GoogleTest测试框架

最新推荐文章于 2025-06-23 17:06:30 发布
最新推荐文章于 2025-06-23 17:06:30 发布
阅读量665 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 工具软件 构建管理 文章标签： googletest
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本博客持续更新，欢迎关注。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CODINGCS/article/details/73825715

Googletest测试框架是Google提供的一个c/c++代码测试框架，使用也比较简单，源码可以从github上直接下载，用法也有简单的说明，可以很快上手。

android源码中就预置了Googletest测试框架，搞android的同学可以利用这个框架来测试自己的native层代码。

想了解其实现原理的同学可以参考下面的文章，还不错：

玩转Google开源C++单元测试框架Google Test系(gtest)

 http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2009/04/11/1433744.html

Hadoop综合项目——二手房统计分析（Hive篇）
优快云2022博客之星Top39；华为云博主7&，优快云、稀土掘金、微信公众号、阿里云开发者社区、腾讯云社区、博客园、知乎、51CTO同名博主WHYBIGDATA；
12-24 8375
Hadoop综合项目——二手房统计分析（Hive篇）
大数据分析02——成都二手房(热度)
weixin_34167043的博客
09-01 365
背景本文是《大数据分析01——成都二手房(平均价格)》的续集，前一篇文章中我们学习了如何使用爬虫获取数据，以及查看各个区域的平均价格做个大概的了解。但是存在２个问题：（１）爬虫爬取了大量重复的数据，影响了分析结果（２）没有帮助用户定位到自己满意的房源本文将详细讲解如何解决这２个问题。 数据去重解决的思路来子我自己提的问题爬虫如何去重，感兴...
html数据分析表格api_成都市二手房房价数据分析
weixin_39963534的博客
11-29 394
2020年5月成都市二手房数据分析https://www.zhihu.com/video/1252081146336534528四个步骤：数据获取用Python编写爬虫爬取链家二手房数据（当然也可以爬取其他平台）通过百度API获取小区周围的配套设施数据2. 数据清洗用pandas等库进行数据清洗用Excel进行数据清洗3. 数据分析用matplotlib、seaborn等库进行数据分析和可视化用f...
成都二手房房价分析-数据挖掘
不定期更新 Web 开发及机器学习相关博客
05-04 7468
PricesDataAnalysis 本项目的主要目的是分析成都二手房房价，项目地址。 数据：爬取二手房交易网站近期数据，成都各个区域交易热度较高的房屋信息。 爬虫项目地址 目标：分析成都各区域二手房市场走势，了解各区域交易情况，建立简单机器学习模型预测房价，及进行聚类分析各房源具体分布情况。 技术点： Pandas Numpy sklearn matplotlib 基本流程： 一. 数据采...
Hadoop：MapReduce编程之统计二手房数目
Xiao Miao的博客
04-27 1487
要求：统计出上海各个地区二手房的数目，其中将浦东的二手房单独由一个Reduce计算
成都二手房长啥样 —— 基于链家数据
heibai22的博客
01-17 2226
下面的分析的源数据是从链家网上抓取的成都二手房数据，截至时间2019年1月16日。目的也简单，一个想买房的人关注一下所在城市的房价情况。 需要注意的问题： 只含普通住房， 不含公寓、别墅 链家网上只有成都一、二圈层的二手房信息（缺乏三圈层的数据），共52548条 不同区域下面有重复的商圈，抓取数据时注意去重和商圈的正确归属 商圈直接划分错误，比如犀浦归到了新都 一些较远的区县归属到了相邻的区域内...
python爬虫之七 —— 链家二手房
heibai22的博客
01-18 1205
前言 最近用爬虫在链家网上转了转，获取了成都所有二手房的数据（普通住宅，不含公寓、别墅等），一共5万多条，在爬数据的过程中发现了一些需要注意的问题： 每一组筛选条件最多只能显示100页（每页30条，一次筛选最多3000条），需要拆分筛选项来获取一个城市的所有数据，我选择按地域拆分，其它方式也可以 只有中心城区的二手房数据，稍远一点的区县基本没有或被归入临近的地区（看来链家的业务收缩在了中心区域）...
房产数据挖掘（一）：贝壳二手房源列表
yinzehao的博客
02-28 3320
二手房挂牌房源，是我们分析房地产价格分布和走势的重要参考依据。那么，我们应该如何爬取这些房源数据，并用于数据分析和可视化呢？今天我们以为例，来介绍一下基本的步骤。
中国房地产指数系统数据信息周报：成都地区.zip
10-26
《中国房地产指数系统数据信息周报》是针对中国房地产市场，特别是特定地区——成都的周度数据分析报告。这份报告深入探讨了成都地区的房地产市场动态，包括住宅、商业地产、土地交易等多个层面，为投资者、开发商、...
大数据项目开发案例_大数据分析技术——项目案例2（房价数据分析上）
weixin_39943992的博客
12-10 1352
