测试驱动开发( TDD ) 常见疑问

本文探讨了测试驱动开发(TDD)的实用性和灵活性,包括如何测试private方法、TDD与单元测试及集成测试的区别,以及TDD对不同技术水平开发者的影响等。文章强调了TDD在节省时间和提高代码质量方面的作用。
(免责条款,以下回答基于笔者个人理解)

1. private 方法怎么测试?
public 方法都覆盖到了就行了。


2. Tdd 算 UT,还是算 IT?
(我发现QA对于这个区分比较在意)
TDD 是 Test Drive Development, 能驱动开发就行,
只要这个test让你对代码放心,不用管它UT还是IT。

3. 测试代码和工作代码比例是多少,覆盖率要达到多少?
让你对代码觉得放心就好,这些不要管它。

4. 是不是要水平比较高的开发人员才能实行TDD方法?
从实践效果来看,从新手到高手都适合TDD。
如果觉得不得要领,需要找个已经熟悉TDD的人和你结对编程。


5. 习惯了TDD后,不用TDD时的开发能力会不会降低?
-_-!,只能说TDD使人将开发能力提高了。


6. 项目时间紧任务重,能实施TDD?
就没见过时间不紧任务不重的实际项目。
干TDD就是为了省时省力。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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