14、SBT构建:任务依赖、日志记录与集成测试的全面指南

SBT构建:任务依赖、日志记录与集成测试的全面指南

1. 任务依赖

手动运行创建JAR的任务(如 createDependentJarDirectory unpackJars createUberJar )不仅繁琐,还容易出错。为了解决这个问题,可以使用任务依赖将这些任务链接起来,只需调用 createUberJar ,它就会自动完成其他前置任务。

声明任务依赖很简单,只需在任务中引用另一个任务的值即可。例如,要让 createUberJar 依赖于 unpackJars ,可以这样写:

createUberJar := {
  val ignored = unpackJars.value
  val bd = (baseDirectory in ThisBuild).value
  val output = target.value / "build.jar"
  val classpathJars = Build.data((dependencyClasspath in Runtime).value)
  ...
}

这里的 ignored 变量仅用于声明依赖,调用任务的结果被忽略。

同时,要确保任务依赖的逻辑正确。 unpackJars 应该依赖于 createDependentJarDirector

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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