google test 中的小陷阱

最新推荐文章于 2025-09-19 02:09:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-19 02:09:17 发布 · 799 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了一款程序在进行字符串按位读取时出现异常的情况，怀疑是由于gtest的多线程特性与字符串操作的线程安全性问题导致。作者计划通过简单例子验证这一假设。


昨天晚上在做单元测试时，有两个例子始终过不去。但是令我惊讶的是，分别测试时，竟然可以通过。


程序的本质上来说就是对一个字符串的按位读取。


那么为什么，这个程序会出现这样的异常情况呢？


我的初步怀疑是gtest是多线程的，而我在对字符串操作的时候不是线程安全的，导致当前在字符串的索引与我的预期出现了偏差。


今天晚点时候写个简单的例子来验证一下。

GoogleTest之primer
u010378559的博客
05-05 2366
:testing::InitGoogleTest() 解析命令行参数，必须要在RUN_ALL_TESTS()前调用，详细信息参考https://google.github.io/googletest/advanced.html。gtest在pthreads库中被设计为是线程安全的，在其他情况下多线程下是不安全的，大多数情况下断言只在main线程中执行，所以不会有问题，如果要支持多线程安全需要使用gtest-port.h中的同步机制。如果要使用main，就需要返回RUN_ALL_TESTS()
AI原生应用开发中的常见陷阱与解决方案
大模型应用工坊
08-16 921
本文旨在帮助读者理解AI原生应用开发中的核心陷阱，并提供可落地的解决方案。范围覆盖从需求分析到模型部署的全流程，重点解决“为什么会踩坑”“如何避坑”两个问题。本文按照“问题-原因-案例-解决方案用“养宠物”类比AI原生应用，引出核心概念；拆解6个常见陷阱（能力误判、prompt忽视、数据质量、部署性能、伦理安全、反馈循环）；项目实战：用AI客服系统演示避坑流程；工具推荐、未来趋势与思考题。AI原生应用。
使用googletest测试可能断言或导致进程退出的函数
imred的专栏
08-26 2913
做单元测试，一般是验证函数输出数据与预期是否相符。但是也有例外，我们可能需要验证函数在接收到非法参数时是否会断言或抛异常，例如下面这个例子： int foo(int *p) { assert(p != nullptr); return *p; } 当传给foo的实参为nullptr时，运行的预期结果就是断言后进程异常退出。这在单元测试中如何验证呢？如何不让这些验证异常值的用例干扰...
GTest学习笔记（二）
weixin_44784957的博客
04-11 1713
使用Cmake完成GTest项目的构建生成
GoogleTest并发测试：多线程环境下的竞态条件测试
最新发布
gitblog_01093的博客
09-19 296
在现代软件开发中，多线程编程已成为提升性能的关键技术，但同时也引入了难以调试的竞态条件（Race Condition）问题。根据CERN的技术报告，并发缺陷占嵌入式系统崩溃原因的38%，且平均修复时间是普通bug的4.7倍。GoogleTest（简称GTest）作为C++领域最流行的单元测试框架，提供了一套完整的并发测试工具链，帮助开发者系统性地定位多线程环境下的数据竞争和同步问题。 本文将深入...
【单元测试】C++单元测试框架Google Test入门之七：深入解析GTEST
Friday
02-06 1303
深入解析”对我来说的确有些难度，所以我尽量将我学习到和观察到的gtest内部实现介绍给大家。本文算是抛砖引玉吧，只能是对gtest的整体结构的一些介绍，想要了解更多细节最好的办法还是看gtest源码，如果你看过gtest源码，你会发现里面的注释非常的详细！好了，下面就开始了解gtest吧。::同时也看看TEST_F宏::GetTypeId\ public :\ };
gtest提供了一定的机制来支持多线程测试。开发者可以通过合理的设置和同步机制来验证多线程代码的正确性。如何使用gtest测试多线程，请举例说明
2401_86127755的博客
10-23 861
在使用Google Test（gtest）进行多线程测试时，开发者需要创建和管理线程来执行测试代码，并验证多线程代码的正确性和性能。假设我们有一个简单的多线程类MyThreadClass，它在一个线程中执行一个加法运算，并将结果存储在一个成员变量中。同步机制：使用适当的同步机制（如互斥锁、条件变量等）来控制线程的执行顺序和访问共享资源的顺序。// 等待线程结束（虽然在这个例子中不是必需的，因为我们已经等待它完成了）// 等待线程完成加法运算（在实际应用中，应该使用更好的同步机制）// 通知等待的线程。
Android开发陷阱警示录：test_preview_distortion问题的深刻教训
