Pruebas

🧪 Guía Completa de Testing en Stellar Soroban

🔍 ¿Por qué necesitamos tests? (detallado)

🛡️ Prevención de bugs críticos: detecta errores en lógica de negocio antes de deployment que podrían resultar en pérdida de fondos o estados inconsistentes. 🎯 Validación de edge cases: simula condiciones extremas (overflow, underflow, fondos insuficientes) para asegurar comportamiento robusto. 💰 Protección de inversión: evita costos de re-deployment y pérdida de confianza por bugs en mainnet. 🔄 Refactoring seguro: permite cambiar implementaciones manteniendo garantías de comportamiento. 🧪 Simulación de ataques: prueba vectores de ataque conocidos (reentrancy, front-running, privilege escalation) de forma controlada.

🌟 ¿Qué ofrece Soroban para testing? (explicación técnica)

📦 soroban_sdk::testutils: módulo con herramientas para crear entornos de prueba aislados y mockear comportamientos. 🏗️ Env::default(): crea un entorno de testing limpio con ledger simulado, storage independiente y control total sobre el tiempo. 👤 MockAuth: permite simular firmas y autorizaciones sin claves privadas reales. 📊 Budget tracking: monitorea consumo de CPU y memoria durante tests para optimizar gas costs. 🎭 Address generation: crea direcciones determinísticas para tests reproducibles.

🔧 Herramientas y conceptos clave (más allá de la sintaxis)

Env::default() — qué hace y efectos

• Crea un entorno aislado donde cada test ejecuta independientemente

• Simula un ledger con timestamp, sequence numbers y storage limpio

• Permite control sobre authorizaciones y mock data

• Úsalo siempre al inicio de cada función de test

MockAuth patterns

• MockAuth::authorize(): simula que una dirección específica autorizó la transacción

• MockAuthInvoke: para casos complejos con múltiples contratos

• Cuidado: solo para testing; en mainnet require_auth() usa firmas reales

Testing strategies

• Unit tests: funciones individuales con inputs específicos

• Integration tests: flujos completos entre múltiples funciones

• Fuzzing: inputs aleatorios para encontrar casos no contemplados

• Attack simulation: reproduce vectores de ataque conocidos

Error handling validation

• Usa should_panic o assert!(result.is_err()) para validar fallos esperados

• Verifica que error codes específicos se generen correctamente

• Simula condiciones de falla (fondos insuficientes, permisos incorrectos)

📋 Estrategias y patrones prácticos (con por qué y cuándo usarlas)

Arrange-Act-Assert pattern

• Arrange: configura estado inicial (addresses, balances, roles)

• Act: ejecuta la función bajo prueba

• Assert: verifica resultados esperados

Test data management

• Usa direcciones determinísticas para reproducibilidad

• Crea helpers para setup común (inicializar contratos, crear usuarios)

• Mantén tests independientes — no dependas de estado previo

Mocking strategies

• Mock external contracts durante unit tests

• Simula condiciones de red (timeouts, failures) en integration tests

• Usa MockAuth para probar flujos sin manejar claves privadas

Performance testing

• Mide budget consumption para optimizar gas costs

• Prueba límites de storage y memoria

• Valida que operaciones batch no excedan límites de transacción

💡 Ejemplos Prácticos — Código + explicaciones detalladas (línea a línea)

En proceso...