JUnit学习笔记

前言

      JUnit测试即所谓白盒测试,通俗的讲,测试人员依据程序内部逻辑结构相关信息,设计或选择测试用例,对程序所有逻辑路径进行测试,通过在不同点检查程序的状态,确定实际的状态是否与预期的状态一致。       

     什么是单元测试

      当我们写了个类,要给别人用时,会不会有bug?怎么办?当然先测试一下啦。那怎么测试呢,直接在main方法测试好不好? 答案当然是不好,原因主要有这样两个,一、我们所写的方法不能一起运行。二、大多数情况下需要人为的观察输出确定是否正确。

    为什么要进行单元测试

    1、增强程序的健壮性,减少后期维护的麻烦。
    2、鼓舞我们的士气,明确知道我们的程序是没问题的。

   JUnit测试具体方法
    一、新建工程,建立类,  建立testcase
         注意一下几点:        

       1  、类放在test包中

       2 、 类名用XXXTest结尾

      3、方法用testMethod命名

     4、最好放弃旧的断言,使用hamcrest断言,此时要引入的jar包有hamcrest-core-版本号.jar和hamcrest-library-版本号.jar。

二、 使用hamcrest的匹配方法
       例如使用assertThat方法等。


三、Failure和Error  
      1、  Failure是指测试失败   
      2、  Error是指测试程序本身出错


四、JUnit4 Annotation

1.        @Test: 测试方法

a)        (expected=XXException.class)

b)       (timeout=xxx)

2.        @Ignore: 被忽略的测试方法

3.        @Before: 每一个测试方法之前运行

4.        @After: 每一个测试方法之后运行

5.        @BeforeClass: 所有测试开始之前运行

6.        @AfterClass: 所有测试结束之后运行


五、其他框架:TestNG

六、具体简单代码:
被测试类T 
package com.clint.junit;

public class T {
public int add(int x, int y){
	return x + y;
}
public int divide(int x, int y){
	return x/y;
}
public static void main(String[] args){
	int z = new T().add(3, 5);
	System.out.println(z);

}
}

测试类:TTest

package com.clint.junit.test;
import static org.junit.Assert.*;
import static org.hamcrest.Matchers.*;

import org.junit.Test;
import com.clint.junit.T;

public class TTest {

	@Test
	public void testAdd() {
	int z = new T().add(3,5);
	//assertEquals(8,z);
	
	assertThat(z, is(8));
	}
	// @Ignore  
	@Test(expected=java.lang.ArithmeticException.class,timeout=200)
	public void testDivide() {
		int z = new T().divide(6,0);
		assertEquals(3,z);
	
	}

}
 

声明:此代码比较简单,仅供参考。 

注明:参考资料来源:北京尚学堂





内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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