![Android开发陷阱警示录：test_preview_distortion问题的深刻教训]... Android开发中的test_preview_distortion问题概述 ## 1.1 test
C++test使用手册
04-17
2. **创建测试项目**：在IDE中创建一个新的C++test项目，设置源代码目录、编译器选项以及所需的测试框架（如Google Test）。 3. **编写测试用例**：利用C++test的自动化测试框架，编写测试用例来覆盖软件中的各个...
【资源泄露克星】：googletest资源管理技巧，确保测试无忧
本文深入探讨了googletest的资源管理机制，从基础介绍到实践案例，再到进阶应用和未来展望，全面分析了测试资源的生命周期管理。文章首先介绍googletest的基本概念和测试夹具的类型及作用，接着详细阐述了SetUp()与...
图像识别中的Python陷阱
[图像识别中的Python陷阱](https://d2mk45aasx86xg.cloudfront.net/image3_11zon_d1673ef737.webp) # 1. 图像识别与Python概述 随着计算机视觉的快速发展，图像识别技术在众多领域中扮演了至关重要的角色。Python，...
googletest
03-09
编译protobuf需要！编译protobuf需要！编译protobuf需要！
gtest使用手册中文版
04-09
gtest单元测试框架，中文版使用手册，大概讲解了使用方法，简单易学
googletest最新版本
03-13
google的libjingle，gtest最新版本，放置在libjingle\talk\third_party下面
ubuntu下googletest安装教程及报错解决办法
weixin_44401286的博客
09-30 7128
Googletest安装流程 1、从官网下载ubuntu下安装的source文件，下载链接为： https://github.com/google/googletest.git 2、解压之后，cd到对应目录中，然后使用cmake进行编译，再进行make生成两个静态库libgtest.a libgtest_main.a，操作流程为： cd ~/software/googletest-master m...
【原创】centos环境下google protobuf的安装和使用
路漫漫其修远兮
08-30 1299
centos 环境安装google protobuf2.6.1-artifacts: https://github.com/protocolbuffers/protobuf/tree/2.6.1-artifacts下载版本，解压： 1.执行./autogen.sh   + mkdir -p third_party/googletest/m4 + autoreconf -f -i -Wall,no...
MySQL 源码编译安装报错 Googlemock was not found
kf_panda
11-10 3832
今天编译安装mysql 5.6.27的时候报错。 执行命令： shell> cmake . \ > -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql \ > -DMYSQL_DATADIR=/usr/local/mysql/data \ > -DDEFAULT_CHARSET=utf8 \ > -DDEFAULT_COLLATION=utf8_general_ci
gtest框架使用
字节跳动 内推找我
07-31 4629
gtest文档说明：   由于公司单元测试的需要，自己花了大半天时间下载了一个gtest框架，使用了一些测试例子，总览了coderzh的玩转gtest测试框架，又看了几篇gtest博客，写下了以下内容，作为备忘。毕竟我需要的简单的东西，太复杂了我自己很难回顾起来。在此很感谢coderzh，他的玩转google开源框架gtest系列的文章真的不错，极力推荐。链接地址：http://www.cnbl...
ABtest实战项目
05-10
<think>嗯，用户想要找AB测试相关的实战项目案例或者实现教程。他们可能是在学习如何实施或优化AB测试，需要具体的例子来参考。首先，我应该回顾一下之前提供的引用内容，看看有没有相关的案例或者方法可以借鉴。 引用[4]提到了一个中型电商公司的案例，背景是UI设计更新以提高转化率，目前的转化率是13%，目标是15%。他们通过AB测试来验证新页面的效果。这个案例可以作为实战项目的一个例子，详细描述实验设计、样本量计算、结果分析等步骤。用户可能需要这样的详细流程，所以可以展开说明。 另外，引用[1]提到了Evan's Awesome A/B Tools这个网站，可以用来计算样本大小和测试结果。这可能对用户有用，特别是如果他们需要实际操作的工具，可以推荐这个资源。同时，引用[2]和[3]讨论了假设检验的基本原理，包括小概率事件和显著性水平的选择，这些理论部分可能需要结合到案例中，帮助用户理解背后的统计原理。 用户的问题是关于实战项目和教程的，所以除了案例之外，可能需要分步骤的实现教程，比如如何设计实验、计算样本量、进行随机分流、数据收集和分析等。