这篇里面主要介绍一下使用Instrumentation框架来进行自动化测试时的测试工程的结构和组成,以及运行自动化测试时的执行原理。 在之前的文章中提到过,基于Instrumentation框架的测试程序以单独的Android工程存在,他通过在manifest文件中指定要测试的应用程序。当你运行测试程序,Android会在相同进程里加载主程序,然后触发每个测试用例里的测试方法。 这里主要介绍下基于Instrumentation框架的自动化测试的组成。 测试工程 基于Instrumentation框架的测试程
测试是浪费时间,我的程序肯定没问题 尽管关于测试驱动开发(TDD)的书和文章有成百上千之多,仍然有很多人从未感受过测试的强大力量。 之所以不愿意去写测试程序不外乎有以下几个理由: 太费时间。 不值得
尽管关于测试驱动开发(TDD)的书和文章有成百上千之多,仍然有很多人从未感受过测试的强大力量。
这篇里面主要介绍一下Instrumentation框架以及其实现原理、相关的工具类以及驱动类,介绍一下框架中主要的组成部分。 Instrumentation框架介绍 Android测试环境的核心是一个Instrumentation框架,在这个框架下,你的测试应用程序可以精确控制应用程序。使用Instrumentation,你可以 在主程序启动之前,创建模拟的系统对象,如Context; 控制应用程序的多个生命周期; 发送UI事件给应用程序; 在执行期间检查程序状态。 ###Instrumentation 原
针对6款当前最通用的工业级ARM处理器(瑞萨RZ/G2L、NXP i.MX6ULL、TI AM335x、ST P157 、NXP i.MX6、NXP i.MX8M Mini)进行性能测试,了解不同处理器性能数据,辅助项目选型评估。
在windows环境下,当修改任何一个应用程序为兼容模式启动的时候,系统都会在相应的注册表里面写入信息 注册表位置为:"HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\AppCompatFlags\Layers"
【编者按】日前,来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar在High Scalability网站上发表文章宣称其能 以1.68美元/小时的成本获取百万TPS,受此影响,Redis Labs的Itamar Haber 利用非基准测试程序,在作者看来基准测试程序往往是一个陷阱,那么Redis的测试结果到底如何呢? 以下为译文: 前不久有一天,我看到来自Aerospike公司的Anshu和Rajkumar写的文章。非常喜欢这篇文章,给我印象特别深刻的是他们对EC2实例的重度调整继而突破10
协程调度测试可以通过使用不同的协程调度算法来实现。Python中的asyncio模块提供了多个调度算法,包括默认的asyncio.DefaultEventLoopPolicy,asyncio.SelectorEventLoopPolicy和asyncio.ProactorEventLoopPolicy等。
单元测试是程序开发者适用一段代码来验证另外一段代码写的是否符合预期的一种相对高效的自我测试方法。
协程是一种高效的异步编程方式,但协程的性能也受到一些因素的影响,如协程的数量、协程的调度等。在实际应用中,我们需要测试协程的性能,并进行优化,以提高应用的吞吐量和响应速度。
语句覆盖,顾名思义就是针对代码语句的嘛。它的含义是我们设计出来的测试用例要保证程序中的每一个语句至少被执行一次。通常语句覆盖被认为是“最弱的覆盖”,原因是它仅仅考虑对代码中的执行语句进行覆盖而没有考虑各种条件和分支,因此在实际运用中语句覆盖很难发现代码中的问题。
Java中测试程序代码运行时间的方式有两种: 第一种:以毫秒为单位计算的。 long startTime=System.currentTimeMillis(); //下面是一些测试代码 for(int i=0;i<10000;i++){ System.out.println("当前是:"+i); } long endTime=System.currentTimeMillis(); System.out.println("当前程序耗时:"+(endTime-startTime)+"ms"); 第二种:以纳秒为
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中,性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求,以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
需要用分号,多条sql提交执行的时候,jdbc参数设置allowMultiQueries=true
问题源于我想建立一个游戏AI,它要能够定义一条从起点到终点的路径,同时避开路上的墙壁障碍物。为此,我写了一个C#库(path.dll),它允许定义一个二维空间(MAXX,MAXY),并为这个空间设立一些矩形的“墙“。在添加完所有的墙后,path类将计算能够绕过墙的AI所有“可见”的AI节点(可见指节点之间没有墙)之间是连接的。这个类实现了一个路径查找算法,使用C#的Delegates(委托)与AI节点实例进行通信。最后,使用这个O_O算法(扩展欧几里得算法)将会得到一个子类,它是所节点的下一个目的AI节点的集合。在示例图中,可以看到墙(橙色),AI NODES(红色),起点(蓝色)和终点(蓝色)。
[maven图] 一、目前框架需要的技术 [简单业务图] 二、目前的技术在开发的过程中存在的问题 2.1 一个项目就是一个工程 如果项目非常庞大,不适合继续使用package来划分模块,最好是每个模块对应一个工程,利于分工协作。 借助于Maven可以实现一个项目拆分成多个工程 2.2 项目中需要的jar包必须手动复制、粘贴、到WEB-INF/lib目录下 带来的问题是:同样的jar包文件重复出现在不同的项目工程中,一方面浪费存储空间,另外也让工程比较臃肿 借助Maven,可以将jar包仅仅保持在“仓库”中,
包含一个标志(0或1)来开启或者关闭cgroup的OOM killer。如果开启(1),任务如果尝试申请内存超过允许,就会被系统OOM killer终止。OOM killer在每个使用cgroup内存子系统中都是默认开启的。如果需要关闭,则可以向memory.oom_control文件写入1.
