутри explode
        fn2 = repo.get_conversion((int,), consumer, force_commutative=False)
        result2 = fn2(42)
        
        # Результаты должны быть одинаковыми (приоритеты работают)
        assert result1 == result2

    def test_pruning_preserves_correctness(self):
        """Pruning не ломает корректность результатов."""
        repo = ConvRepo()
        
        @repo.mark_injector()
        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
            return TypeN(i)
        
        @repo.mark_injector()
        def a_to_b(a: TypeN) -> TypeN:
            return TypeN(a.n + 1)
        
        def consumer(dep: TypeN) -> int:
            return dep.n
        
        # Без pruning
        fn = repo.get_conversion((int,), consumer, force_commutative=False)
        result = fn(42)
        
        # Результат должен быть корректным
        assert result == 42