Тесты к курсу «Язык программирования C++»

Условия лабораторных работ вы можете найти в таблице курса.

Порядок запуска локального тестирования:

1. Склонировать этот репозиторий

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

2. Инициализировать виртуальную среду Python

3. Скомпилировать разработанную программу

4. Выполнить команду:

   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:

   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 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, динамический анализатор valgrind.

Виртуальная среда Python

Для тестирования рекомендуется создать виртуальную среду venv и тестироваться через неё. Таким образом, можно поднять уровень изоляции от всей системы и избежать установки конфликтующих библиотек:

1. создание новой среды:

   python -m venv venv
   

2. активация текущей командной строки как venv:

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

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

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

3. установка всех необходимых для тестирования библиотек:

   pip install -r requirements.txt