Perl面向对象编程与测试实践

21、添加一个与 Animal 处于同一级别的 Person 类,让它们都继承自一个名为 LivingCreature 的新类。同时,让 speak 方法接受一个表示要说内容的参数,如果没有提供参数,则使用默认声音(对于 Person 是发出嗡嗡声)。要确保动物不能说话(即不让 Animal 的 speak 方法有参数)。尽量不重复代码,但要捕获可能的使用错误,比如忘记为动物定义声音。在 scripts/person.pl 程序中演示 Person 类,让 Person 说“Hello, World!”。

以下是实现步骤:

首先,创建 LivingCreature 类作为基类,其中包含一个 speak 方法:

package LivingCreature;
our $VERSION = '0.01';

sub speak {
    my $class = shift;
    if (@_) {
        print "a $class goes '@_'";
    } else {
        print "a $class goes ", $class->sound, "\n";
    }
}

1;

接着,创建 Person 类,继承自 LivingCreature 并定义一个简单的 sound

package Person;
use parent qw(LivingCreature);

sub sound {
    "hmmmm"
}

1;

然后,创建 Animal 类,同样继承自 LivingCreature ,在 speak 方法中检查确保动物不会在调用 speak 时带有参数:

package Animal;
use parent qw(LivingCreature);

sub sound {
    die "all Animals should define a sound"
}

sub speak {
    my $class = shift;
    die "animals can't talk!" if @_;
    $class->SUPER::speak;
}

1;

最后,创建 scripts/person.pl 程序,加载新的 Person 类并调用其 speak 方法:

use Person;
Person->speak;
Person->speak("Hello, world!");

运行该程序,会看到 Person 发出默认声音并说出“Hello, World!”:

% perl scripts/person.pl
hmmmm
Hello, World!

22、用25分钟将t/Animal.t测试添加到你的发行版中并使其正常运行。在添加测试的各个部分时,在添加下一部分测试之前运行测试套件。

首先创建一个名为 `t/Animal.t` 的文件来测试 `lib/Animal.pm` 中的函数。开始时使用 `Test::More` 里的特殊 `pass` 子程序,这是一个始终成功的测试,代码如下:

```perl
use strict;
use warnings;
use Test::More tests => 1;

pass();

运行测试套件,确保 t/Animal.t 测试运行并成功。

之后添加更多有趣的测试,再次在 t/Animal.t 中测试 lib/Animal.pm 是否编译,代码如下:

use strict;
use warnings;
use Test::More tests => 1;

BEGIN {
    require_ok( 'Animal' ) || print "Bail out!\n";
}

diag( "Testing Animal $Animal::VERSION, Perl $], $^X" );

如果 Test::More 版本足够新,可使用 BAIL_OUT 子程序处理错误,代码如下:

use strict;
use warnings;
use Test::More 0.62 tests => 1;

在添加每部分测试后,都要运行测试套件。


##23、为牛、马和羊类创建测试文件。添加一个测试以确保每个类都能正确编译。添加测试来检查每个类的声音方法。
以马类为例,测试文件 `t/Horse.t` 示例如下:

```perl
use Test::More;
BEGIN { use_ok( 'Horse' ) }
is( Horse->sound, 'neigh', 'The horse make the right sound' );
done_testing();

其他动物的测试文件只需替换动物名称和对应的声音。

24、用5分钟时间,使用Devel::Cover来衡量测试套件的覆盖率。由于还没有对Cow、Horse和Sheep类进行全面测试,会发现覆盖率指标的数值较低。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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