Django--23实现测试批次和报告

本文详细介绍了如何在Django框架中实现测试批次管理和报告功能。内容包括测试批次的Model设计,涵盖开始时间、结束时间、任务类型、运行状态等字段,并讨论了计划任务、统计信息的实现。此外,还探讨了报告的Model设计,强调了接口、用例、套件的统计计算,以及在不同场景下的应用。最后,展示了admin、common和tasks的代码实现,以及界面展示效果。

一、测试批次实现

1.Model设计
开始时间、结束时间
任务类型(按用例、按套件)
运行方式(在页面上选择(排队)、计划任务)
运行状态 (排队中、执行完毕、执行失败)
错误消息
计划任务
创建人

  • 真人触发
  • ”机器人“触发(beat)
    创建一个专用账户(robot/beat)、设置为空

统计信息(接口、用例、套件)

  • 计划数量
  • 实际数量
  • 成功数量
  • 成功/通过率

2.Model代码实现

from django.contrib.auth.models import User, Group
from django.core.exceptions
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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