前言@测试驱动开发

前言

测试驱动开发:

  • 不要写一行新的代码,除非遇到自动化测试用例失败的情况。
  • 消除重复的代码

两个简单的规则,但它们会产生复杂的个人和群体行为。一些技术含义是:

  • 你的设计要更灵活,运行代码在决策之间提供反馈。
  • 你必须自己写测试代码,因为你不能每天等别人帮你写测试代码二十次
  • 对于小的代码变动,开发环境能够快速响应
  • 设计必须有许多高内聚,低耦合的模块组成,以方便测试。

这两个规则意味着编程任务的顺序:

  • 红灯: 写一些不能允许的测试用例,可能开始的时候连编译都过不了。
  • 绿灯: 让这个测试用例快速的跑起来,在这个过程中犯下任何必要的错误。
  • 重构: 删除为了使测试正常运行而写的任何重复代码,然后重复这一行为:红灯/绿灯/重构。这个也是TDD的口头禅。

暂时假设这种风格是可行的,有可能大大降低代码的 Bug 密度,并使所有相关人员都清楚地了解工作主题。如果是这样,只编写失败测试所需的代码也会产生社会影响:

  • 如果 Bug 密度降低到足够低,QA 的工作将从被动变得越来越主动。
  • 如果令人讨厌的意外数量可以减少,项目经理可以进行足够准确的进度评估,让真正的客户参与日常开发。
  • 如果技术对话的主题足够清晰,程序员可以以每分钟的协作方式工作,而不是每天或每周协作。
  • 同样,如果 Bug 密度可以降到很低,我们可以每天拥有具有新功能的可交付软件,从而与客户建立新的业务关系。

所以,这个概念很简单,但我的动机是什么?为什么程序员要承担编写自动化测试的额外工作?为什么一个程序员会在他们的头脑能够进行巨大的设计飞跃时,在很小的一步中工作。Fear

Fear

测试驱动开发是一种管理编程中产生的恐惧的方法。我并不是说恐惧是坏事。但是以正确的方式面对恐惧,这是一件苦难的事情,我在开始的时候看不到结果。如果疼痛发出的信号是停止,那么害怕发出的信号就是小心。问题是恐惧还有许多其他影响:

  • 让你犹豫不决
  • 让你脾气暴躁
  • 让你不想交流
  • 让你羞于接受反馈。

在写代码的时候,这些影响都是负面的,特别是编写一些复杂的实现时,那么,你如何面对一个困难的局面?

  • 不要犹豫不决,要尽快具体地开始学习。
  • 不要闭口不谈,要更清楚地沟通。
  • 不要羞于反馈,寻找有用的、具体的反馈。
  • 你得自己解决坏脾气的问题。

把写代码想象成从一口井里打出一桶水,当水桶很小的时候,你只需要轻轻转动手柄,就可以把水从水井里面打出来。当水桶又大又满的时候,你会在水桶还没升上来的时候就累了。你需要一个滑轮组,在提升水桶的时候,中间可以喘口气。桶越重,拉桶的绳子就越靠近齿轮中心。

测试驱动开发中的测试是换轮组的轮齿。一但你通过了一个测试用例,它不仅现在是有效的,将来也是有效的。与测试失败时相比,你离一切正常工作又近了一步。现在让下一个测试用例工作,再下一个,再下一个。通过类比,编程问题越困难,每个测试所涵盖的范围就越小。

Extreme Programming Explained的读者将注意到XP和TDD之间的音调差异。TDD并不完全像极限编程。XP说:“这些是您必须能够做的事情,以便为进一步发展做好准备。”TDD有点模糊。TDD是在编程过程中意识到决策和反馈之间的差距,并控制这种差距。您可以只进行应用程序级测试并进行TDD。决策和反馈之间的差距将是巨大的,但对于非常熟练的程序员来说,这可能是足够的反馈。

TDD 使您能够控制反馈。当你超速行驶,开始下雪时,你可以切换到4WD Low,并继续前进。当道路畅通时,你可以向上移动,然后离开。

也就是说,大多数学习TDD的人发现他们的编程实践永远地改变了。“测试感染”是Erich Gamma创造的短语来描述这种转变。

您可能会发现自己更早地编写了更多的测试,并且以比您想象的更小的步骤工作将是明智的。另一方面,一些程序员学习TDD并回到他们早期的实践,将TDD保留到普通编程没有进展的特殊场合。

当然,有些编程任务不能主要由测试来驱动(至少现在还不能)。例如,安全软件和并发性是TDD没有明显应用的两个主题。编写具体的、确定的、自动化测试的能力是应用TDD的先决条件。

一旦你读完这本书,你应该准备好:

  • 保持简单
  • 写自动化测试用例
  • 重构以每次添加一个设计决策

这本书分为三个部分。

  1. 一个使用TDD编写典型模型代码的例子。这个例子是我几年前从Ward Cunningham那里得到的,后来我用了很多次,多货币算法。在这本书中,你将学会在编写代码之前编写测试,有组织地发展设计,优雅地失败(我发誓,我在这个例子中提到的是一个死胡同,这是为了教学目的)。
  2. 一个测试更复杂的逻辑的例子,包括反射和异常,通过开发一个自动测试的框架。这个示例还向您介绍xUnit体系结构,它是许多面向程序员的测试工具的核心。在第二个示例中,您将学习比第一个示例更小的步骤,包括计算机科学家所钟爱的那种自我参照的hooha。
  3. 对于TDD模式。包括用于决定编写什么测试的模式、如何使用xUnit编写测试的模式,以及示例中使用的设计模式和重构的最佳选择。

我编写了想象结对编程会话的示例。对我来说,开玩笑和打趣是同龄人之间尊重的标志,也是缓解紧张情绪的重要途径。如果您喜欢在四处漫游之前先看一下地图,您可能想直接看第3节中的模式,并使用示例作为插图。如果您喜欢四处逛逛,然后查看地图来查看您去过的地方,那么试着通读示例,当您想要了解一项技术的更多细节时,参考模式,然后使用模式作为参考。

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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