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SOFA-ACTS:一种基于数据模型驱动的白盒测试框架

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简介:
简介:SOFA-ACTS是一种创新的数据模型驱动型白盒测试框架,旨在通过深入分析软件内部结构来提升代码质量与系统稳定性。 ACTS 是一个基于数据模型驱动测试引擎的新一代测试框架,该框架使用 YAML 格式的数据作为基础,并在此基础上构建了一个基于数据模型的驱动引擎来适配 TestNg 和 SOFABoot 的测试上下文环境;支持高效、标准化地创建用例,实现可视化编辑测试数据,精细化校验结果数据和自动清理数据库中的测试数据。这不仅可以有效降低人工录入用例数据的成本,还能够通过 API 重写提升测试代码的可扩展性和复用性,并提供特有的注解来增强测试代码编排的灵活性。 在保证软件质量与提高测试效率方面,现有框架通常需要依赖大量的人工编写代码来进行测试数据组织、业务调度、校验点控制和数据库清理工作。这导致了数据和代码之间的紧密耦合问题,使得精细化校验难以实现,并且随着功能复杂度增加,测试代码量急剧膨胀,复用性也随之降低。 为了应对这些挑战并提高测试效率及确保数据验证的完整性和准确性,蚂蚁金服基于 TestNg 开发了 ACTS 测试框架。

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  • SOFA-ACTS
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    简介:SOFA-ACTS是一种创新的数据模型驱动型白盒测试框架,旨在通过深入分析软件内部结构来提升代码质量与系统稳定性。 ACTS 是一个基于数据模型驱动测试引擎的新一代测试框架,该框架使用 YAML 格式的数据作为基础,并在此基础上构建了一个基于数据模型的驱动引擎来适配 TestNg 和 SOFABoot 的测试上下文环境;支持高效、标准化地创建用例,实现可视化编辑测试数据,精细化校验结果数据和自动清理数据库中的测试数据。这不仅可以有效降低人工录入用例数据的成本,还能够通过 API 重写提升测试代码的可扩展性和复用性,并提供特有的注解来增强测试代码编排的灵活性。 在保证软件质量与提高测试效率方面,现有框架通常需要依赖大量的人工编写代码来进行测试数据组织、业务调度、校验点控制和数据库清理工作。这导致了数据和代码之间的紧密耦合问题,使得精细化校验难以实现,并且随着功能复杂度增加,测试代码量急剧膨胀,复用性也随之降低。 为了应对这些挑战并提高测试效率及确保数据验证的完整性和准确性,蚂蚁金服基于 TestNg 开发了 ACTS 测试框架。
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    简介:SOFA是一款先进的多模型框架,专为开发和模拟复杂的物理仿真系统而设计。它支持实时互动操作,适用于科研、教育及工业等众多领域。 SOFA:交互式物理模拟的多模型框架 目录 1. 引言 2. SOFA 框架概述 3. 多模型支持 4. 互动性与实时性能 5. 应用实例 6. 结论 本段落介绍了一种名为SOFA的框架,它是一个用于交互式物理模拟的多模型平台。该框架旨在提供高度灵活和可扩展的方法来处理复杂的物理仿真问题,并且能够实现实时反馈以增强用户体验。
  • Sofa简介
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    Sofa是阿里巴巴开源的一款微服务解决方案,提供包括治理、容灾和监控在内的多项功能,助力企业构建稳定高效的分布式应用系统。 SOFA(Scalable Open Financial Architecture)是蚂蚁金服自主研发的金融级分布式架构体系。它包含一系列微服务解决方案,旨在帮助企业在构建大型互联网应用时解决系统稳定性、性能及可扩展性等问题。 该框架主要由多个子项目构成,包括但不限于: - SOFAMOSN:一个高性能的服务注册与发现组件。 - SOFABoot:简化Spring Boot配置的容器工具。 - SOFARegistry:用于服务治理和配置管理的分布式存储系统。 - SOFARPC:提供高效可靠的远程过程调用功能。 SOFA架构通过模块化设计,使得开发者可以根据项目需求灵活选择并组合不同的技术栈和服务组件。此外,它还支持多种主流编程语言,并且具有良好的社区活跃度和技术文档资源。