前些天有 AgileConfig 的用户反映,如果把 AgileConfig 部署成 Windows 服务程序会启动失败。我看了一下日志,发现根目录被定位到了 C:\Windows\System32 下,那么读取 appsettings.json 配置文件自然就失败了。
并发编程无疑是编程领域中的上甘岭,他的“难”主要体现在两个方面,从宏观上来讲,主要是如何确定最优化的模型,例如Redis是单线程模型,Nginx是多进程单线程模型,而Netty是主从Reactor多线程模型;从微观上来讲,主要是原子性、可见性、有序性等问题的纠缠,这些问题有一个共同点,就是直觉失效。我们大部分情况下都是靠直觉来写程序的,如果直觉失效,会意味着什么呢?意味着直觉在引导我们写bug,引导我们误入歧途。今天我们就重点来聊聊直觉失效的问题之一:有序性问题。相信你看完这篇文章,肯定会大吃一惊:“原来一不小心写了这么多bug!”好在解决方案还是很简单的,只要了解了原理就可能轻松搞定。
近期,在做未来服务端新业务的技术语言选型。之前我们的服务端都是使用C++开发,充分榨干了服务器的系统资源 —— 创业公司嘛,服务器也是不小的开销,能节省就节省一点吧。后面考虑到要快速的开发新业务,可能需要使用更高级语言。
提到了关于Linux的设备驱动,那么在Linux中I/O设备可以分为两类:块设备和字符设备。这两种设备并没有什么硬件上的区别,主要是基于不同的功能进行了分类,而他们之间的区别也主要是在是否能够随机访问并操作硬件上的数据。
1、获取时间用time_t time( time_t * timer ),计算时间差使用double difftime( time_t timer1, time_t timer0 )。 精确到秒。
目录[-] 本教程上接教程Part4。 前面已经建立一个网页投票应用,现在将为它创建一些自动化测试。 自动化测试简介 什么是自动化测试 测试是检查你的代码是否正常运行的行为。测试也分为不同的级别。有些测试可能是用于某个细节操作(比如特定的模型方法是否返回预期的值),而有些测试是检查软件的整体操作(比如站点上的一系列用户输入是否产生所需的结果)。这和Part2中的测试是一样的,使用shell来检查方法的行为,或者运行应用程序并输入数据来检查它的行为。 自动化测试的不同之处就在于这些测试会由系统来帮你完成。
其中Tρ表示不使用改进组件时完成整个任务的时间,Ti表示使用改进组件时完成整 个任务的时间。加速比主要取决于两个因素: (1)在原有的系统上,能被改进的部分在总执行时间中所占的比例。这个值称为改 进比例,记为Fe,它总是小于1。 (2)通过改进的执行方式所取得的性能提高,即如果整个系统使用了改进的执行方 式,那么,系统的执行速度会有多少提高,这个值等于在原来的条件下系统的执行 时间与改进组件后系统的执行时间之比,记为Se,它总大于1。
本题要求实现一个计算非负整数阶乘的简单函数,并利用该函数求 1!+2!+3!+...+n! 的值。
白盒测试方法按照程序内部的结构测试程序,检验程序中的每条通路是否都能按预定要求正确工作,而不顾它的功能。
在涉及到多线程的开发时,线程同步的考虑是不可缺少的,否则很可能会造成各种超出预料的错误结果。以自己的学习经历来说,对于刚开始接触线程同 步的人可能会感觉非常简单,在多线程操作可能会造成数据混乱的地方同步一下不就行了嘛,加个synchronized关键字,多简单!可是随着开发的深 入,会渐渐的发现仅仅是一个synchronized关键字也不是那么简单,里面的门道和考虑到的情况还是不少。本系列就着循序渐进的程序和大家探讨一下 synchronized关键字使用中的各种情形和会造成的各种意料之外和意料之中的结果,欢迎各位大神轻拍。
Angular的测试工具类包含了TestBed类和一些辅助函数方法,当时这不是唯一的,你可以不依赖Angular 的DI(依赖注入)系统,自己new出来测试类的实例。
参数t上的Log和Logf一般用于记录一些常规信息,以展现测试程序的运行过程以及被测试程序实体的实时状态。 t.Log方法与fmt.Println函数使用方法类型, 而t.Logf方法则与fmt.Printf函数的使用方法类似。
@veo师傅研究的一个全链路内存马系列(ebpf内核马、nginx内存马、WebSocket内存马)。
