The file access tests that the kernel performs each time

本文详细介绍了操作系统内核如何根据文件所有者、进程的有效用户ID和组ID以及补充组ID来确定文件访问权限。具体步骤包括超级用户直接授权、文件所有者的权限检查、所属组的权限检查以及其他用户的权限检查。

The file access tests that the kernel performs each time a process opens, creates, or deletes a file depend on the owners of the file (st_uidand st_gid), the effective IDs of the process (effective user ID and effective group ID), and the supplementary group IDs of the process, if supported. The two owner IDs are properties of the file, whereas the two effective IDs and the supplementary group IDs are properties of the process. The tests performed by the kernel are as follows.

  1. If the effective user ID of the process is 0 (the superuser), access is allowed. This gives the superuser free rein throughout the entire file system.

  2. If the effective user ID of the process equals the owner ID of the file (i.e., the process owns the file), access is allowed if the appropriate user access permission bit is set. Otherwise, permission is denied. By appropriate access permission bit, we mean that if the process is opening the file for reading, the user-read bit must be on. If the process is opening the file for writing, the user-write bit must be on. If the process is executing the file, the user-execute bit must be on.

  3. If the effective group ID of the process or one of the supplementary group IDs of the process equals the group ID of the file, access is allowed if the appropriate group access permission bit is set. Otherwise, permission is denied.

  4. If the appropriate other access permission bit is set, access is allowed. Otherwise, permission is denied.

These four steps are tried in sequence. Note that if the process owns the file (step 2), access is granted or denied based only on the user access permissions; the group permissions are never looked at. Similarly, if the process does not own the file, but belongs to an appropriate group, access is granted or denied based only on the group access permissions; the other permissions are not looked at. 
<think>嗯,用户想了解如何为选定的代码创建完整的单元测试套件,包括设置、运行正确性检查、边缘情况以及清理操作的最佳实践。首先,我需要回忆一下单元测试的基本概念和步骤。根据之前的引用内容,单元测试是针对软件单元的测试,所以每个测试应该独立验证代码的最小可测试部分。 用户提到的“全面”单元测试,可能涉及到覆盖不同的测试类型,比如正常情况、边界条件、异常处理等。首先,我需要确定单元测试的关键组成部分:测试框架的选择(比如Python的unittest或pytest)、测试用例的设计、测试固件(setup和teardown)的使用,以及如何覆盖各种情况。 然后,考虑到用户提到的设置和清理操作,这部分对应测试固件,用于准备测试环境和清理资源。比如,在unittest中,setUp和tearDown方法可以分别在每个测试方法前后执行,而setUpClass和tearDownClass则是类级别的,适用于整个测试类的初始化和清理。 接下来是正确性检查,这里需要确保每个测试用例验证特定的功能点。比如,对于数学函数,可能需要测试正常输入、边界值(如最大值、最小值)、无效输入(如负数、非数字类型)等。同时,用户提到的边缘情况需要特别注意,比如空输入、极端数值等,这些容易引发错误的地方。 另外,用户可能希望了解如何组织测试代码,使其模块化和可维护。这部分可以提到使用测试类来分组相关测试,或者使用参数化测试来减少重复代码。例如,pytest的parametrize装饰器可以方便地为同一测试函数提供多组参数,覆盖多种情况。 还需要考虑测试的独立性,每个测试用例不应依赖其他测试的结果,避免测试顺序影响结果。同时,测试命名应清晰,反映测试目的,便于维护和调试。 可能用户的实际代码场景包括函数、类方法或模块,需要具体举例说明。比如,用户提到的快速排序示例,可以针对该函数设计测试用例,验证排序正确性、处理空数组、重复元素等情况。 此外,测试覆盖率也是一个重要指标,但高覆盖率并不等同于全面测试,关键路径和边缘情况必须覆盖。工具如coverage.py可以帮助分析覆盖率,但需要结合实际情况补充测试用例。 最后,关于最佳实践,可能需要包括:编写可读性高的测试、避免测试逻辑过于复杂、及时更新测试以适应代码变更、自动化测试集成到CI/CD流程中等。 现在需要将这些思路整理成结构化的回答,涵盖设置、运行、正确性检查、边缘情况和清理操作,同时引用已有的知识,比如集成测试中提到渐增式集成,可能单元测试的积累也是集成测试的基础。引用[1]提到集成测试需要单元测试通过,所以单元测试的全面性至关重要。</think>### 如何编写全面单元测试套件 #### 一、单元测试核心要素 1. **测试框架选择** Python常用`unittest`或`pytest`框架。`unittest`是标准库,语法清晰;`pytest`支持更简洁的断言语法和参数化测试。 ```python import unittest class TestMathFunctions(unittest.TestCase): def test_addition(self): self.assertEqual(1 + 1, 2) ``` 2. **测试用例设计原则** - **独立性**:每个测试用例不依赖其他测试结果[^1] - **可读性**:命名明确(如`test_empty_array_sort`) - **覆盖性**:包含正常流程、边界值、异常输入 #### 二、分阶段实现单元测试 1. **设置阶段(Setup)** - **初始化依赖**:如数据库连接、临时文件 - **使用固件**:通过`setUp()`或`@pytest.fixture` ```python class TestDatabase(unittest.TestCase): def setUp(self): self.conn = create_temp_database() # 初始化测试数据库 def tearDown(self): self.conn.close() # 清理资源 ``` 2. **运行与正确性检查** - **基础功能验证**:针对核心逻辑设计断言 - **参数化测试**:覆盖多组输入输出组合(`@pytest.mark.parametrize`) ```python import pytest @pytest.mark.parametrize("input, expected", [ ([3, 1, 2], [1, 2, 3]), ([], []), ([5, 5, 5], [5, 5, 5]) ]) def test_quick_sort(input, expected): assert quick_sort(input) == expected ``` 3. **边缘情况覆盖** - **数值边界**:如最小值、最大值、空集合 - **异常处理**:验证无效输入是否抛出预期异常 ```python def test_negative_input(): with pytest.raises(ValueError): calculate_square_root(-1) # 假设函数不允许负数 ``` 4. **清理操作(Teardown)** - 释放资源:关闭文件、删除临时数据 - 使用`tearDown()`或`yield`语法(pytest fixture) ```python @pytest.fixture def temp_file(tmp_path): file = tmp_path / "test.txt" yield file file.unlink() # 测试结束后自动删除 ``` #### 三、最佳实践 1. **模块化测试代码** - 将测试按功能分组(如`TestMathFunctions`、`TestStringOperations`) - 复用工具函数(如生成测试数据的`create_test_data()`) 2. **自动化与持续集成** - 集成到CI/CD流程(如GitHub Actions) - 结合覆盖率工具(`coverage.py`),目标覆盖率≥80%[^1] 3. **测试维护** - 及时更新测试以匹配代码变更 - 避免过度Mock(仅模拟外部依赖,如API、数据库) #### 四、示例:快速排序单元测试 ```python class TestQuickSort(unittest.TestCase): def test_normal_sort(self): self.assertEqual(quick_sort([3, 1, 2]), [1, 2, 3]) def test_empty_input(self): self.assertEqual(quick_sort([]), []) # 空数组边缘情况 def test_duplicate_elements(self): self.assertEqual(quick_sort([5, 5, 3]), [3, 5, 5]) ``` --- ###
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