依照测试用例分类(按功能)的结果生成对应的universe文件

本文详细介绍了自动化测试的实现步骤,包括如何通过脚本执行测试用例,如何从日志中提取关键信息,并将其归类到不同的测试用例中。重点讨论了如何使用特定的编程语言和工具来提高测试效率和质量。
framefile=$1
#v0_1.frame
universefile=$2
#v0_1.tsl.universe
category=$3
#gzip_v01_c1.txt 
key=$4  
#[1-3].[1-3].0.*.[0-9].*.0.[1-4].[1-3].[0-4].2.1.1.1






###step1.识别符合要求的测试用例编号 并保存成number.txt


    find $framefile -exec grep "Key = $key" {} \; >orinumber.txt  
    #find v0_1.frame -print -exec grep "Key = [1-3].[1-3].0.*.[0-9].*.0.[1-4].[1-3].[0-4].2.1.1.1" {} \; >orinumber.txt  
    awk '{print $3}' orinumber.txt>number.txt


    


###step2.提取对应行数的内容 并保存到category中
   
   #python ordernum.py number.txt          #文件中数字已经依照顺序排列了 
   
   rm -f $category 
   touch $category 


   while read line
   do
      export i=`echo $line`                       #注意是'~'符号下的`符号,而不是单引号
                                               #提取每一行的数字
      sed -n ''$i'p' $universefile > x.txt     #将行数为该数字的内容输出到x.txt
      #sed -n ''$i'p' v0_1.tsl.universe > x.txt
      cat x.txt>> $category                 #将内容追加到测试用例分类文件中 
      #cat x.txt>> gzip_v01_c1.txt 
   done < number.txt
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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