10、测试替身:模拟对象、桩对象与测试间谍的使用与实践

测试替身:模拟对象、桩对象与测试间谍的使用与实践

在软件开发中,为了确保代码的质量和可靠性,测试是至关重要的一环。而在单元测试中,测试替身(Test Doubles)是一种非常有用的技术,它可以帮助我们更好地控制测试环境,验证代码的行为。本文将详细介绍几种常见的测试替身,包括虚拟对象(Dummy)、桩对象(Stub)、测试间谍(Test Spy)和模拟对象(Mock),并通过具体的示例展示它们的使用方法。

1. 测试替身的作用

在进行单元测试时,我们的目标是孤立地测试某个类,因此需要考虑除集成测试之外的方法。测试替身的出现使得我们能够验证被测系统(SUT)与协作对象(DOCs)之间的交互,从而确保系统按预期工作。使用测试替身,我们可以实现以下两个主要目标:
- 完全控制 SUT 的工作上下文。
- 监听 SUT 与 DOCs 之间的通信。

2. 单元测试的验证内容

在讨论验证行为的单元测试时,明确需要验证的内容非常重要。以 Messenger 类为例,我们只能验证一件事:mailServer 的 send() 方法是否使用了与 client 参数和 templateEngine 协作者提供的相同参数值进行调用。这是因为这就是被测类的全部逻辑,SUT 主要起到协调其他对象工作的作用,而单元测试主要测试的就是这种协调部分。

3. 虚拟对象(Dummy Object)

虚拟对象仅用于执行测试,本身并没有实际的作用,只是“存在”即可。例如,在 sendMessage() 方法的 template 参数中,它仅作为另一个方法 templateEngine.prepareMessage() 的输入参数,这

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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