11、股票价格获取应用的测试驱动开发实践

股票价格获取应用的测试驱动开发实践

1. 模块化以方便测试

在开发过程中,最初复杂的 getPrice 函数在 stockfetch.js 里实际只需几行代码,但之前一些重要的实现部分还未完成。接下来要继续进行模块化,让每段代码具有高内聚性、功能单一且专注于单个职责。

1.1 设计 processResponse processError 函数

现在把注意力转移到 getPrice 函数中调用的两个新函数。相较于之前专注于 getPrice 时,现在能更好地为这两个函数设计测试用例。以下是为这两个函数添加的部分测试用例:
- ✓ getPrice 使用有效 URL 调用 http get 方法
- ✓ getPrice 调用 get 方法时传入响应处理函数作为参数
- ✓ getPrice 注册无法连接主机时的处理函数
- 响应处理函数收集数据并更新价格集合
- 错误处理函数更新错误集合
- processResponse 使用有效数据调用 parsePrice 函数
- 若响应失败, processResponse 调用 processError

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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