一些开发心得

本文介绍了使用 Capybara 进行集成测试的最佳实践,包括为何选择 RSpec 而非 Cucumber,如何配合 launchy 使用 save_and_open_page 功能,如何通过设置 :js => true 来测试 JavaScript 代码,以及 Capybara 结合 Webkit 和 headless 的优缺点。

1.   在集成测试的时候,使用rspec + Capybara, 不要使用cucumber, 因为cucumber 和 Rspec 是两个不同的模式, 对于以后的维护,你要写两份程序。

      而且Cucumber消耗更多的memory, 最后就是capybara 更多的倾向于acceptance test. 一般公司都是不需要的。


2. 使用Capybara 需要配合使用  launchy 


否则无法使用save_and_open_page 的功能


3. 如果只使用capybara 是无法对javascript 进行测试的。 因为Javascipt需要一个解释器(比如说浏览器). 那么如何使用Capybara 去测试了

很简单在程序中加入 

:js => true

比如下面的程序

it "supports js", :js => true do
  visit tasks_path
  click_link "test js"
  page.should have_content("js works")
end

这样在 执行测试的时候, 由于默认的驱动就是selenium, 系统会自动打开浏览器进行测试。 


4. 使用Capybara 外加 selenium 有比较多的缺点, 第一就是需要安装浏览器, 很麻烦吧。。 第二执行速度又慢。 消耗很多的资源。

没有console.log output, 不可见的javascript errors 等等

具体的可以看这里 http://www.slideshare.net/bostonrb/capybarawebkit


5. 使用浏览器去执行Javascript, 很不划算。 所以就有人发明了一个库,取名叫webkit  它的功能类似于浏览器, 但是比起浏览器, 它只提供一些必须的功能 比如说render, CSS ,HTML. DOM, Layout 的显示。 而且webkit h很轻。 


6. 如何使用capybara-webkit, 这里有具体的介绍

https://github.com/thoughtbot/capybara-webkit

capybara-webkit  是基于qt4库的,所以在你的Linux环境中一定要安装 libqt4-dev

$ sudo apt-get install libqt4-dev


7. 但是使用capybara-webkit, 我们还是需要浏览器, 只是这个浏览器更轻了而已。 

那能不能向rspec那样在terminal里面跑,而不需要浏览器了 这个时候,就需要headless.

那么headless 是什么了,就是不需要真正的浏览器,而是在内存空间内启动一个假想的display 去测试。

记得安装哦 

gem 'headless'

要使用headlesa 的话,一定要记得安装 

xvfb

$ sudo apt-get install xvfb

一下就是一些配置

Spork.prefork do
 

  require "headless"
  headless = Headless.new(display:99)
  headless.start
  at_exit{ headless.destroy }


  ENV["RAILS_ENV"] ||= 'test'
  require File.expand_path("../../config/environment", __FILE__)
  require 'rspec/rails'
  require 'rspec/autorun'

  Dir[Rails.root.join("spec/support/**/*.rb")].each {|f| require f}

  RSpec.configure do |config|
    config.use_transactional_fixtures = true
    config.infer_base_class_for_anonymous_controllers = false

   
    config.treat_symbols_as_metadata_keys_with_true_values = true
    config.filter_run :focus => true
    config.run_all_when_everything_filtered = true

  
    config.before :suite do
      DatabaseCleaner.strategy = :truncation
      DatabaseCleaner.clean_with :truncation
    end

    config.before :each do
      if example.metadata[:js]
        self.use_transactional_fixtures = false
        DatabaseCleaner.start
      end
    end

    config.after :each do
      if example.metadata[:js]
        DatabaseCleaner.clean
        self.use_transactional_fixtures = true
      end
    end
  end

  Capybara.javascript_driver = :webkit  
end

Spork.each_run do
  FactoryGirl.reload  
  silence_warnings do                                           
    Dir[Rails.root.join('app/**/*.rb')].each{ |file| load file } # 
  end                                                            #
end


 




下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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