对现有的测试桩进行少量的覆盖

本文通过一个简单示例,详细介绍了如何使用Groovy语言进行打桩测试,包括构造桩对象、方法覆盖及行为控制等核心步骤。
//打桩对现有的测试桩进行少量的覆盖

比如打桩测试时,第一次测试时,只需要对部分方法进行打桩,第二次测试时,只需要对另外一部分方法进行打桩,
或者对第一次打桩的方法进行二次打桩,下面给出一个简单的例子来说明这个问题,此例子中实现对象有两个方法,测试时,
第一次测试,需要对两个方法都打桩,第二次测试时,只需要对第二个方法打桩,第一个方法要求为原实现,
而且第二个方法的打桩实现和第一次不同,如下:
功能类:
package com.test;
class MyGroovy {
public void test1(){println 'my test1'
}
public void test2(){println 'my test2'
}
}
测试代码:
package com.test;
class ABC {
static main(args) {
// 创建一个MAP,对两个方法都打桩,分别输出test1和test2
def x = [test1:{println 'test1'}, test2:{println 'test2'}]

// 使用此MAP构造桩对象
def xinst = x as MyGroovy
// Result: test1
xinst.test1()
// Result: test2
xinst.test2()

// 覆盖方法test2,对它进行再次打桩,使它输出x test2
x['test2'] = {println 'x test2'}
// 去除对方法test1的打桩,使它保持原有实现
x.remove 'test1'
// 还使用原MAP构造一个新的桩对象
def xx = x as MyGroovy
// Result: my test1
xx.test1()
// Result: x test2
xx.test2()
}
}
最终输出结果:
test1
test2
my test1
x test2

总结:看看使用groovy打桩的实现原理就可以明确,它构造的其实就是一个普通的MAP,其KEY为方法名,VALUE为方法实现(闭包),
在需要使用的时候,直接使用as关键字,将之转换为具体的类型进行使用,所以在使用过程中,如果想要做到可重用,只需要不停的操作此MAP,
就可以完全控制mock对象的行为,因为你找到的问题的根本
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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