Test: validazione contro i parametri veri di gen_data, report, CLI e regressioni

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>

tests/test_report.py

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+"""Forma del report.md e dei grafici su un CSV sintetico (nessun file esterno)."""
+
+import numpy as np
+from conftest import scrivi_csv, segnale
+
+from fitseg import cli
+
+
+def esegui(tmp_path, gradini):
+    t, serie = segnale(gradini=gradini, durata=80.0)
+    csv = tmp_path / "sint.csv"
+    scrivi_csv(csv, t, serie)
+    cli.main(["--output", str(tmp_path / "out"), "analizza", str(csv)])
+    return (tmp_path / "out/sint/03_report/report.md").read_text(), tmp_path / "out/sint/02_sovrapposizione"
+
+
+def test_dominio_indeterminato_senza_ripetizioni_e_con_il_minimo(tmp_path):
+    report, _ = esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0), (20.5, 60.0)])  # tratto intermedio di 1-2 campioni
+    assert "indeterminato: indeterminato" not in report and "Indeterminato** — indeterminato" not in report
+    assert "meno del minimo 4 (`n_min_punti_parametri_fissi`)" in report
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+
+def test_costante_senza_r2_e_senza_zero_negativo(tmp_path):
+    report, _ = esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0)])
+    assert "-0.0000" not in report
+    dettaglio = report.split("### Dominio 1")[1].split("### Dominio 2")[0]
+    assert "`costante`" in dettaglio and "R^2" not in dettaglio  # R² non ha senso per un modello costante
+    assert "R^2 = " in report  # ma c'è per l'esponenziale
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+
+def test_intervallo_del_dominio_include_l_ultimo_campione(tmp_path):
+    report, _ = esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0)])
+    assert r"\le t \le" in report and r"\le t <" not in report
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+
+def test_salto_stimato_dai_modelli_nel_report(tmp_path):
+    report, _ = esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0)])
+    assert "stimato dai modelli adiacenti (misurato sui campioni:" in report
+
+
+def test_motivo_con_un_solo_modello_senza_parsimonia(tmp_path):
+    report, _ = esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0)])
+    finale = report.split("### Dominio 3")[1]
+    assert "1/1 modelli validi" in finale and "meno parametri" not in finale
+
+
+def test_grafico_indeterminato_senza_pannello_residui(tmp_path):
+    _, cartella = esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0), (20.5, 60.0)])
+    from PIL import Image  # matplotlib dipende già da Pillow
+    larghezza, altezza = Image.open(cartella / "dominio3_T_C.png").size
+    assert altezza / larghezza < 0.55  # un solo pannello (9×4.2), non due (9×6)
+    larghezza, altezza = Image.open(cartella / "dominio7_T_C.png").size if (cartella / "dominio7_T_C.png").exists() else (1, 1)
+    assert np.isfinite(altezza / larghezza)
+
+
+def test_risultati_json_e_json_valido_anche_con_domini_indeterminati(tmp_path):
+    import json
+    esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0), (20.5, 60.0)])  # tratto intermedio con meno di 4 campioni: σ non stimabile
+    testo = (tmp_path / "out/sint/03_report/risultati.json").read_text()
+
+    def rifiuta(costante):
+        raise ValueError(f"costante non ammessa in JSON: {costante}")
+    dati = json.loads(testo, parse_constant=rifiuta)  # NaN / Infinity farebbero fallire
+    assert any(v["sigma"] is None for r in dati for v in r["serie"].values())
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+
+def test_senza_nan():
+    from fitseg.uscita import _senza_nan
+    assert _senza_nan({"a": float("nan"), "b": [1.0, float("inf")], "c": {"d": 2}}) == {"a": None, "b": [1.0, None], "c": {"d": 2}}
+
+
+def test_report_mostra_la_scala_robusta_dei_residui(tmp_path):
+    report, _ = esegui(tmp_path, [(20.0, 80.0)])
+    assert r"\hat\sigma_\text{res}" in report and "1.4826" in report