ghunit 单元测试资源收集

最新推荐文章于 2025-12-13 11:28:09 发布
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#python #测试

本文介绍了如何使用GHUnit进行Python异步测试的创建，并提供了官方文档链接及示例。
常用语言单元测试框架入门
qq_15166261的博客
09-16 1139
本文主要介绍Python，java，go,C++,OC常用单元测试框架。用于了解各种语言单测。
iOS开发——单元测试
吹泡泡的星星
07-01 3995
单元测试闻名不如见面！在某技术交流群里问了下iOS开发的人，貌似写单元测试的程序猿不多，查了些资料写了demo，发现单元测试还是挺有用的，第一次用就确实测试出了运行成功语法没错，但是存在问题的方法！初次见面还是印象不错，那还是从概念开始深入认识吧一.概念 单元测试又称模块测试，属于白盒测试，是最小单位的测试。模块分为程序模块和功能模块。功能模块指实现了一个完整功能的模块（单元），一个完整的程序单
利用GHUnit编写iOS单元测试
萱的house
03-02 1480
GHUnit是一个开源的objective-c的unit test框架，他比起OCUnit来说，配置简单一些，没有Logic Tests和Application Tests的分别，但使用起来需要第三方库GHUnitIOS.framework的支持。GHUnit有GUI的界面，并非仅仅能看到log文件，比较直观，编写test case和OCUnit没有太多的区别。 言规正传，下面就来看如何使用
ios单元测试之GHUnit
bruscar的专栏
08-11 820
GHUnit
iOS单元测试GHUnit + OCMock（不使用cocoapods版）
wwh19940131的博客
04-26 865
GHUnit GHUnit 是一个开源的单元测试框架，具有可视化界面，功能亦相当强大。 OCMock 是由 Mulle Kybernetik 为 OS X 和 iOS 平台编写的遵循 mock object 理念的单元测试框架。 下面来介绍如何配置 GHUnit 和 OCMock 1，首先，创建一个名为 GHUnitProject 的单视图应用程序，注意：不要选中 Incl
Xcode6下iOS单元测试——XCTest和GHUnit框架简介和比较
KT的iOS开发小站
08-21 3371
iOS单元测试（UnitTest）在iOS中进行测试可以选择XCTest和GHUnit测试两种框架。XCTest集成在Xcode中，而GHUnit则是一个著名的开源框架。所谓的单元测试，就是指把程序分割成若干个小单元，对每个小单元单独进行测试。所谓的小单元，可以是一个方法，一个UI控件，一次简单的事件等等。本文不重点讨论测试的意义，所以就选择最简单的加法函数，介绍iOS如何进行单元测试。XCTest
ios 简单的单元测试
gcs的博客
03-03 1391
原文 简书 看到文章标题的时候，你也许会问，测试不是测试妹子干的事吗？的确，测试妹子能帮助我们测试出软件的很多问题（不符合业务的问题）,但是代码的测试还得靠我们自己啊。因此，代码自测也变成了一个项目重要的一环。是的，今天我要聊的就是我们程序员对自己代码的测试，而不是测试妹子的测试。在iOS开发中我们用单元测试来保证我们的代码可靠性，什么是单元测试，请看在维基百科上的解释： 在计算机编程中，...
单元测试之OCUnit
sophia_xiaoma的专栏
04-28 5663
1，单元测试简介 单元测试又称为模块测试, UnitTesting）是针对程序模块（软件设计的最小单位）来进行正确性检验的测试工作。程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中，一个单元就是单个程序、函数、过程等；对于面向对象编程，最小单元就是方法，包括基类（超类）、抽象类、或者派生类（子类）中的方法。 在github上的一些著名的开源库用到的测试框架如图所示： 目前在iOS领域，
IOS单元测试（—）
TF_LIU的博客
08-05 739
单元测试 OCUnit(即XCTest测试) 这个就是苹果自己的测试框架 GHUnit 这是一个可视化的测试框架，可以点击app来决定测试哪个方法，并且可以点击查看测试结果等。（后续详细叙述） OCMock 这个是模拟某个方法或者属性的返回值。（后续详细叙述） 创建一个简单的单元测试 新建项目: 最简单的单元测试 一个简单的测试demo 该类继承自XCTestCase类，其中包含三个方法：
iOS开发：OCUnit与GHUnit单元测试框架对比
本文主要探讨了iOS平台上的两个主流单元测试框架：OCUnit和GHUnit。 OCUnit是Apple在其XCode 4.x版本中集成的默认单元测试框架。OCUnit提供了两种类型的测试：LogicTests和ApplicationTests。LogicTests适用于白盒...
iphone单元测试-使用GHUnit框架
06-08
### iPhone单元测试—使用GHUnit框架 #### 一、引言 随着移动应用开发的日益成熟，软件质量保障成为开发者关注的重点之一。单元测试作为软件测试的重要组成部分，在提高代码质量和可维护性方面扮演着关键角色。针对...
GHUnit测试框架
06-15
GHUnit 是一个强大的开源测试框架，专为iOS和Mac OS X平台上的Objective-C开发者设计，旨在简化应用程序的单元测试和集成测试。这个框架允许开发者在Xcode开发环境中编写和运行测试，确保代码的质量和稳定性。 ...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 790
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 490
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 928
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
最新发布
weixin_65198494的博客
12-13 300
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
Cisco 200-901 DEVASC 認證考試
2503_94018152的博客
12-08 964
Cisco 200-901 DEVASC考试是Cisco DevNet Associate认证的核心科目，聚焦网络自动化、API开发及Cisco平台集成。考试涵盖软件开发、API应用、网络基础等6大领域，费用300美元，时长120分钟。该认证适合希望掌握网络自动化技能的IT人员，需具备Python基础，但无需实体设备。作为DevNet认证体系的入门级考试，200-901为工程师开启通往高级自动化认证的大门，符合当前IT行业向自动化转型的趋势。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
12-12 106
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
医疗影像 AI——从分割到肿瘤生长预测的完整 Pipeline
m0_68275685的博客
12-09 958
本文介绍了一个完整的医疗AI肿瘤分析流程，包括医学影像读取、3D肿瘤分割、体积计算和生长预测。关键技术点：1）使用3D UNet进行肿瘤自动分割；2）基于体素间距计算肿瘤体积；3）采用LSTM和XGBoost模型预测肿瘤生长趋势。该流程可辅助临床决策，但面临数据标准化、标注成本高等挑战。文章提供了可运行的Python代码示例，适合医学影像AI入门学习和科研实践。
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