Add integer_buckets_tests/tests/test_integer_buckets.py

integer_buckets_tests/tests/test_integer_buckets.py

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+import json
+import os
+from pathlib import Path
+import pytest
+import integer_buckets
+
+
+def test_integer_buckets():
+    """Testet die deterministische Integer-Bucket-Aggregation gegen Beispieltestdaten."""
+    data_path = Path(__file__).parent / "data" / "synthetic_trace.json"
+    assert data_path.exists(), f"Testdaten nicht gefunden: {data_path}"
+
+    with open(data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+        data = json.load(f)
+
+    # Validierung: alle Records entsprechen dem erwarteten Datenmodell
+    for rec in data:
+        assert isinstance(rec.get("bucket_id"), int), "bucket_id muss int sein"
+        assert isinstance(rec.get("value"), int), "value muss int sein"
+        assert isinstance(rec.get("timestamp"), str), "timestamp muss String sein (ISO-Datetime)"
+
+    # Führe Aggregation über integer_buckets-Modul aus
+    result_first = integer_buckets.aggregate(data)
+    result_second = integer_buckets.aggregate(data)
+
+    # Prüfung: deterministisch identische Ergebnisse
+    assert result_first == result_second, "Integer-Bucket-Ergebnisse sind nicht deterministisch"
+
+    # Prüfung: Float-Vergleichskonsistenz
+    result_float_compare = integer_buckets.aggregate([
+        dict(bucket_id=int(r["bucket_id"]), value=float(r["value"]), timestamp=r["timestamp"])
+        for r in data
+    ])
+    assert len(result_float_compare) == len(result_first), "Float-Vergleich hat abweichende Länge"
+
+    # Keine Off-by-One oder Rundungsfehler in Grenzen zulässig
+    for i, (a, b) in enumerate(zip(result_first, result_float_compare)):
+        assert int(a["bucket_id"]) == int(b["bucket_id"]), f"Bucket-ID-Abweichung bei Index {i}"
+        assert round(a["value"]) == round(b["value"]), f"Wertabweichung bei Index {i}"
+
+    return True