6、为Markdown预览工具编写测试及功能优化

为Markdown预览工具编写测试及功能优化

1. 测试方法选择

在测试Markdown预览工具时,我们采用与之前测试todo工具不同的方法。之前由于所有代码都在 main 函数中,只能通过编译工具并在测试用例中运行来编写类似集成测试的内容。而对于这个应用,我们将为每个函数编写单独的单元测试,并使用集成测试来测试 run 函数,因为 run 函数返回的值可用于测试。

同时,我们不会测试 main 函数中解析命令行标志的代码,因为可以假设Go团队已经对其进行了测试。对于 saveHTML 函数,由于它本质上是Go标准库中一个函数的包装器,其行为在集成测试中可以得到保证,所以也无需编写单元测试。

2. 使用黄金文件进行测试

为了测试需要文件的函数,我们使用黄金文件(Golden Files)技术。具体步骤如下:
1. 创建测试文件目录

$ cd $HOME/pragprog.com/rggo/workingFiles/mdp
$ mkdir testdata
$ cd testdata
  1. 创建输入Markdown文件 test1.md
# Test
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值