  • 与黑
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    简介:本文探讨了软件测试中的两大核心方法——白盒测试和黑盒测试。通过对比分析这两种不同的测试策略,揭示它们在确保代码质量和功能完整性方面的独特作用。 白盒测试和黑盒测试的考试内容、概念以及试手题可以随便看看。
  • 优质
    本文介绍了软件测试中的两种基本方法——黑盒测试和白盒测试。通过对比分析它们的特点、应用场景及优缺点,帮助读者理解并有效运用这两种测试技术。 黑盒测试与白盒测试是软件测试的两种主要方法。 黑盒测试:基于产品功能设计规格书进行验证,以确保每个实现的功能都符合预期要求。 白盒测试:依据产品的内部工作原理来进行评估,通过此方式可以确认每一种内部操作是否按照设计规范执行,并且检查所有内部组件是否已经彻底审查过。 软件的黑盒测试是在其接口层面上实施的。这种方法将被测对象视为一个不透明盒子(即“黑盒”),测试人员完全忽略程序内的逻辑结构和特性,仅根据需求规格说明书来验证该程序的功能是否与其功能描述相符。因此,这种类型的测试也被称为功能性测试或数据驱动式测试。 进行黑盒测试的主要目的是为了发现以下几种常见的错误: 1. 功能是否有不准确或者遗漏的部分? 2. 在接口处,输入的数据能否被正确接收?输出的结果是否符合预期? 以上就是关于这两种软件测试方法的概述。
  • 优质
    本文章介绍了软件测试中的两种主要方法——黑盒测试与白盒测试。详细解析了这两种测试的概念、特点及其适用场景,帮助读者理解并选择合适的测试策略。 构建单元测试的测试数据可以采用两种基本方法:规格说明测试与代码测试。 **规格说明测试**: 这种技术也被称为黑盒、行为、数据驱动或功能测试。它不考虑内部实现,仅依据需求文档来设计测试用例。这种方法关注于软件的功能性而非其结构细节。 **代码测试(玻璃盒/白盒)**: 在选择测试案例时,此方法完全忽视规格说明文件,转而基于程序的源码进行判断。这种技术也被称为结构、逻辑驱动或路径导向测试。 **规格说明测试的优点包括**: 设想一个数据处理场景作为例子,在这种方法下,我们仅依据用户需求和功能描述来设计相应的输入输出案例,并不考虑实现的具体细节。
  • 马氏距离态时间规整故障检MDDTW-MATLAB实现
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    本文介绍了一种名为MDDTW的数据驱动故障检测方法,结合了马氏距离和动态时间规整技术,并提供了MATLAB实现。该框架能够有效应对信号间时序变化的问题,在故障诊断领域具有广泛应用前景。 我们为工业过程构建了一个新的数据驱动的故障检测框架。该框架利用多元时间序列来表示测量信号的动态特征,并提出了一种基于马氏距离的方法,即多元动态时间扭曲方法。为了获得马哈拉诺比斯距离函数,我们设计了一种one-class metric学习算法,这种算法能够使正常样本集中分布,而异常或故障样本则远离这些正常样本。通过这种方式,在正常信号和故障信号之间形成了明显的边界,从而提高了故障检测的性能。在实际应用中,使用TE过程验证了该数据驱动方法的有效性。
  • Python
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    本项目是一款基于Python开发的自动化测试工具包,旨在提供高效、便捷的软件测试解决方案。适用于多种应用场景,助力开发者提高测试效率和代码质量。 该文档介绍了基于Python的自动化测试框架的搭建方法,详细阐述了框架的具体信息以及各个模块的功能,对最终成功构建此框架具有重要意义。