软件测试学习笔记丨测试环境搭建

本文详细介绍了测试环境中Web应用、IoT服务、RESTfulAPI等的自动化部署策略,包括Web、Android、iOS的构建工具如Gradle和XCode,以及Docker、Kubernetes等容器技术的应用。此外,还涵盖了自动化脚本部署、持续集成和容器部署的最佳实践,以及与之相关的测试开发课程和资源推荐。

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本文转自测试人社区,原文链接:https://ceshiren.com/t/topic/30289

测试环境搭建

  • 被测系统 AUT(Application Under Test)

  • 常见的被测系统类型

    • UI:Web App IOT
    • Service:
    • RESTful:sprint boot
    • webservice
    • rpc:dubbo pb
    • code: SDK lib
  • 部署方法

    • 打包部署:apk app ipa jar war
    • 脚本部署:自动化脚本与自动化平台
    • 容器部署:基于容器镜像 Docker K8S
  • 打包部署

    • Android:Gradle
    • iOS:XCode XCodeBuild
    • 自动化构建工具
    • Web:NodeJS npm
    • Service:Maven Gradle
  • 打包命令

    • web
    • npm run build
    • app
    • gradlew tasks
    • gradlew assembleDebug
    • gradlew assembleRelease
    • spring boot
    • mvn clean package

  • 自动化脚本部署
    • 通过 bash python 等脚本实现自动化的构建与部署
    • 通过持续集成平台比如 jenkins 完成流程管理

  • 容器部署
    • 自动化构建 bash
    • 容器构建 docker
    • 容器编排 k8s
    • 持续集成 jenkins
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### 关于DDR仿真的技术资料、教程和工具 #### DDR仿真概述 DDR(Double Data Rate)内存的仿真通常涉及验证其接口逻辑的功能性和时序特性。为了实现这一目标,工程师们常依赖EDA工具以及厂商提供的IP核来进行功能测试和性能评估。Xilinx提供了专门用于DDR控制器设计的MIG(Memory Interface Generator)IP核[^1]。 #### MIG IP核及其仿真支持 MIG IP核不仅简化了DDR控制流程的设计复杂度,还内置了大量的仿真模型和支持文件。这些资源可以帮助开发者快速搭建并验证DDR系统的功能性与时序匹配情况。具体来说: - **功能仿真**:通过VHDL或Verilog描述的语言级建模,能够模拟DDR控制器的行为模式。这一步骤主要关注数据流路径上的正确性,而不考虑实际物理层的具体延迟参数。 - **时序仿真**:此阶段引入精确的时间约束条件来检验信号传输过程中是否存在违反规定的情况。例如,在读取操作期间是否有足够的稳定窗口时间让接收端捕捉到来自存储器的数据位序列[^2]。 #### 推荐的技术文档与教程 以下是几类重要的参考资料供参考学习之用: - Xilinx官方发布的《UG583 - LogiCORE IP Memory Interface Solutions》手册详细介绍了如何配置使用MIG生成各种类型的动态随机存取存储器解决方案,并附带丰富的实例说明指导用户完成整个开发周期内的各项任务包括但不限于综合编译下载调试等环节。 - 另外还有针对特定型号如Zynq系列器件所编写的应用指南(APG),它们会进一步细化讲解有关该平台架构特点下的最佳实践方法论等内容。 - 对于初学者而言,《【FPGA】DDR3学习笔记(二)从SDRAM到DDR3MIG IP核设计》一文中提到的实际案例分析非常有价值,它涵盖了从基础概念理解直到最终项目实施全过程中的关键技术要点解析。 #### 常见使用的仿真工具列表 目前行业内主流可选用作DDR相关工作的软件环境有以下几个选项可供选择: - ModelSim/Questa Sim: Mentor Graphics出品的支持多标准协议验证的强大波形查看编辑工具集;特别适合做高层次抽象级别以上的纯RTL代码质量保障工作。 - Vivado Simulator: 自家产品线内部集成的一体化解方案之一,专为加速基于赛灵思硬件描述语言项目的进展速度而打造而成。 - Synopsys VCS: 商业化程度极高的一款高性能C++/System Verilog混合编程风格兼容型引擎驱动程序包组合形式呈现给客户群体作为购买决策依据考量因素之一考虑进去的话可能会更加稳妥一些吧! ```python # 示例Python脚本展示自动化运行Modelsim命令行版进行批处理作业的方式 import subprocess def run_modelsim_simulation(tcl_script_path): try: result = subprocess.run(['vsim', '-c', '-do', tcl_script_path], check=True, text=True) print(result.stdout) except subprocess.CalledProcessError as e: print(f"An error occurred while running the simulation: {e}") if __name__ == "__main__": script_file = "./simulate_ddr.tcl" run_modelsim_simulation(script_file) ```
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