14、Python 测试体系:保障稳定性与可靠性的关键

Python 测试体系:保障稳定性与可靠性的关键

1. 测试的重要性与发展趋势

Python 社区高度重视测试流程,正逐步向预提交系统过渡。这意味着提交者在所有测试通过之前无法提交更改。测试的目的不仅是防止新手程序员犯错,随着 Python 规模、范围和复杂性的增加,即使是核心开发团队的资深成员也可能犯错,而测试能够捕捉到这些错误。这一举措受到了谷歌预提交系统的影响,在体验到其益处后,大家意识到它在 Python 开发中同样适用。

Python 开发中的测试范围不仅局限于代码库本身。当语言发生变更时,可能会意外破坏向后兼容性。如果使用 Python 的应用程序有一系列全面的测试,那么从很多方面来说,这些测试也成为了对 Python 语言的测试。

2. 确保正确性

测试的主要目的之一是发现 bug。开发者在提交代码前通常会运行大部分测试,而非全部。因为包含所有选项的完整测试套件运行时间超过一小时,大多数开发者不愿等待这么久。而要求开发者运行的测试最多只需七分钟,这是大多数开发者愿意等待的时长。

3. Buildbot 系统

Buildbot 系统会在多个平台上对每次提交进行测试。它在大约 15 - 20 种不同架构的所有活跃分支(目前是 2.6、trunk [2.7]、3.1 和 py3k [3.2])上运行,并且还将添加更多系统。这些机器由捐赠而来,社区也一直在寻求更多样化的测试环境。

当任何一个 Buildbot 检测到构建或测试失败时,会向 python - checkins 邮件列表发送邮件。开发者提交更改后,理论上会密切关注邮件,查看是否引发了问题。

Buildbo

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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