初试Guice测试文件

本文介绍了一个使用Google Guice框架实现依赖注入的例子。通过创建一个模块定义依赖关系,并使用Guice生成的Injector来注入这些依赖到客户端。该示例展示了如何通过@Inject注解指定依赖项和服务对象。

public class Test {

 public static void main(String[] args) {
  MyModule module = new MyModule();// 定义注射规则
  Injector injector = Guice.createInjector(module);// 根据注射规则,生成注射者
  Client client = new Client();
  injector.injectMembers(client);// 注射者将需要注射的bean,按照规则,把client这个客户端进行注射
  System.out.println(injector.getInstance(MyService.class));
  System.out.println(injector.getInstance(MyService.class));
  System.out.println(injector.getInstance(MyService.class));
  System.out.println(injector.getInstance(MyService.class));
  System.out.println(injector.getInstance(MyService01.class));
  client.myMethod();
 }
}

import com.google.inject.Inject;

public class Client {
 MyService service;

 @Inject
 // 告诉容器,这里的service对象的引用,需要进行注入
 void setService(MyService service) { // 这里的方法名字可以任意定义
  this.service = service;
 }

 public void myMethod() {
  service.myMethod();
 }
}


Acai 是 JUnit4 和 Guice测试库,可以更容易的编写应用功能测试。主要特性:注入测试需要的助手类启动测试需要的任意的服务 运行测试之间的服务清理按照正确顺序启动多个服务 创建测试作用域绑定Acai 主要针对的是应用大型功能测试。安装<dependency>   <groupId>com.google.acai</groupId>   <artifactId>acai</artifactId>   <version>0.1</version>   <scope>test</scope> </dependency>使用 Acai 进行测试注入@RunWith(JUnit4.class) public class SimpleTest {   @Rule public Acai acai = new Acai(MyTestModule.class);   @Inject private MyClass foo;   @Test   public void checkSomethingWorks() {     // Use the injected value of foo here   }   private static class MyTestModule extends AbstractModule {     @Override protected void configure() {       bind(MyClass.class).to(MyClassImpl.class);     }   } }使用 Acai 启动服务@RunWith(JUnit4.class) public class ExampleFunctionalTest {   @Rule public Acai acai = new Acai(MyTestModule.class);   @Inject private MyServerClient serverClient;   @Test   public void checkSomethingWorks() {     // Call the running server and test some behaviour here.     // Any state will be cleared by MyFakeDatabaseWiper after each     // test case.   }   private static class MyTestModule extends AbstractModule {     @Override protected void configure() {       // Normal Guice modules which configure your       // server with in-memory versions of backends.       install(MyServerModule());       install(MyFakeDatabaseModule());       install(new TestingServiceModule() {         @Override protected void configureTestingServices() {           bindTestingService(MyServerRunner.class);           bindTestingService(MyFakeDatabaseWiper.class);         }       });     }   }   private static class MyServerRunner implements TestingService {     @Inject private MyServer myServer;     @BeforeSuite void startServer() {       myServer.start().awaitStarted();     }   }   private static class MyFakeDatabaseWiper implements TestingService {     @Inject private MyFakeDatabse myFakeDatabase;     @AfterTest void wipeDatabase() {       myFakeDatabase.wipe();     }   } } 标签:Acai
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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