robotium之基本操作和log操作

本文阐述了在自动化测试中LOG和报告的重要性,强调它们是衡量产品质量的关键。通过实例展示了如何利用代码实现日志记录,并指导如何将其应用于Robotium自动化测试框架中,最终生成包含操作、时间戳等内容的测试报告。

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        自动化测试最重要的就是LOG和报告,这是自动化的精髓所在。。。。

       检验开发成果时,所有的文档,流程图等等都是辅助工具,当然缺少这些是不可行的,但是做这些的目的就是为了把产品设计出来;用户和需求最后希望要的也是产品,如网站,apk等等;

     那么检验测试成果是什么呢?当然是测试报告,你发现多少BUG,做过多少操作,没有人会关心,别人只关心你对产品质量的控制;报告中就是质量的体现;

   所谓的LOG至是让你更好的回归操作,你做过什么操作后出现什么问题,很多时候自己都不记得,那么log就很重要;好了写了那么多,先来段代码;

public void StringBufferDemo(String url, String str) throws IOException{  
	       File file=new File(url);  
	       if(!file.exists())  
	           file.createNewFile();  
	       FileOutputStream out=new FileOutputStream(file,true);          
	        
	           StringBuffer sb=new StringBuffer();  
	           sb.append(str); //直接在文件中追加文字  
	           out.write(sb.toString().getBytes("utf-8"));  
	                
	       out.close();  
	   }

 

 

这个就是写log的代码;那么怎么运用于robotium呢?

让我来举个例子;

先在AndroidManifest.xml添加对手机sdk的读写权限

 <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" ></uses-permission>

添加完成后在test.java时加写log的文件;

然后调用这个方法

定义:

String log_url = "/sdcard/log.html" ;

StringBufferDemo(log_url,"做了什么操作+时间") ;

String log_url = "/sdcard/sms.html";
String log_text = "test" ;

DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
getActivity().getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(dm); 

这样就能在你的手机下面查看到log了;至于这个html要做成什么样,哪就要看各位的想象了;

有代码基础还是要的

如:

 StringBufferDemo(log_url,"<HTML><HEAD><TITLE>QuickTest Professional Report</TITLE>" );
   StringBufferDemo(log_url,"<TR><TD class="table_cell">" +"11"+"</TD>"+"<br>");
StringBufferDemo(log_url,"<TD class="table_cell">"  +"11"+ "</TD>" );
StringBufferDemo(log_url,"<TD class="table_cell">"  +"11"+"</TD>");
StringBufferDemo(log_url,"<TD class="table_cell">"  +"11"+"</TD>" );
StringBufferDemo(log_url,"<TD class="table_cell">" +"11"+ "</TD>" );
StringBufferDemo(log_url,"<TD class="table_cell">"  +"11"+ "</TD>");
StringBufferDemo(log_url,"<log_url,class=table_cell>"  +"11"+"</TD></TR>" );
这样会出现什么呢?大家尝试一下;

明天我们继续写?每天进步一点点

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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