25、Flask API的测试与部署

Flask API的测试与部署

1. 测试数据库条件与单元测试运行

在进行API测试时,每个需要数据库特定条件的测试都必须执行必要的代码,使数据库处于该特定条件。例如,要更新现有类别,需先创建新类别,再进行更新操作。而且每个测试方法执行时,数据库中不会有之前测试方法的数据,即每次测试都在清理了之前测试数据的数据库上运行。

1.1 运行单元测试与检查测试覆盖率

以下是运行单元测试和检查测试覆盖率的具体步骤:
1. 创建测试数据库的所有必要表,并使用 nose2 测试运行器执行所有创建的测试。测试不会对开发API时使用的数据库进行更改,因为已将 test_messages 数据库配置为测试数据库。
2. 从 api 文件夹中移除之前创建的 api.py 文件,避免测试覆盖率统计该文件。
3. 在相同的虚拟环境中,进入 api 文件夹,运行以下命令:

nose2 -v --with-coverage

其中, -v 选项用于指示 nose2 打印测试用例名称和状态, --with-coverage 选项开启测试覆盖率报告生成。

示例输出如下:

test_create_and_retrieve_category (test_views.InitialTe
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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