3、Doctest:最简单的测试工具

Doctest:最简单的测试工具

一、跳过测试

有时候,我们可能需要跳过某些测试。以下是跳过测试的具体操作步骤:
1. 在 doctest 文件中插入如下文本:

Now we're telling doctest to skip a test
>>> 'This test would fail.' # doctest: +SKIP
If it were allowed to run.
  1. 使用 doctest 运行测试,会看到相应的屏幕显示。
  2. 注意,该测试不会失败,且运行的测试数量不会改变。

这是因为 +SKIP 指令将原本会执行的测试转换为了普通文本,doctest 不会运行该测试,也不会将其算作测试。在以下两种情况下,跳过测试是个不错的选择:
- 当有一个已知无法通过的测试,但当前又无需处理时,使用 +SKIP 指令可暂时忽略该测试。
- 当有一段供人类阅读的文本在 doctest 解析器看来像测试时,使用 +SKIP 指令可将其标记为不进行实际测试。

二、其他 doctest 指令

除了 +SKIP 指令,还有许多其他指令可用于调整 doctest 的行为,具体如下表所示:
| 指令 | 作用 |
| ---- | ---- |
| +DONT_ACCEPT

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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