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Laravel 的 JSON API 接口自动化测试

Laravel 自带了两种测试类型 Feature Test: 功能测试.针对类似接口这种流程性的测试. Unit Test: 单元测试.针对单个函数这种输入输出结果的测试. 新建一个 Feature Test php artisan make:test FinishOrderTest 项目根目录下多了一个文件 tests/Feature/FinishOrderTest.php 安装 phpunit 要执行测试案例,就需要安装 phpunit,否则会报错 zsh: command not fou

行为驱动：Cucumber + Selenium + Java(二) - 第一个测试

在上一篇中,我们搭建好了Selenium + Cucumber + Java的自动化测试环境,这一篇我们就赶紧开始编写我们的第一个BDD测试用例. 2.1 创建features 我们在新建的java项目中,新建一个文件夹名为features,然后右键点击该文件夹,新建一个名为test.feature的新文件. 文件建好后,你会看到他呈现出与普通文本文件不同的样式,并且自带很多内容: 这些内容实际是cucumber给我们提供的feature模板,我们按照这个模板写出第一个测试用例. 我们用自然语言

OpenCV-3.3.0测试

安装包目录下/samples/cpp里是各种例程其中example_cmake里CMakeLists.txt已写好,直接cmake,make就可以,example.cpp是一个调用笔记本摄像头并显示的例程. 测试matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp mkdir matchmethod cp matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp matchmethod/ cp example_cmake/CMakeLists.txt matchmethod/

BDD测试框架Spock概要

前言为了找到一个适合自己的.更具操作性的.以DDD为核心的开发方法,我最近一直在摸索如何揉合BDD与DDD.围绕这个目标,我找到了Impact Mapping → Cucumber → Spock → Scala这样的一条路线,并相应选择了Scala → Spock → Cucumber这样的一条学习路线. Spock是Java生态圈中一个新生的测试框架,采用动态语言Groovy编写.我是在阅读<BDD in Action>过程中开始接触Spock的.在该书中,作者将Spock的角色定位于取

Spock测试套件入门

目录 Spock测试套件核心概念整体认识前置.后置同junit的类比 Feature 方法 blocks 典型的用法异常condition then和expect的区别 cleanup block的用法测试用例中的文本描述 Extension 数据驱动测试数据表另外的写法更清晰的测试结果展示更丰富的数据准备方式基于交互的测试(Interaction Based Testing) 对依赖Mock的调用期望,其结构如下一些通配符严格模式(Strict Mocking) 调用

rbd无法map(rbd feature disable)

在jewel版本下默认开启了rbd的一些属性 [root@lab8106 ~]# ceph --show-config|grep rbd|grep features rbd_default_features = 61 RBD属性表: 61的意思是上面图中的bit码相加得到的值对rbd进行内核的map操作 [root@lab8106 ~]# rbd map mytest rbd: sysfs write failed RBD image feature set mismatch. You can

C/S架构应用程序开发培训笔记

最近为客户组织了一项C/S架构程序的开发培训,讲解C/S应用程序开发中需要注意的点. 我主要是做C/S方面的ERP/CRM程序开发,界面是用Windows Forms技术,有遗漏或错误的地方欢迎批评指正. 1 异常处理为处理应用程序中的异常,需要增加以下代码. Application.ThreadException += new ThreadExceptionEventHandler(eh.OnThreadException); AppDomain.CurrentDomain.Unhandle

python数字图像处理（18）：高级形态学处理

形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import d

Frank自动化测试

记得是夏天的时候去参加一个infoQ的论坛,里面有一个朋友强烈推荐Frank测试框架.所以趁着年底赶紧学一下.这中间需要ruby的基础. 安装过程:1.安装frank-cucumber 命令: sudo gem install frank-cucumber (我一般习惯加-V,查看安装过程) 2.在你的项目下设置frank以及执行下面的命令命令: frank setup 3.编译frank 命令:frank build 4.启动模拟器命令:frank launch 下来就改写剧本了..对,就

