Python Hypothesis库中text()策略为何导致自定义策略重试？

我用composite构建了一个内部调用text()策略的自定义策略，调试FailedHealthCheck.data_too_large错误时发现，调用text()会让自定义策略的执行次数比预期多一倍左右。

我复现了最小示例代码：

import hypothesis
from hypothesis import strategies as st

def trace(msg):
    # 用于追踪调用次数的辅助函数
    if not hasattr(trace, "counts"):
        trace.counts = {}
    trace.counts[msg] = trace.counts.get(msg, 0) + 1
    print(f"{msg}: {trace.counts[msg]}")

@st.composite
def my_custom_strategy(draw, n):
    """生成包含N个字符串的列表的策略"""
    trace("a")
    value = [draw(st.text(max_size=256)) for _ in range(n)]
    trace("b")
    return value

@hypothesis.given(my_custom_strategy(100))
def test_my_custom_strategy(value):
    assert len(value) == 100
    assert all(isinstance(v, str) for v in value)

if __name__ == "__main__":
    test_my_custom_strategy()

运行后发现trace("a")被调用206次，trace("b")仅被调用100次，多次运行数据一致。更严重的是，调用text()的次数越多，差距呈超线性增长：n=200时，trace("a")被调用305次；n=400时为984次；n≥500时，测试会暂停，仅完成11次迭代而非预期的100次。

原因解释 #

这是Hypothesis的收缩（shrinking）机制和**健康检查（health check）**共同作用的结果：

• 收缩机制：当Hypothesis生成的测试用例触发失败（这里是data_too_large健康检查失败），它会尝试收缩用例，找到最小的触发失败的输入。收缩过程中会多次重新执行自定义策略，尝试减少字符串长度、调整生成内容，这就导致trace("a")被多次调用，但只有当策略成功生成符合要求的用例时才会走到trace("b")。
• data_too_large健康检查：当生成的测试数据总大小超过阈值（默认1MB），Hypothesis会触发该检查失败。当n增大时，n个最大256字符的字符串总大小容易接近或超过阈值，Hypothesis会反复尝试生成更小的用例，导致策略调用次数暴增，甚至因多次尝试失败提前终止测试。
• 超线性增长的原因：每次text()生成的字符串长度随机，n越大，总大小超阈值的概率非线性上升。Hypothesis在收缩和重试时，需要多次重新执行整个自定义策略来调整每个字符串的长度，导致调用次数增长速度远超n的增长速度。

解决建议 #

• 降低text()的max_size，减少单条数据大小，避免触发data_too_large检查。
• 若确认数据大小合理，可通过@hypothesis.settings(suppress_health_check=[hypothesis.HealthCheck.data_too_large])关闭该健康检查（不推荐随意关闭）。
• 改用st.lists(st.text(max_size=256), min_size=n, max_size=n)代替手动循环draw，Hypothesis对内置lists策略有优化，能减少不必要的重试和收缩次数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者levand