44、使用单元测试用例和 TDD 测试代码

使用单元测试用例和 TDD 测试代码

技术要求

进行相关测试需要安装 Visual Studio 2019 免费社区版或更高版本,并安装所有数据库工具,同时还需要一个免费的 Azure 账户。若尚未创建 Azure 账户,可参考相关创建指引。所有概念都通过基于 WWTravelClub 书籍用例的实际示例进行说明,本章代码可在 此处 获取。

理解单元测试和集成测试

延迟应用程序测试至大部分功能完全实现后进行,存在诸多弊端:
- 高修复成本 :若某个类或模块设计或实现有误,可能已影响其他模块的实现,此时修复问题成本高昂。
- 测试输入组合爆炸 :一起测试多个模块时,为测试所有可能执行路径所需的输入组合数量会随模块数量呈指数级增长。例如,类方法 A 有 3 条执行路径,方法 B 有 4 条执行路径,同时测试 A 和 B 需要 3×4 = 12 种不同输入;而分别测试模块时,所需输入数量仅为各模块测试路径数之和。
- 定位 Bug 困难 :由 N 个模块组成的聚合测试失败时,在 N 个模块中定位 Bug 源通常耗时。
- 测试用例维护成本高 :在应用程序的 CI/CD 周期中,即使 N 个模块中只有一个发生变化,也需重新定义涉及这 N 个模块的所有测试。

因此,测试分为两个阶段:

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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