Angular 组件类测试

本文介绍了如何测试Angular组件,包括没有依赖的组件和有依赖的组件。通过new关键字创建组件,使用toBe和toMatch等matchers进行断言,测试@Input和@Output属性,并详细讲解了TestBed在处理有依赖组件测试中的作用。

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Angular测试组件的基础知识之一是 “测试组件类”。

测试没有依赖的组件类

测试没有依赖的组件类,需要遵循与没有依赖的服务相同的步骤:

  • 使用 new 关键字创建一个组件。
  • 调用它的 API。
  • 对其公开状态的期望值进行断言。
// 没有依赖的组件类
@Component({
  selector: 'lightswitch-comp',
  template: `
    <button (click)="clicked()">Click me!</button>
    <span>{{message}}</span>`
})
export class LightswitchComponent {
  isOn = false;
  clicked() { this.isOn = !this.isOn; }
  get message() { return `The light is ${this.isOn ? 'On' : 'Off'}`; }
}
// 测试
describe('LightswitchComp', () => {
  it('#clicked() should toggle #isOn', () => {
    const comp = new LightswitchComponent();
    expect(comp.isOn).toBe(false, 'off at first');
    comp.clicked();
    expect(comp.isOn).toBe(true, 'on after click');
    comp.clicked();
    expect(comp.isOn).toBe(false, 'off after second click');
  });

  it('#clicked() should set #message to "is on"', () => {
    const comp = new LightswitchComponent();
    expect(comp.message).toMatch(/is off/i, 'off at first'); // 正则匹配 i:大小写不敏感。
    comp.clicked();
    expect(comp.message).toMatch(/is on/i, 'on after clicked');
  });
});

知识点:toBe、toMatch、更多matchers

toBe:期望实际值 === 期望值。
toMatch:期望实际值与正则表达式匹配。
更多matchers:https://jasmine.github.io/api/edge/matchers.html

测试 @Input 和 @Output

export class DashboardHeroComponent {
  @Input() hero!: Hero;
  @Output() selected = new EventEmitter<Hero>();
  click() { this.selected.emit(this.hero); }
}
// 测试
it('raises the selected event when clicked', () => {
  const comp = new DashboardHeroComponent();
  const hero: Hero = {id: 42, name: 'Test'};
  comp.hero = hero;

  // 订阅自定义事件selected发出的值
  comp.selected.pipe(first()).subscribe((selectedHero: Hero) => { 
      // 验证有触发selected事件,验证emit出来的值
      expect(selectedHero).toBe(hero)
  });
  
  // 触发selected自定义事件发出值
  comp.click();
});

测试有依赖的组件类 TestBed

// 有依赖的组件类
export class WelcomeComponent implements OnInit {
  welcome = '';
  constructor(private userService: UserService) { }

  ngOnInit(): void {
    this.welcome = this.userService.isLoggedIn ?
      'Welcome, ' + this.userService.user.name : 'Please log in.';
  }
}

class MockUserService {
  isLoggedIn = true;
  user = { name: 'Test User'};
}

当组件有依赖时,使用 TestBed 来同时创建[提供(provide)注入(inject)]该组件及其依赖。
TestBed:配置和初始化用于单元测试的环境,并提供用于在单元测试中创建组件和服务的方法。

// 在 TestBed 配置中【提供】并【注入】所有所需的组件和服务
beforeEach(() => {
  TestBed.configureTestingModule({
    // 提供(provide)组件和所依赖的服务
    providers: [
      WelcomeComponent,
      { provide: UserService, useClass: MockUserService }
    ]
  });
  // 注入(inject)组件和所依赖的服务
  comp = TestBed.inject(WelcomeComponent);
  userService = TestBed.inject(UserService);
});


// 开始测试
it('should not have welcome message after construction', () => {
  expect(comp.welcome).toBe('');
});

it('should welcome logged in user after Angular calls ngOnInit', () => {
  comp.ngOnInit(); // 别忘了要像 Angular 运行应用时一样调用生命周期钩子方法
  expect(comp.welcome).toContain(userService.user.name);
});

it('should ask user to log in if not logged in after ngOnInit', () => {
  userService.isLoggedIn = false;
  comp.ngOnInit();
  expect(comp.welcome).not.toContain(userService.user.name);
  expect(comp.welcome).toContain('log in');
});
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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