深入浅出node.js:10 测试

Node.js REPL:深入浅出 Node.js REPL是一个交互式环境,允许开发者直接在命令行中执行JavaScript代码。它不需要编写完整的脚本文件,即可进行代码的编写、测试和调试。REPL环境在Node.js开发过程中扮演着重要的角色,尤其是在代码调试和原型设计阶段。Node.js REPL是一个强大的工具,它为开发者提供了便捷的交互环境。通过本文的介绍,相信你已经对Node.js REPL有了更深入的了解。在实际开发中,充分利用REPL环境,可以大大提高开发效率。 阅读详情

   测试的意义在于,在用户消费产出的代码之前,开发者首先消费它,给以其重要的质量保证。

10.1 单元测试

    意义:配备专门的测试人员,会让工程师产生依赖,不正视测试代码。

          测试工程师是否可依赖:

          第三方代码是否可信赖?

          在产品迭代过程中,如何继续保证质量?

          对于上述问题,如果你的答案是不关心,那么恭喜你,你的项目只能供短时间玩玩,甚至只是个演示产品。

          编写可测试代码有以下几个原则:单一职责、接口抽象、层次分离

    单元测试:包含断言、测试框架、测试用例、测试覆盖率、mock、持续集成等几个方面,由于Node的特殊性,加入异步代码测试和私有方法的测试这两个部分。

    

10.2 性能测试

     包括负载测试、压力测试和基准测试等。

      基准测试:要统计的就是在多少时间内执行了多少次某个方法。然后比较时间。

       压力测试:常用的工具是ab, siege, http_load等


第 11 章 产品化

     包括工程化、架构、容灾备份、部署和运维等

11.1 项目工程化

    目录结构:

    构建工具:Makefile唯一的缺陷也许就是跨平台问题,为此才有ant、rake等工具的出现。Node中有Grunt。

    编码规范:文档式的约定,代码提交时的强制检查。前者靠自觉,后者靠工具。

    代码审查:git除了实现代码托管外,还增强了bug追踪的系统,并且利用git的分支特点,可以很好地实现代码审查。git的分支开发模式非常灵活,非常利于分布式开发。开发者可以很容易地从主干迁出代码,然后进行功能的开发,待开发完毕后,提交回主干,发起合并请求即可。

11.2 部署流程

    需要在测试环境中测试后才允许进入生产环境进行线上测试。

    部署环境:

    部署操作:

11.3 性能

    动静分离:

    启用缓存:提升服务的速度和避免不必要的计算。前者提升的性能在海量流量面前终有瓶颈,但后者却能够在访问量越大时收益越多。避免不必要的计算,应用场景最多的是缓存。

    多进程架构:

    读写分离:主要针对数据库而言。读取的速度远远高于写入的速度

11.4 日志

      上线运转起来时,问题就接踵而来,与其遇见bug修复它,不如建立健全的排查和跟踪机制,而日志就是实现这种机制的关键。在健全的系统中,完善的日志记录最能够还原问题现场。通过记录日志来定位问题是一种成本较小的方式。这种非结构化、轻量的记录方式容易实现,也容易扩展。

      访问日志:

      异常日志:

      日志与数据库:将日志分析和日志记录分离开来是较好的选择。

      分割日志:

11.5  监控报警

     监控的点可以很细致,也可以只选主要的指标。

     日志监控:对访问日志的监控能实现PV和UV的监控。

     响应时间:可以在Niginx一类的反向代理上监控。健康的系统响应时间应该是波动较小的、持续均衡的。

     进程监控:

     磁盘监控:主要是用量

     内存监控:健康的内存使用应当是有升有降。

     CPU占用监控:

     CPU load监控:

     I/O负载:

     网络监控:

     应用状态监控:

     DNS监控:

报警的事项:邮件报警、短信或电话报警

11.6 稳定性

     多机器:

     多机房:

     容灾备份:

11.7 异构共存

     



跟着《深入浅出nodejs》系统学习 node 以及相关面试题一网打尽 内容持续更新中,内容较多难免疏漏,有不对的欢迎指正,有遗漏的部分会陆续补充。欢迎关注我的专栏《一网打尽所有面试题。 阅读详情

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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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CopperDong
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