5、代码覆盖率测量与测试添加指南

代码覆盖率测量与测试添加指南

1. 代码覆盖率的重要性与误解

处理遗留代码是一个漫长的过程,测量代码覆盖率是为这个过程增添积极反馈的好方法,能让我们感受到进展。代码覆盖率用于衡量测试代码对生产代码的执行程度,但它常被误解,结果也可能具有误导性。我们需要了解覆盖率报告能告诉我们关于单元测试的哪些信息,以及不能告诉我们什么,学会利用代码覆盖率找出测试套件中的漏洞。

2. 创建新项目与测试环境
  • 创建新项目 :创建一个名为 CodeCoverage 的新项目。
  • 创建生产代码文件 :在生产代码中创建一个新文件 CoveredClass.swift ,并添加以下代码:
import UIKit
class CoveredClass {
    static func max(_ x: Int, _ y: Int) -> Int {
        if x < y {
            return y
        } else {
            return x
        }
    }
}
  • 创建测试套件 :在测试目标中,删除初始测试文件 CodeCoverageTests.swift ,创建一个新的测试套件 CoveredClassTests
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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