单元测试

  • @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class):标识为JUnit的运行环境;
  • @SpringBootTest:获取启动类、加载配置,确定装载Spring Boot;
  • @Test:声明需要测试的方法;//之前版本为test开头的方法
  • @BeforeClass:针对所有测试,只执行一次,且必须为static void;
  • @AfterClass:针对所有测试,只执行一次,且必须为static void;
  • @Before:每个测试方法前都会执行的方法;//setUp --之前版本
  • @After:每个测试方法前都会执行的方法;//tillDown --之前版本
  • @Ignore:忽略方法;

超时测试

代码如下,给Test设置timeout属性即可,时间单位为毫秒:

@Test(timeout = 1000)

断言测试

断言测试也就是期望值测试,是单元测试的核心也就是决定测试结果的表达式,Assert对象中的断言方法:

策略:方法期望返回值先确定,在写参数验证,不可以反过来,这样单元测试就流于表面

  • Assert.assertEquals 对比两个值相等
  • Assert.assertNotEquals 对比两个值不相等
  • Assert.assertSame 对比两个对象的引用相等
  • Assert.assertArrayEquals 对比两个数组相等
  • Assert.assertTrue 验证返回是否为真
  • Assert.assertFlase 验证返回是否为假
  • Assert.assertNull 验证null
  • Assert.assertNotNull 验证非null

数据库测试

在测试数据操作的时候,我们不想让测试污染数据库,也是可以实现的,只需要添加给测试类上添加“@Transactional”即可,这样既可以测试数据操作方法,又不会污染数据库了。

示例代码如下:

@Test
@Transactional
public void saveTest() {
    User user = new User();
    user.setName("Adam");
    user.setAge(19);
    user.setPwd("123456");
    userRepository.save(user);
    System.out.println("userId:" + user.getId());
    Assert.assertTrue(user.getId()>0);
}

执行效果如下:

Spring Boot(十二)单元测试JUnit

我们可以看到Id有了,也测试通过了,说明数据是添加是正常的,但查看数据库发现数据里面是没有这条数据的。

如果把“@Transactional”去掉的话,数据库就会正常插入了。

 期待异常测试

@Test(expected = IllegalArgumentException.class)
public void testException(){
    System.out.println("没有出现异常");
}

上面的方法将无法通过

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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