22、测试驱动开发(TDD)全解析

测试驱动开发(TDD)全解析

1. 测试驱动开发的优势

测试驱动开发(TDD)是一种软件开发方法,先编写测试套件和文档,再编写代码。这种方式除了能持续对代码进行测试外,还能极大提升软件设计的质量。通过先测试,代码的模块化会迅速成型,因为是为一小段与其他代码(无论现有还是待写)无明显关联的代码编写测试。

编写测试用例也是定义代码“黑盒”特性的过程。要正确编写单元测试,必须做到以下几点:
- 定义输入和预期输出 :测试用例成为通过示例的规范,虽不是完整规范,但能有效传达对代码意图的理解。
- 测试代码的副作用 :测试代码可能产生的副作用,以及可能导致代码抛出异常或出现异常行为的情况、输入或外部资源。
- 定义外部资源 :在实际编写代码之前,定义被测试代码所需的外部资源。

确定输入、输出和外部资源,以及定义代码的行为,能在不写一行代码的情况下有效设置代码的接口、需求和契约。TDD 以接口为中心,关注类的外观和功能,而非实现方式。在编写代码时,类或方法的大部分框架已经定义好,只需填补空白直到测试通过。

2. 缩小需求范围

仅列出项目需求是不够的,大多数需求文档既未列出客户期望的所有需求,也未详细到能以最高效方式开发和设计应用程序的程度。在使用 TDD 时,为当前编写的代码获取最详细的需求尤为重要,因为要进行自上而下的开发,就需要充分理解要创建的内容。

缩小需求范围就是不断提问,确保要编写的代码范围与客户、项目经理或分析师确定的最小需求完全匹配。由于先编写测试,这项任务比后编写测试更容

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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