动手写一个Remoting接口测试工具(附源码下载)

介绍了一个基于.NET开发的工具InterfaceTester,它能够自动测试分布式系统中的Remoting接口,通过简单的几步配置即可完成测试过程,有助于快速定位和解决bug。

      基于.NET开发分布式系统,经常用到Remoting技术。在测试驱动开发流行的今天,如果针对分布式系统中的每个Remoting接口的每个方法都要写详细的测试脚本,无疑非常浪费时间。所以,我想写一个能自动测试remoting接口的小工具InterfaceTester。而且,当分布式系统中的某个remoting接口出现bug时,该小工具可以提交需要模拟的数据,以便在调试remoting服务的环境中,快速定位和解决bug。

  InterfaceTester运行起来后的效果如下图:

      

1.如何使用

(1)首先,填上要测试的并且是已经发布的Remoting服务的地址信息。

(2)选取要测试的remoting接口所在的程序集,一般是一个dll。选定程序集后,InterfaceTester会自动搜索该程序集中定义的所有接口,并将其绑定到“接口类型”的下拉列表。

(3)从 “接口类型”的下拉列表中选择要测试的接口。选定接口后,InterfaceTester会自动搜索该接口中定义的所有方法,并将其绑定到“目标方法”的下拉列表。

(4)从 “目标方法”的下拉列表中选择要测试的方法,InterfaceTester会根据该方法所要求的参数,自动生成参数录入界面。

(5)在参数录入界面上,输入用于测试的参数的值,然后,点击“调用”按钮, InterfaceTester便会调用上述指定地址的remtoing服务的指定接口的指定方法,如果调用的方法有返回值,则会在“调用返回”的panel上显示该值。如果返回的不是一个简单类型,而是一个对象,则“调用返回”的panel上将会以xml的形式显示这个对象的各个属性值。

 

2.实现原理

就这个小工具的实现而言,主要用到的技术就是反射(reflection)。另外,需要注意的就是,根据参数的类型,生成录入界面。具体细节大家可以参见源码。目前,InterfaceTester支持的被测试方法的参数类型是有限制的:

(1)支持简单的数据类型,像string、int、bool等。

(2)支持List<>、I List<>、IDictionary<,>、Dictionary<,>等集合类型。

(3)支持简单的数据结构的class(如像Point、自定义的Entity等)。

 

3.源码解决方案

  下载源码并用VS打开后,解决方案下有三个项目:InterfaceTester、DemoInterface、DemoService。

(1)InterfaceTester项目是我们本文的主角:用于remoting接口测试的小工具。

(2)DemoInterface和 DemoService则是为了试试小工具而构建的一个小demo。 DemoInterface定义了发布的remoting服务的接口, DemoService则是发布的remoting服务。

在试用时,先启动 DemoService项目,再启动InterfaceTester,就可以试试我们的小工具功能了。

 

4.源码下载

 

  对于这个remoting接口测试小工具,大家如果有什么好的建议,请留言告诉我:)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuweisky/p/3727219.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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