在TestNG Framework中实现IRetryAnalyzer重试失败测试

【学习笔记】系列十九:TestNG - IRetryAnalyzer 重做失败的case是常用的操作 实现方法1 - 使用RetryAnalyzerCount,此类继承自IRetryAnalyzer import org.testng.ITestResult; import org.testng.util.RetryAnalyzerCount; /** * An implementation of IRetryAnalyzer that allows yo... 阅读详情

在我们之前在TestNG中重试失败测试的帖子中,我们讨论了IRetryAnalyzer接口以及我们可以为测试指定Retry Analyzer的各种方法。在这篇文章中,我们将以 最具设计意识的方式研究如何 在TestNG框架中实现IRetryAnalyzer重试失败测试,以便我们可以进行可维护且易于管理的测试。这篇文章将要求您对Java注释有一个很好的理解。我们将创建一个自定义注释,我们将在@Test方法上使用它,以便我们可以直接在Test中指定重试次数

假设你已经完成了链接的帖子。有必要了解这里写的是什么。

 

1)创建自定义Java注释的步骤

我们要做的第一件事是创建一个Java注释,我们将注释我们的测试方法。假设注释的名称是RetryCountIfFailed。 此注释是纯Java注释。这是执行此操作的代码

 

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package CustomAnnotations;

 

import java.lang.annotation.Retention;

import java.lang.annotation.RetentionPolicy;

 

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

public @interface RetryCountIfFailed  {

 

// Specify how many times you want to

// retry the test if failed.

// Default value of retry count is 0

int value() default 0;

}

你可以看到,只有一个变量“值”里面RetryCountIfFailed  注解。此值指定在发生故障时需要重新执行测试的次数。请注意,默认值设置为0.此外,需要注意的一个关键点是它的运行时注释。因此我们已经指定

 

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@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

 

2)在TestNG自动化测试中使用自定义创建的Java注释的步骤

您可以使用注释来测试代码中的注释。这是使用此批注的更新测试代码。

 

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package Tests;

 

import org.testng.Assert;

import org.testng.annotations.Test;

 

import CustomAnnotations.RetryCountIfFailed;

 

public class Test001 {

 

@Test

@RetryCountIfFailed(10)

public void Test1()

{

Assert.assertEquals(false, true);

}

 

@Test

public void Test2()

{

Assert.assertEquals(false, true);

}

}

注意RetryCountIfFailed注释的用法。首先,通过使用名称前面的@(@ RetryCountIfFailed),它就像任何其他注释一样使用。其次,将数值传递给注释,该注释指定需要重新运行失败测试的次数。因此,注释的实际用法变为@RetryCountIfFailed(5),其中5是您希望在发生故障时重新运行此测试的次数。该值可以是整数值。

 

3)在TestNG框架中实现IRetryAnalyzer重试失败测试

使用此注释在测试中使用它来更新IRetryAnalyzer接口的实现。一旦调用IRetryAnalyzer :: retry方法,我们就需要做两件事

  1. 检查调用重试的Test方法是否具有RetryCountIfFailed注释
  2. 然后将当前重试尝试与此批注的值进行比较。

这是RetryAnalyzer类的新实现

 

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package Listeners;

 

import org.testng.IRetryAnalyzer;

import org.testng.ITestResult;

 

import CustomAnnotations.RetryCountIfFailed;

 

public class RetryAnalyzer implements IRetryAnalyzer {

 

int counter = 0;

/*

* (non-Javadoc)

*

* @see org.testng.IRetryAnalyzer#retry(org.testng.ITestResult)

*

* This method decides how many times a test needs to be rerun. TestNg will

* call this method every time a test fails. So we can put some code in here

* to decide when to rerun the test.

*

* Note: This method will return true if a tests needs to be retried and

* false it not.

*

*/

 

@Override

public boolean retry(ITestResult result) {

 

// check if the test method had RetryCountIfFailed annotation

RetryCountIfFailed annotation = result.getMethod().getConstructorOrMethod().getMethod()

.getAnnotation(RetryCountIfFailed.class);

// based on the value of annotation see if test needs to be rerun

if((annotation != null) && (counter < annotation.value()))

{

counter++;

return true;

}

return false;

}

}

这种方式根据RetryCountIfFailed注释中指定的计数进行重试决策。其余代码与前一篇文章中解释的相同。现在让我们看看Test1和Test2的运行次数。

在TestNG Framework中实现IRetryAnalyzer重试失败测试

在这里你可以看到Test1运行10次而Test2只运行一次。我希望我能够详细解释这个话题。您还可以在github上查看/克隆此项目。

 

了解如何在TestNG
https://github.com/virenv/TestngRetryCount 
5 forks中的失败测试用例上实现重试逻辑。
2星。
0开放问题。
最近的提交:

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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