fixture_file_upload and edge rspec

最新推荐文章于 2024-05-16 09:01:07 发布

最新推荐文章于 2024-05-16 09:01:07 发布 · 182 阅读

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#rspec #Ruby

博客提供了一个Ruby相关论坛的链接，地址为http://www.ruby-forum.com/topic/130975 ，可能包含Ruby相关的技术讨论等内容。

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pytest_框架（4）_fixture简介及调用

Maynes的博客

05-23

2231

params：用于给fixture传参，可实现数据基于fixture的数据驱动，接收一个可以迭代的对象，比如：列表[], 元组[], 字典列表{[],[],[]}、字典元组{(),(),()},提供参数数据供调用fixture的用例使用；与setup、teardown类似，fixture提供了测试执行前和测试执行后的处理，但是又比setup、teardown更灵活好用，比如：fixture命名更加灵活，不局限于setup和teardown。结果：每个测试用例都执行了fun_zd_1、fun_zd_2。

精选资源

CBB5.0_Test_Fixture_Users_Document_rev_1.0.pdf

08-06

CBB5.0_Test_Fixture_Users_Document_rev_1.0

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07、fixture 返回值

weixin_36646275的博客

09-27

786

fixture返回值都是默认None，我们可以选择让fixture返回我们需要的东西。如果你的fixture需要配置一些数据，读个文件，或者连接一个数据库，那么你可以让fixture返回这些数据或资源。如何带参数 fixture还可以带参数，可以把参数赋值给params，默认是None...

python fixture_使用Fixture

weixin_33700809的博客

01-14

1625

在一个单元测试中，我们经常编写多个@Test方法，来分组、分类对目标代码进行测试。在测试的时候，我们经常遇到一个对象需要初始化，测试完可能还需要清理的情况。如果每个@Test方法都写一遍这样的重复代码，显然比较麻烦。JUnit提供了编写测试前准备、测试后清理的固定代码，我们称之为Fixture。我们来看一个具体的Calculator的例子：public class Calculator {priv...

python fixture_python pytest进阶之fixture详解

weixin_32918953的博客

01-14

1687

前言学pytest就不得不说fixture，fixture是pytest的精髓所在，就像unittest中的setup和teardown一样，如果不学fixture那么使用pytest和使用unittest是没什么区别的(个人理解)。fixture用途1.做测试前后的初始化设置，如测试数据准备，链接数据库，打开浏览器等这些操作都可以使用fixture来实现2.测试用例的前置条件可以使用fixtur...

YAML.load_file

li_001的博客

03-21

1779

fixture_file = Rails.root.join 'db', 'fixtures', 'areas.yml' product_category_fields = YAML.load_file(fixture_file) i = 1 id = 213 records = [] product_category_fields.each do |ids,file| if file["par

PyTest_FixTure固件篇

林奋斗的博客

04-06

1164

c第二篇： Fixture fixture与setup和terdown作用一样，多用于准备测试工作的前后置操作。 Fixture(固件)装饰器方法格式： import pytest @pytest.fixture(scope="作用域",params="数据驱动",autouse="是否",ids="参数别名",name="Fixture别名") scope作用域的类型： function(函数,默认),class(类),mode(模块),package/session(会话) 作用域

python pytest setupclass_python pytest进阶之fixture详解

weixin_42510608的博客

01-13

832

pytest中fixture的使用方法_pytest使用fixture

2401_84141210的博客

05-16

843

如上图，这里的 test_ehlo函数，需要参数值smtp_connection，pytest就是找到并且调用这个用@pytest.fixture装饰的smtp_connection函数。换句话讲，被装饰器装饰的函数或者方法，仍然可以被调用。步骤是这样的：pytest 找到test_ 开头的函数，于是找到了test_ehlotest_ehlo这个测试函数，需要一个参数smtp_connection，于是函数smtp_connection被找到。

pytest框架_@pytest.yield_fixture()

因热爱而坚持，因坚持而愈发热爱。

02-17

737

@pytest.yield_fixture() @pytest.mark.xfail() @pytest.mark.skipif 用的少，总结的优先级滞后

aes.rar_AES_AES Verilog_AES ISE_aes test fixture_aes xilinx

07-14

"aes_test_fixture"标签可能指的是AES测试平台或者测试向量集。在硬件设计中，测试平台是一个模拟真实环境的系统，用于验证设计的功能正确性。AES测试向量是已知的输入和期望输出数据，用于检查加密或解密模块是否...

精选资源

CLB5.0_Test_Fixture_Users_Document_rev_1.0.pdf

08-06

CLB5.0_Test_Fixture_Users_Document_rev_1.0

fixture_api

04-01

在IT行业中，特别是Web开发领域，`fixture_api`可能指的是一个用于测试的固定数据集或者API接口模拟工具。在PHP编程环境下，这类工具对于开发者来说是至关重要的，因为它们可以帮助测试代码在没有真实数据或者实际...

fixture_dependencies:SequelActiveRecord夹具加载器，用于处理依赖关系图

05-23

支持many_to_one / belongs_to，one_to_many / has_many，many_to_many / has_and_belongs_to_many和has_one / one_to_one关联以不违反外键约束的方式加载灯具的依赖关系图有一个非常简单的API...

ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类

12-18

ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类

【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）

最新发布

12-18

【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）

12-18

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员；使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性；阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。

STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码

12-18

STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.