BDD工具--Concordion实战

本文档介绍了如何在SpringBoot项目中使用Concordion进行行为驱动开发,包括添加Concordion依赖、配置测试类以及创建Markdown文档,展示了Concordion与SpringBoot结合的代码化测试案例。

BDD工具–Concordion实战

​ Concordion是一种行为驱动开发的工具。设计阶段,由需求测试开发共同完成文档的编写,开发阶段开发实现需求文档代码化。Concordion官网为https://concordion.org/。官网中官网没有给出具体的与Spring结合的例子,本篇文章重点从开发角度介绍一下Concordion与spring bootj结合实现代码化的实例。

1、添加pom依赖

在spring Boot 项目中引入Concordion:依赖

<dependency>
   <groupId>org.concordion</groupId>
   <artifactId><
BDD100K数据集是一个广泛使用于自动驾驶研究的大规模驾驶场景数据集,它不仅包括丰富的图像和视频数据,还提供了多种元数据标签,例如天气、光照条件和场景类型等[^1]。该数据集中的天气信息是其关键特征之一,可以用于训练和评估在不同天气条件下工作的目标检测模型。 ### BDD100K数据集的天气分类 BDD100K数据集对天气条件进行了细致的分类,以支持在各种天气情况下的自动驾驶技术研究。这些天气类别通常包括但不限于: - **晴天(Clear)** - **多云(Overcast)** - **阴天(Cloudy)** - **雨天(Rain)** - **雪天(Snow)** - **雾天(Fog)** 这种详细的天气分类有助于研究人员开发能够在恶劣天气条件下保持高性能的感知系统[^1]。值得注意的是,虽然BDD100K涵盖了多种天气状况,但它并不像某些专门针对极端天气的数据集那样包含特别罕见或极端的天气情况。 ### 获取BDD100K天气相关信息的方法 要获取BDD100K数据集中关于天气的具体信息,可以通过以下几种方式: 1. **官方文档**:访问[BDD100K官方网站](https://www.bdd100k.com/),查阅最新的文档资料,了解天气分类的详细说明。 2. **元数据文件**:下载并解析BDD100K提供的元数据文件(通常是JSON格式),其中包含了每个视频片段的天气状态信息。 3. **API接口**:利用BDD100K提供的API接口来查询特定视频片段的天气属性。 ### 示例代码:读取BDD100K天气信息 如果你已经下载了BDD100K的元数据文件,下面是一段Python示例代码,展示如何从中提取天气信息: ```python import json # 加载元数据文件 with open('path/to/bdd100k_labels_images_train.json', 'r') as f: data = json.load(f) # 遍历所有条目并打印天气信息 for entry in data: print(f"Video Name: {entry['name']}, Weather: {entry['attributes']['weather']}") ``` 这段代码假设你有一个名为`bdd100k_labels_images_train.json`的文件,它包含了训练集的元数据。通过遍历这个列表,你可以轻松地访问每一个视频片段的天气属性。 ---
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