DDT origin(转)

测试驱动开发
测试驱动开发(TDD)是一种软件开发过程,旨在通过编写测试来清晰、无歧义地描述设计需求并确保其实现的一致性。它解决了传统文档驱动开发中描述模糊、无法自动化验证及文档与程序不同步的问题。
看“测试驱动开发”这个名字,首先应该明确:与它对应的是“文档驱动开发”。它是一种开发过程,这里的测试是一个设计问题,而不是QA问题。在没有TDD之前,“正统的”开发过程要求有设计文档:高层设计描述一个模块“做什么事”,详细设计描述一个模块“如何做这些事”。软件工程课讲得清楚,只有源代码的软件不能算软件,因为它不可理解、不可维护;源代码加上文档,才算是程序员完整地交付了自己的工作。要做任何一件事之前,你必须首先清楚地知道自己要做什么(以及不要做什么),否则那就是crack,不是在从事职业的软件开发。

但这种文档有几个致命的缺陷。第一,自然语言的描述容易产生歧义;第二,不能自动化地验证;第三,不能保证文档与程序同步。测试驱动开发正是为了解决这些问题而产生的。在编写一段代码之前你所写的测试,不是为了确保这段代码不出错,而是为了描述你想要做的事情。当你拥有这个测试之后,持续集成会始终确保你的代码恰好是做了你想要做的事情。测试驱动开发是一种设计方法,它清晰无二义地描述你的设计,并保证设计与实现一致。
【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。
03-18
<think>好的,用户想了解Python中的DDT测试框架。首先,我需要确认DDT的全称和基本用途。DDT是Data-Driven Tests的缩写,主要用于数据驱动测试。根据用户提供的引用[3],里面提到了一个文件study_ddt.py,可能涉及DDT的使用示例。 接下来,我应该解释DDT的核心功能,即通过外部数据分离测试逻辑,提高代码复用性。需要说明如何安装DDT,可能引用用户提供的引用[2]中的pip安装命令,但注意用户给的引用[2]是关于Robot Framework的安装,所以可能需要单独说明DDT的安装步骤。 然后,需要给出一个基本的使用示例,比如使用unittest和ddt装饰器来参数化测试用例。引用[3]中的代码可能是一个例子,但用户没有展示具体内容,所以需要自己构造一个典型示例,展示@ddt和@data装饰器的用法。 此外,需要覆盖DDT的常用装饰器,如@unpack用于解包元组或列表,@file_data用于从JSON或YAML文件加载数据。同时,提到支持多种数据源,如列表、元组、字典、外部文件等。 最后,按照用户要求生成相关问题,可能涉及DDT的优势、安装问题、与其他框架的对比,以及处理复杂数据的方法。需要确保回答结构清晰,引用正确的参考资料,比如引用[3]关于study_ddt.py的部分,但用户提供的引用内容有限,可能需要根据已知知识补充。 检查是否需要遵循系统级指令,如行内公式的格式,但DDT相关内容可能不需要数学公式。确认使用中文回答,并正确应用引用标识。例如,在提到代码示例时引用[3],但用户提供的引用[3]内容不完整,可能需要调整引用位置。 总结回答结构:介绍DDT,安装方法,核心功能,使用示例,常用装饰器,支持的数据类型,最后相关问题。确保每个部分简洁明了,符合用户需求。</think>### DDT(Data-Driven Tests)Python测试框架介绍 DDT(Data-Driven Tests)是基于Python的测试框架扩展,主要用于实现数据驱动测试。它通过将测试数据与测试逻辑分离,简化多组数据测试场景的编写。以下是关键点: #### 1. 核心功能 - **数据驱动**:通过外部数据(如列表、文件)动态生成测试用例,减少重复代码[^3]。 - **装饰器语法**:使用`@ddt`、`@data`等装饰器标记测试类和测试方法。 #### 2. 安装方法 ```bash pip install ddt ``` #### 3. 基本使用示例 ```python import unittest from ddt import ddt, data, unpack @ddt class TestMath(unittest.TestCase): @data((1, 2, 3), (4, 5, 9)) @unpack def test_add(self, a, b, expected): self.assertEqual(a + b, expected) ``` - `@ddt`:标记测试类。 - `@data`:提供多组测试数据,每组数据生成独立测试用例。 - `@unpack`:将元组/列表解包为方法参数[^3]。 #### 4. 支持的数据类型 | 数据类型 | 示例 | 适用场景 | |----------------|--------------------------|-----------------------| | 列表/元组 | `@data([1,2], [3,4])` | 简单参数组合 | | 字典 | `@data({'a':1}, {'a':2})`| 键值对参数 | | JSON/YAML文件 | `@file_data('data.json')`| 复杂或大量数据 | #### 5. 高级功能 - **文件数据加载**:通过`@file_data`从JSON/YAML文件读取数据。 - **动态名称生成**:使用`@data`的`name`参数自定义测试用例名称。
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