35、遗留代码测试指南

遗留代码测试指南

1. 测试准备

在处理RSpec测试和一批现有的Minitest测试时添加代码覆盖率。如果还没有工厂工具,建议添加一个。为遗留应用编写测试可能需要创建完整的相关对象链,使用工厂工具一次性创建关联可以节省大量时间。

不过,也有例外情况:
- 原开发者选择的工具不适合支持你所需的测试负载。
- 现有测试毫无用处,最好尽快删除并重新开始,此时你可以选择任何想要的工具。

2. 依赖移除

依赖是遗留代码测试中最具挑战性的问题。良好的测试驱动开发(TDD)代码的最大优点之一是,测试会迫使代码的各个部分尽可能相互独立。而没有测试的遗留代码往往高度相互依赖,这在多个方面增加了添加测试的难度,例如:
- 测试单个方法可能需要创建多个对象。
- 如果一个功能单元难以访问或包含在一个长达300行的方法中,就很难将测试限制在该真正的功能单元上。

3. 保持代码分离

将新代码与遗留代码分离是避免依赖的简单方法。尽可能在新方法或新类中编写新代码,仅从现有的遗留代码中调用这些新代码。理论上,这样可以让新代码不受束缚,从而可以通过TDD编写。

例如,有一个来自社交网络站点Flitter的混乱方法:

class Flit
  def process_flit
    if text =~ /##/
      flit.text = "testing: remove this code after 3/10/10"
    end
    if text.ends_with?("%fb%")
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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