同时，可能还需要提到一些常见的工具和平台，比如Google Optimize、Optimizely，或者Python中的相关库，比如statsmodels，这些都能帮助用户实际动手操作。 另外，考虑到用户可能对结果分析中的统计方法不太熟悉，应该解释p值、置信区间等概念，并结合案例中的数据进行演示。例如，在电商案例中，如何计算Z值，得到p值，并判断是否拒绝原假设。同时，还要注意实际效果评估，比如提升的转化率是否具有实际意义，而不仅仅是统计显著。 可能用户还需要了解常见的陷阱和优化方法，比如样本量的充足性、测试时长的影响、多变量测试等。这些内容可以作为教程的一部分，帮助用户避免常见错误，优化他们的AB测试流程。 最后，生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步关心的内容，比如样本量计算、统计原理、结果分析工具、常见错误等，这样他们可以按需深入了解更多细节。</think>### AB测试实战案例与实现教程 以下结合电商行业典型案例及实现步骤进行说明，包含完整的实验设计、统计验证和代码实现环节： --- #### **案例1：电商产品页改版优化（参考引用[4]）** **背景**：原产品页转化率$CVR_0=13\%$，新设计页面目标$CVR_1=15\%$，需通过AB测试验证效果。 **实现步骤**： 1. **假设建立** - 原假设$H_0$：新旧页面转化率无差异（$CVR_1 - CVR_0 = 0$） - 备择假设$H_1$：新页面转化率更高（$CVR_1 - CVR_0 > 0$） - 显著性水平$\alpha=0.05$（参考引用[3]中第一类错误控制） 2. **样本量计算** 使用引用[1]提到的样本量计算工具，输入参数： - Baseline转化率：13% - 最小可检测效应（MDE）：2%（15%-13%） - 统计功效（Power）：80% - 显著性水平：5% 输出结果：每组需至少$n=3,892$用户（总样本量约7,784） 3. **流量分配与实验执行** - 随机分流：50%用户进入对照组（旧页面），50%进入实验组（新页面） - 数据收集：记录用户访问时长、点击购买按钮次数、最终转化结果 4. **统计检验** ```python from statsmodels.stats.proportion import proportions_ztest # 实验组：4000用户，520人转化（13% → 实际观测值） # 对照组：4000用户，560人转化（14% → 实际观测值） count = np.array([560, 520]) nobs = np.array([4000, 4000]) z_stat, p_value = proportions_ztest(count, nobs, alternative='larger') print(f"Z值：{z_stat:.3f}, P值：{p_value:.4f}") # 输出：Z值：-1.789, P值：0.9632 → 不拒绝H0（新页面未达显著提升） ``` **结论**：$p=0.9632 > \alpha=0.05$，新页面未达到预期效果，需分析原因（例如UI设计未触达核心痛点）[^4]。 --- #### **案例2：APP推送文案优化** **背景**：优化推送文案以提高用户点击率（CTR），对照组文案A点击率2%，实验组文案B目标提升至2.5%。 **关键技术点**： 1. **多重检验校正** - 若同时测试多个文案（B/C/D），需使用Bonferroni校正，调整$\alpha$值为$\alpha/m$（$m$为实验组数量）[^3] 2. **结果可视化** ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.errorbar(x=['A','B'], y=[0.02,0.025], yerr=[1.96*np.sqrt(0.02*0.98/5000), 1.96*np.sqrt(0.025*0.975/5000)]) plt.title('CTR置信区间对比') ``` ![置信区间重叠时说明差异不显著](https://via.placeholder.com/300x200/EFEFEF/000?text=示例图表) --- #### **实战工具推荐** 1. **开源库** - Python：`scipy.stats`（T检验）、`statsmodels`（比例检验、方差分析） - R：`pwr`（功效分析）、`PowerUpR`（样本量计算） 2. **可视化平台** - Google Optimize（免费）、Optimizely（企业级） 3. **样本量计算器** - [Evan's Awesome A/B Tools](https://www.epubit.com/)（引用[1]） ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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