UI Testing in Xcode 7

本文介绍了如何在 Xcode 中进行 UI 测试,包括添加 UI 测试目标、解决常见问题等,并提供了具体的操作步骤和解决方案。

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参考文章:

UI Testing in Xcode - WWDC 2015
https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2015-406/

Document

https://developer.apple.com/library/prerelease/ios/documentation/ToolsLanguages/Conceptual/Xcode_Overview/UnitTesting.html

UI Testing in Xcode 7 revised
https://testerhome.com/topics/3372

UI Testing in Xcode 7
http://masilotti.com/ui-testing-xcode-7/

UI Testing Cheat Sheet and Examples
http://masilotti.com/ui-testing-cheat-sheet/

XCTest Reference
http://masilotti.com/xctest-documentation/index.html

 

1. 点击Test navigator icon,切换到Test模块

 

2. 点击左下角的“+”号,可以选择添加 Unit test target、Unit test class、UI test target、UI test class

这里我们选择 UI test target

 

如上图:

HouseLoanCalTests 是 Unit Test

HouseLoanCalUITests 是 UI Test

3.  

 

 

 

 

问题1:

XCTAssertEqual(periodTextField.value, @"1");

XCTAssertTrue([periodTextField.value isEqualToString:@"1"], @"Strings are not equal %@ %@", @"1", periodTextField.value);

用 XCTAssertEqual,这个判断需要两个对比元素都是C类型(scalars、struct、union等),如xx.count,可以用XCTAssertEqual;

解决方法:

换成 XCTAssertTrue

http://stackoverflow.com/questions/19464261/xctassertequal-fails-to-compare-two-string-values

 

问题2:

之前给四个页面分别写了一个test,原本是向顺序执行的,但是发现运行时每个test都会调起一次app

解决方法:

之前在 setUp 方法里写了 [self.app launch],将之移到第一个test里面即可;

 

问题3:

在公司app里添加了一个xxxUITests,运行失败

解决方法:

1. Edit Scheme,Test项选择为OL

2. 错误:Tests couldn’t be loaded because it doesn’t contain a version for the current architecture

No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386).

选择 Build Settings 里面 Valid Architectures 里,原来只有arm7、arm7s,这里需要加上arm64

 

问题4:

新建UITest的方法有好几种

1. 切换到test模块,点击左下角的+,New UI Test Target

2. File - New - Target - Test - iOS UI Testing Bundle

新建完的target,从代码目录看,是有个xxxUITests.m文件的,但是从test模块看,下面的test数目是0,且那个xxxUITests.m文件里的系统函数没有高亮

目前没有找到根本原因,零时的解决方法是:运行一下这个UI testing,试了几遍之后,就有了

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mobilefeng/p/4860198.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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