18、自动化场景测试:BDD 工具的应用与实践

自动化场景测试:BDD 工具的应用与实践

在软件开发中,有效地描述和讨论需求是至关重要的。使用具体的示例可以非常有效地实现这一目标,并且可以通过 “Given … When … Then” 结构以一种松散的格式来表达这些示例。BDD(行为驱动开发)的很多价值都来自围绕这些场景的对话,因此协作编写这些场景非常重要。但并非所有场景都需要自动化,有些场景可能难以经济高效地自动化,可留给手动测试;有些对业务来说可能只有边缘价值,更适合作为单元或集成测试来实现;还有一些可能是实验性的,在充分理解之前难以定义清晰的场景,此时进行一些初始原型设计可能是值得的。

当一个场景可以自动化、有必要自动化并且做得很好时,自动化场景会带来一系列不可否认的好处:
1. 减少测试人员的重复工作 :测试人员在重复性回归测试上花费的时间更少。当验收标准和相应的场景与测试人员密切协作编写时,这些场景的自动化版本会让测试人员对新版本更有信心。测试人员可以更容易理解和关联自动化测试所验证的内容,因为他们参与了定义过程。此外,测试人员收到的用于测试的应用程序已经通过了一系列更简单的测试用例,使他们能够专注于更复杂或探索性的测试。
2. 加快新版本的发布 :由于减少了手动测试的需求,新版本可以更高效地推出。新版本引入回归问题的可能性也更小。如果要实现持续集成、持续交付或持续部署,全面的自动化测试是必不可少的。
3. 准确反映项目状态 :自动化场景能更准确地反映项目的当前状态。可以使用它们来构建一个进度仪表盘,根据自动化场景的结果描述哪些功能已经交付以及如何进行了测试。

持续集成、持续交付和持续部署 </
内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值