6、测试驱动开发:从 LED 驱动实例看 TDD 实践

测试驱动开发:从 LED 驱动实例看 TDD 实践

1. 增量式进展

在测试驱动开发(TDD)中,早期的代码版本可能会让新手感到困扰。我们最初可能只是编写一些简单的测试,返回硬编码的值,测试代码短小,且在不同活动间频繁切换。

1.1 先伪造再实现

在学习极限编程时,有个很实用的原则:Do The Simplest Thing That Could Possibly Work(DTSTTCPW)。当只编写了少量简单测试时,最简单的做法通常是伪造结果。例如,LED 驱动通过硬编码写入 LED 地址的值来伪造结果。随着测试增多,伪造就不再简单,此时使用真正的解决方案或部分解决方案会更简单。

在传统开发中,硬编码值可能是个严重问题,因为容易在实现中遗忘这些捷径。但在 TDD 中,这不是大问题,因为后续会回头处理。随着设计更多测试,代码的弱点会逐渐暴露。如果担心遗忘,可在测试列表中添加相关测试。

我最初看到 Kent 伪造返回结果时也很困扰,但尝试后发现很有效。按照 Kent 的建议,编写好所有必要的测试后,我有了重要的感悟:即使实现远未完善,但测试是正确的。

很多人问我何时停止伪造并编写真正的代码,我的经验法则是:当伪造比实现更麻烦时,就开始实现。

1.2 保持测试小巧、聚焦

在测试 LED 驱动时,有个关于关闭 LED 1 的第二个测试用例。原本可以在 TEST(LedDriver, TurnOnLedOne) 中添加代码来测试关闭 LED 1,但这样会使测试不够聚焦。该测试失败可能有两个原因: LedDriver_TurnOn() <

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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