EasyMock应用文章收集(二)

本文介绍EasyMock的基本使用方法,包括创建mock对象、记录行为、指定调用次数及异常抛出等,并通过具体示例展示了如何在单元测试中利用EasyMock进行有效测试。
easymock教程-easymock的典型使用


关于easymock的典型使用方式,在easymock的官网文档中,有非常详尽的讲解,文档地址为 http://easymock.org/EasyMock3_0_Documentation.html,文档的开头一部分内容都是easymock中最基本的使用介绍,虽然是英文,但是非常容易看懂,适用新学者入门。

这里只罗列一些简单的常用功能,依然以前面教程中使用到的测试案例为例:



public class UserServiceImplTest extends Assert {

@Test
public void testQuery() {

User expectedUser = new User();
user.set.;
UserDao userDao = Easymock.createMock(UserDao.class);
Easymock.expect(userDao.getById("1001")).andReturn(expectedUser);
Easymock.replay(userDao);

UserServiceImpl service = new UserServiceImpl();
service.setUserDao(userDao);
user user = service.query("1001");
assertNotNull(user);
assertEquals(); //veify return user

Easymock.verify(userDao);

}

}



这段简短的代码中包含以下easymock的功能:

1. 创建mock对象
UserDao userDao = Easymock.createMock(UserDao.class);


2. 记录mock对象期望的行为
Easymock.expect(userDao.getById("1001")).andReturn(expectedUser);

这里记录了mock对象的行为:getById()方法被调用,调用次数为1(easymock之中如果没有明确指出调用次数,默认为1),参数为"1001",expectedUser将作为返回值。


3. 进入replay阶段
Easymock.replay(userDao);

4. 对mock对象执行验证
Easymock.verify(userDao);

对上面上面的代码稍加改动以展示easymock的其他基本功能

1. 指定期望的调用次数

Easymock.expect(userDao.getById("1001")).andReturn(expectedUser).times(3);

2. 指定抛出期望的异常

Easymock.expect(userDao.getById("1001")).andThrow(new RuntimeException("no user exist"));

3. 记录void 方法的行为

[color=red][i][b] Easymock.expect(userDao.getById("1001")) 这样的用法只能使用与mock对象的有返回值的方法,如果mock对象的方法是void,则需要使用expectLastCall():[/b][/i][/color]

userDao.someVoidMethod();
Easymock.expectLastCall();

和Easymock.expect(***)一样,同样支持指定调用次数,抛出异常等:

Easymock.expectLastCall().times(3);
Easymock.expectLastCall().andThrow(new RuntimeException("some error"));

4. 灵活的参数匹配
Easymock.expect(userDao.getById(Easymock.isA(String.class))).andReturn(expectedUser);

类似的还有anyInt(),anyObject(), isNull() , same(), startsWith()等诸多实现。
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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