1二手房房价分析简述在现在这个社会，房子成为绝大多数人心中难以抹去的痛：不仅在于它的价格高不可攀，也在于我们多少有些囊中羞涩。若不是得益于亲朋好友相助、父母相帮，估计依靠着我们这点微薄的薪水去购房，对很大一部分人来说无异于是鸭梨山大的。所以这一节开始我们就来对这个让我们又爱又恨的房价做一个相对细致的分析，看看究竟是哪些因素导致了高房价的产生(PS：本节的分析仅限于技术层面，脱离技术层面的...
电商数据爬取实战：如何挖掘隐藏的商业价值 ||电商API接口的应用价值
电商数据Girl的博客
06-23 109
数据获取的“三重境界” 青铜级：手动复制粘贴（适合“佛系”创业者） 黄金级：基础爬虫抓取（日均1万条） 王者级： 分布式爬虫集群 实时监控预警 自动化分析报告 冷知识：预计到2025年，头部电商平台每秒将产生2378条新评论，这比上海地铁早高峰的人流量还要密集！
Python爬虫实战：研究concurrent.futures相关技术
ylfhpy的博客
06-20 262
该系统结合了 requests、BeautifulSoup 等爬虫技术与 concurrent.futures 提供的线程池并发能力，能够快速、稳定地抓取和分析目标网站内容。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术，在搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等领域有着广泛的应用。然而，面对海量的网页资源，传统的单线程爬虫效率低下，无法满足实际需求。随着互联网数据量的不断增长，高效的网络爬虫系统将具有更广阔的应用前景。并发爬虫的性能明显优于单线程爬虫，随着线程数的增加，爬取效率显著提高。
python爬虫界之nodriver无头浏览器---基础使用
云霄IT的博客
06-20 214
摘要：本文展示了使用nodriver库进行网页自动化操作的过程。通过示例代码演示了如何打开百度网页，进行搜索操作，获取并存储当前页面的Cookies，以及重新设置Cookies的方法。主要步骤包括：启动浏览器、定位搜索框并输入内容、获取页面Cookies并保存为JSON文件、清除并设置新Cookies。整个过程使用异步编程实现，体现了nodriver库在网页自动化测试中的基本应用。
耗时3小时，把这两天做好的爬虫程序，用Python封装成exe文件
平凡的世界
06-15 643
本文总结了使用PyInstaller打包Python程序时的常见问题及解决方案。主要包含三个关键问题：1）缺少配置文件需手动复制config.ini；2）MySQL语言支持缺失需拷贝locales文件夹；3）MySQL认证插件问题需补充相关文件。文章详细说明了解决方案，包括创建必要的文件夹结构、收集资源文件，并提供了修改后的.spec文件配置，特别强调了binaries、datas和hiddenimports三个关键部分的设置。最终通过修改后的打包命令成功完成程序打包并正常运行。
爬虫002-----urllib标准库
最新发布
qxj2422640226的博客
06-23 974
关于标准库urllib的学习
【Datawhale组队学习202506】零基础学爬虫 01 初始爬虫
raulyy7777的博客
06-18 914
Datawhale是一个专注于AI与数据科学的开源组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员零基础网络爬虫技术Python爬虫的入门介绍。
实现自动胡批量抓取唯品会商品详情数据的途径分享（官方API、网页爬虫）
Ob_API20230201的博客
06-19 913
在电商领域，数据就是企业的核心资产。无论是市场分析、竞品研究，还是精准营销，都离不开对大量商品详情数据的深入挖掘。唯品会作为知名的电商平台，其丰富的商品信息对于众多从业者而言极具价值。本文将详细探讨实现自动批量抓取唯品会商品详情数据的有效途径，助力大家在电商数据处理方面迈出坚实的步伐。
Python爬虫：多线程环境下503错误的并发控制优化
Z_suger7的博客
06-20 425
多线程爬虫中503错误的优化策略：通过动态调整线程数量、合理设置请求间隔、使用代理池（如16yun.cn）和建立重试机制来应对服务器过载问题。实现方案包括：1）根据响应状态动态调节并发度；2）采用指数退避算法进行错误重试；3）轮换代理IP和请求头降低识别风险。代码示例展示了线程池管理、代理认证、请求间隔自适应等关键技术点，有效提升了爬虫的稳定性和容错能力。（149字）
Python中实现简单爬虫并处理数据
xx155802862xx的博客
06-23 145
简单来说，网络爬虫是通过自动访问互联网上的网页，从中提取有用信息的脚本或程序。在Python中，我们可以利用requests库来发送HTTP请求，获取网页内容，然后通过BeautifulSoup库解析这些内容，从而提取出我们感兴趣的数据。接下来，我将介绍如何使用Python来实现一个基础的网络爬虫，并对收集到的数据进行初步处理。这时，pandas库就派上了用场。pandas是一个强大的数据处理库，可以帮助我们轻松地进行数据清洗和转换。这只是最基本的用法，实际上你可以根据需要提取页面上的任何信息。
python数据分析项目——链家上海二手房数据分析（一）
03-02
好的，我可以回答你的问题。Python数据分析项目——链家上海二手房数据分析（一）是一个关于Python数据分析的项目，它使用Python编程语言进行上海二手房数据的分析。该项目可以帮助人们了解上海二手房市场的情况，包括房价、房型、地理位置等方面的信息。此项目的分析结果可能对购房者、投资者、房产从业人员等人士有所帮助。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值