nginx源码分析——configure脚本

源码:nginx 1.13.0-release 一.前言在分析源码时,经常可以看到类似 #if (NGX_PCRE) .... #endif 这样的代码段,这样的设计可以在不改动源码的情况下,通过简单的定义宏的方式来实现功能的打开与关闭,但是在nginx/src目录下始终没有找到宏 NGX_PCRE 对应的 #define 语句. 在之前介绍event模块的时候,讲到init_cycle函数中对cycle进行了初始化,其中很重要一步操作就是讲包含所有module信息的数

java的三大特性，封装，继承，多态

封装 /** * 所谓封装,就是将对象具有的成员变量和成员函数包装和隐藏起来,让外界无法直接使用, * 被封装的成员只能通过某些特定的方式才能访问. * 实现封装有两个步骤: * 1.将不能暴露的成员隐藏起来,我们就不能让其在类的外部被直接访问或赋值. * 实现方法是将该成员定义为私有的,在成员定义前加上private访问权限修饰符. * 2.用公共方法来暴露对该隐藏成员的访问,可以给成员加上public修饰符,将该成员定义为公共的 */ package com.study.f

CODING 如何使用 CODING 研发管理系统来敏捷开发

之前我们分享过<CODING 如何使用 CODING 开发 CODING>的文章,时过境迁,现在 CODING 研发管理系统已经上线了如持续集成.缺陷管理.测试管理等 DevOps 中的重要功能,并增加了对 SVN 的支持.借此机会我们以自身的研发流程为例,来展示一下 How CODING uses CODING to build CODING 2.0. 企业级一站式软件研发协作平台 CODING 现在的团队有 100 多人,分布在全球各地(深圳.北京.成都.西雅图等),均使用 CODING

triplet loss 在深度学习中主要应用在什么地方？有什么明显的优势？

作者:罗浩.ZJU链接:https://www.zhihu.com/question/62486208/answer/199117070来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 反对工业界softmax解决一切的说法 Triplet loss通常是在个体级别的细粒度识别上使用,传统的分类是花鸟狗的大类别的识别,但是有些需求是要精确到个体级别,比如精确到哪个人的人脸识别,所以triplet loss的最主要应用也就是face identification,pe

git 入门教程之备忘录[译]

Git分支管理规范

关于Git的一些分支管理规范... 一.分支与角色说明 Git 分支类型 master 分支(主分支) 稳定版本 develop 分支(开发分支) 最新版本 release 分支(发布分支) 发布新版本 hotfix 分支(热修复分支) 修复线上Bug feature 分支(特性分支) 实现新特性 Gitlab 角色与项目角色对应关系 Owner(拥有者) Git 管理员 Master(管理员) 开发主管 Developer(开发者) 开发人员 Reporter(报告者) 测试人员 Guest(

SkylineGlobe 如何二次开发获取三维模型的BBOX和设置Tint属性

测试模型类型选择TerrainModel和Feature两种,测试代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head

学习笔记之k-nearest neighbors algorithm (k-NN)

k-nearest neighbors algorithm - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm Not to be confused with k-means clustering. In pattern recognition, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is a non-parametric method used for cla

Allure Report使用

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pytest集成Allure Report

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「转」python数字图像处理（18）：高级形态学处理

python数字图像处理(18):高级形态学处理形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot a

【Python】使用Pytest集成Allure生成漂亮的图形测试报告

前言大概两个月前写过一篇<[测试设计]使用jenkins 插件Allure生成漂亮的自动化测试报告>的博客,但是其实Allure首先是一个可以独立运行的测试报告生成框架,然后才有了Jenkins的集成插件. 这一次主要介绍如何把Allure集成到Python的Pytest单元测试框架中. 依赖包安装 Pytest Pytest是Python的单元测试框架,非常方便和易用.可以规模化以及编写更加复杂的测试用例.安装方法如下: pip install pytest Allure Pytest A

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