do your test before you deliver your code to community

OpenStack测试实践与Troux使用详解
本文详细记录了在OpenStack项目中进行测试所遇到的问题及解决方法,包括Troux的配置与使用,常见错误排查,以及依赖库安装等。通过实际案例帮助开发者高效完成测试工作。

测试是openstack中的重要一环,一个大型的项目,要想报障product的质量,没有测试只能是瞎玩,单元测试,功能测试,集成测试等等,我们这里主要说的是unittest,

也就是单元测试。早期的openstack项目里面都有runtest.sh 脚本文件,运行脚本可以生成virtual 环境,从而在不破坏现有环境下下载测试所需要的相关一类包,而CI

的流行,对于大型的openstack来说也会面临持续集成的问题,Tox的出现,作为openstack中使用的持续集成工具,使用方便而灵活。


这篇文章主要是记录,如何在openstack中进行测试所碰到的问题,解决方法等,所有会有很多链接。

早先时,使用run_test脚本进行测试的方式和tox并存,后来tox基本取代了run_test了,所以可以只关注tox,像ironic这样的新项目,干脆就只用tox了。


这是一篇不错的关于tox的链接:

http://ronaldbradford.com/blog/understanding-the-different-openstack-tox-configs-2015-04-30/

openstack测试相关的官网wiki页:

https://wiki.openstack.org/wiki/Testing

https://wiki.openstack.org/wiki/Testr

ironic使用tox测试的官方文档:

http://docs.openstack.org/developer/ironic/dev/dev-quickstart.html

测试单独一个类:

testr run ironic.tests.objects.test_port.TestPortObject.test_save

tox -epy27 -- ironic.tests.objects.test_port.TestPortObject.test_save


直接运行tox,遇到的问题:

1. tox -epy34失败,

“db type could not be determined error: testr failed (3)”

解决办法是先执行:rm .testrepository/times.dbm,再执行tox -py34,

如果run test因为超时失败,可以修改 .testr.conf文件,将timeout时间设长

2. 直接运行 tox -epep8, 用于检查code是否满足PEP8规范

3. 由于pypi的官方源不稳定,因此一开始使用 "tox -evenv--notest" 就可能会出问题,此时在 tox.ini中更改pypi源(豆瓣的源不错):

[tox]
minversion = 1.6
skipsdist = True
envlist = py34,py27,pep8
indexserver =
    default = http://pypi.douban.com/simple/

或者修改~/.pip/pip.conf文件,添加:

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host = pypi.douban.com


以下是我碰到过的因为lib依赖出现的问题,以及安装什么库可以解决,mark一下方便查阅:

lxml失败

apt-get install libxslt1-dev libxslt1.1libxml2-dev libxml2 libssl-dev

 

psycopg2失败

apt-get install libpq-dev python-dev

 

x86_64-linux-gnu-gcc error

python-dev

如果是py34的问题,就安装python3-dev

 

libvirt error

libvirt-dev

 

[Errno 2] No such file or directory

apt-get install git

python-ldap

http://stackoverflow.com/questions/18134826/how-do-i-install-python-ldap-in-a-virtualenv-on-ubuntu

 


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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