# Тесты к курсу «Язык программирования C++»

Условия лабораторных работ вы можете найти в таблице курса.

Порядок запуска локального тестирования:

1. Склонировать этот репозиторий

    ```bash
    git clone https://gitea.mkorn.me/ai360-cpp/public-tests-2026.git
    ```

2. Инициализировать [виртуальную среду Python](#виртуальная-среда-python)
3. Скомпилировать разработанную программу
4. Выполнить команду:

    ```bash
    python main.py --executable-path <путь к исполняемому файлу> --suite <набор тестов>
    ```

    *Примечание*. В *nix-подобных системах команда `python` может быть недоступна, вместо неё используйте команду `python3`. 

5. Для ускорения отладки рекомендуется создать скрипт, выполняющий шаги 3-4.
6. Для обновления тестов выполнить команду:

    ```bash
    git pull
    ```

## Лабораторные работы

Ниже представлена таблица доступных для тестирования (как локально, так и автоматически в репозиториях) лабораторных работ с названием набора тестов для тестера (`suite`).

| №  | Лабораторная работа | Набор тестов     |
|:--:|:--------------------|:-----------------|
| 0  | Интро               | `intro`          |
| 1  | Представление чисел | `fixed_floating` |

## Скрипт запуска

> [!NOTE]
> Вы можете запустить команду `python main.py --help` для получения справочной информации.

Тестер выполняет тестирование программы методом "чёрного ящика", то есть на вход *input* программа выдаёт какой-то выход *output*, который должен быть правильным с точки зрения текущего теста. Необходимыми и достаточными параметрами [`main.py`](main.py) являются:

* `--executable-path <path/to/executable>` - путь к исполняемому файлу;
* `--suite <name>` - выбор задания (набор тестов).

Поскольку отсутствие оптимизации при сборке и санитайзеры могут замедлить вашу программу, то имеет смысл установить множитель максимального времени исполнения процесса на все тесты:

* `--timeout-factor <float>` - множитель максимального времени исполнения порождённого процесса программы (по умолчанию: `1.0`).

Для генерации полного отчёта (общая информация и информация по каждому тесту) в формате JSON:

* `--report-output-path <filename>` - генерация JSON отчёта с заданным названием файла (по умолчанию: нет генерации).

Имеется возможность проверить программу с поддержанными динамическими анализаторами и дебаггерами:

* `--dynamic-wrapper <choice>` - запуск приложения в обёртке динамического анализатора или дебаггера (по умолчанию: нет обёртки).

    *Примечание*. Требуемая операционная система: **Linux**. Обёртки: дебаггер [`gdb`](https://www.sourceware.org/gdb/), динамический анализатор [`valgrind`](https://valgrind.org/).

## Виртуальная среда Python

Для тестирования рекомендуется создать [виртуальную среду `venv`](https://docs.python.org/3/library/venv.html) и тестироваться через неё. Таким образом, можно поднять уровень изоляции от всей системы и избежать установки конфликтующих библиотек:

1. создание новой среды:

    ```bash
    python -m venv venv
    ```

2. активация текущей командной строки как `venv`:

    ```bash
    source ./venv/bin/activate
    # на Linux/MacOS (Bash)
    ```

    ```powershell
    .\venv\Scripts\Activate.ps1
    # на Windows (Powershell)
    ```

    ```bat
    .\venv\Scripts\activate.bat
    REM на Windows (CMD)
    ```

3. установка всех необходимых для тестирования библиотек:

    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```