18、Python开发:测试驱动、异常处理与性能调优

Python开发:测试驱动、异常处理与性能调优

1. 测试驱动开发(TDD)

测试驱动开发(TDD)是一种软件开发方法,其核心是不断重复一个非常短的开发周期。TDD的流程如下:
1. 红(Red)阶段 :开发者先编写一个测试,该测试用于检查代码中尚未实现的功能。运行测试时,由于功能未实现,测试会失败。
2. 绿(Green)阶段 :在测试失败后,开发者编写最少的代码使测试通过。在这个阶段,为了让测试通过,可以采用一些临时的方法,这种技巧被称为“fake it ‘til you make it”。
3. 重构(Refactor)阶段 :开发者对代码和测试进行重构,使其达到理想状态。

TDD的口诀是“红 - 绿 - 重构”。一开始,在编写代码之前先写测试可能会感觉很奇怪,但坚持下去,你会发现代码质量有显著提升。

采用TDD有以下好处:
- 更有信心地重构 :修改代码时,如果出错,至少会有一个测试失败。在重构阶段,可以借助测试来优化架构设计。
- 代码更易读 :在当今,编码是一项社交活动,专业开发者阅读代码的时间远多于编写代码的时间,易读性至关重要。
- 代码松耦合,更易测试和维护 :先写测试会促使开发者更深入地思考代码结构。
- 更好地理解业务需求 :编写测试需要对业务需求有清晰的理解,如果理解不足,编写测试会很困难,这也能提醒开发者。
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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