黑盒测试把程序看作一个不能打开的黑盒子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,针对“软件界面”和”软件功能“进行测试,只检查功能是否符合需求规格说明书能正常使用。因此黑盒测试又叫功能测试或数据驱动测试。
我们都知道,在正式的生产环境下,数据库并不在你工作的电脑上,而是位于机房的实体服务器,或者是位于传说中的云服务器。因此,远程连接数据库是很有必要的。但是,数据库一般安装配置好后是不允许远程连接的,要想允许远程连接,就需要去修改它的连接权限(以MySQL为例)。
业务反馈glog组件在Docker容器内运行延时比虚拟化机要高出不少,并提供了复现的程序,复现测试程序关键代码如下:
Windows 开发环境: Windows 7 64bit 、Windows 10 64bit
Junit测试异常事件触发 下面的示例中测试在程序中触发异常事件的流程,流程如下 测试程序 public void testTimerBoundaryEventInterrupting() thro
Protocol Buffers是Google出品并开源的语言和平台均中立的数据序列化和反序列化工具,官方支持C++/Java和Python三大语言,另外有大量的第三方实现支持PHP、D语言和C#等众多语言,这些都可以从Google Protocol Buffers的官方网站上找到链接。
Maven 对所有的功能都提供相对应的命令,maven 三大功能:管理依赖、构建项目、管理项目信息。管理依赖,只需要声明就可以自 动到仓库下载;管理项目信息其实就是生成一个站点文档,一个命令就可以解决。
或者是一些lua脚本,路径为/usr/sysbench/share/sysbench
【编者推荐语】最近看到了一个开源的RISC-V处理器设计,仅仅5000行左右的verilog代码,功能却非常完善。代码全部为手动设计的verilog代码,可读性非常强。设计者完成了包括CPU内核设计,总线设计,debug模块设计,外设模块设计,以及相关的软件设计,测试模块设计。整个项目的完成度非常高,值得FPGA入门后想要再提高的人来学习。
我最近看了一本叫做《the 97 Things a Programmer Should Know》的书。书是一本好书。不过,下面我将我认为最值得我们了解的 20 件事情列举给大家: 1. 应用函数式编程原则 引用透明性是一个非常可取的特性。这意味着,不论何时调用它,对于同一组参数它永远给出同样的结果,这使它跟那些与其他系统相互交织的东西比起来更易于使用。 2. 从用户的角度看问题 你不是用户。不要把你的想法强加到用户头上,每个人的想法都不尽相同。花一个小时去观察用户的行为比你花上一天的时间去猜
这篇文章是我从stackoverflow上翻译过来的,如果以后遇到好的文章我还会继续翻译。
平时需要测试一些比较模糊的知识点,或则想要验证一些函数时,我们常常会建一个test.c文件,然后在这个文件里写我们的测试代码,测试完毕后常常会删掉该文件。下次再遇到同样的问题的时候,可能又是记不清楚了,常常又需要测试一遍,这是件很浪费时间的事情。
黑盒测试是一种软件测试方法,它关注于程序的功能而不是其内部结构或工作原理。在黑盒测试中,测试人员使用程序的规格说明来设计测试用例,测试程序的输入与预期输出。下面是你提到的四种黑盒测试用例类型的概念讲解和例子:
通过一种新的增强算法对图像进行处理,得到细节增强的锐化效果,分析处理效果,edge清楚,detail细腻,artifact较少,适合多场景图像处理,处理速度较快,能够满足实时化处理。暂时命名为极锐,简单易理解的名字,后续再优化。
nginx自身对交叉编译支持不是很好,所以在移植过程中会遇到很多问题,总结了我遇到的两个问题,分享给大家。
简介:本文部分 TPC 观点,使用 ChatGPT 生成。拉到最后,可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
在调试 Perl 测试程序时,常常需要在测试路劲执行 Perl 脚本,相应的 .pm 模块测试程序也需并不在 Perl 默认的模块路径下,使用以下语句即可指定模块检索路径。
找到vs安装目录下的:C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Enterprise\Common7\IDE\devenv.exe
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