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Android单元测试初步探索——Instrumentation

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简介:
本文将带领读者初探Android应用开发中的单元测试技术,重点介绍基于Instrumentation框架进行单元测试的方法与实践。适合有一定Android开发基础的技术人员阅读。 学习Android已经有一段时间了,在这段时间里我了解到一些关于软件测试的知识,但接触Android单元测试还是第一次。最近在参加物流大赛,因此对于Android的单元测试没有深入研究。所以这里先写一个入门级的文章吧!首先来了解一下Android测试类的层次结构:可以看出,Android中的主要测试方法有AndroidTestCase和InstrumentationTestCase。在这篇文章中我将介绍一种叫做Instrumentation的方法进行测试,那么什么是Instrumentation呢?从概念上讲,它与Activity有些类似,不过不同的地方在于Activity需要一个界面展示而Instrumentation不需要。

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  • Android——Instrumentation
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    本文将带领读者初探Android应用开发中的单元测试技术,重点介绍基于Instrumentation框架进行单元测试的方法与实践。适合有一定Android开发基础的技术人员阅读。 学习Android已经有一段时间了,在这段时间里我了解到一些关于软件测试的知识,但接触Android单元测试还是第一次。最近在参加物流大赛,因此对于Android的单元测试没有深入研究。所以这里先写一个入门级的文章吧!首先来了解一下Android测试类的层次结构:可以看出,Android中的主要测试方法有AndroidTestCase和InstrumentationTestCase。在这篇文章中我将介绍一种叫做Instrumentation的方法进行测试,那么什么是Instrumentation呢?从概念上讲,它与Activity有些类似,不过不同的地方在于Activity需要一个界面展示而Instrumentation不需要。
  • GTest框架入门
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    本文章将带领读者初步了解并掌握Google Test(GTest)这一高效的C++单元测试框架,涵盖其安装、基本用法以及常见功能介绍。适合初学者快速上手使用。 Google C++ Testing Framework(简称gtest)是Google公司发布的一个开源C/C++单元测试框架,在多个开源项目及Google内部项目中有广泛应用。一些著名的应用实例包括Chrome Web浏览器、LLVM编译器架构以及Protocol Buffers数据交换格式和工具等。
  • ExPASy.pptx
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    本演示文稿《ExPASy初步探索》旨在介绍ExPASy这一生物信息学资源平台的基本功能和应用方法,帮助用户快速掌握其核心工具和服务。 ExPASy 是 SIB 生物信息资源门户网站,提供生命科学各领域的科研数据库和软件工具的访问权限(包括但不限于蛋白质组学、基因组学、系统发育、系统生物学、群体遗传学及转录组学等)。在该网站左侧菜单中的“分类”选项中可以找到更多相关信息。此外,这个平台汇集了来自多个 SIB 研究小组以及外部机构的各种资源。
  • Spark源码.md
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    本篇文章带领读者进行一次关于Apache Spark源码的初步探索之旅,旨在揭开大数据处理框架的核心机制与工作原理,适合对Spark感兴趣的初学者和进阶学习者。 Spark是一个强大的数据处理框架,它提供了快速、通用的计算引擎,并支持多种编程语言。Spark的核心是RDD(弹性分布式数据集),这是一种容错的数据结构,能够存储大量原始数据或中间结果并执行各种操作。此外,Spark还包含SQL查询引擎、机器学习库MLlib和图形处理库GraphX等组件,这些都使得它在大数据分析领域非常受欢迎。 重写后的内容: Spark是一个强大的数据分析工具,提供快速且通用的计算能力,并支持多种编程语言。其核心是RDD(弹性分布式数据集),这是一种容错的数据结构,能够存储大量原始数据或中间结果并执行各种操作。此外,Spark还包含SQL查询引擎、机器学习库MLlib和图形处理库GraphX等组件,使其在大数据分析领域非常受欢迎。
  • Android GPU与研究
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    本项目聚焦于探究和评估Android系统下GPU性能指标,旨在通过深入分析优化移动设备图形处理能力,提升用户体验。 在安卓平台上进行性能测试时,我们可以利用Linux系统自带的方法来获取CPU和内存等常用性能指标,并且谷歌官方及公司内部也提供了许多强大的分析工具。然而,当涉及到GPU相关指标的收集却显得相对困难得多——甚至我们对于应该使用哪些具体指标来衡量GPU效能都知之甚少。 造成这种状况的原因有两个:一是系统本身没有提供相应的接口和命令;二是行业内目前对GPU的关注度较低,导致相关的积累与沉淀较少。鉴于此情况,我认为在未来的终端专项工作中有必要将GPU测试作为一个需要特别关注并攻克的课题来进行研究和发展。 经过这两天的研究后,我简单地把现有的GPU测试方法分为两类:一类是安卓官方提供的工具及技术;另一类则是由各个GPU制造商所提供的相应解决方案和手段。接下来我会详细介绍一下这两种类型的分析方式。
  • 贝叶斯方法(PPT)
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    本PPT旨在介绍贝叶斯统计的基本概念和原理,包括先验分布、后验分布等核心要素,并探讨其在实际问题中的应用。 我制作了一个关于贝叶斯算法初步介绍的PPT,在其中讲解了该算法的基本原理以及一些基本应用。
  • 字符串模糊匹配
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    本文对字符串模糊匹配算法进行了初步探讨,分析了几种常见的模糊匹配方法及其应用场景,为后续深入研究提供了基础。 字符串模糊匹配初探 — Excel+VBA实现
  • Android代码示例
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    本项目提供一系列详细的Android单元测试代码示例,旨在帮助开发者掌握和实践有效的单元测试方法。通过这些示例,你可以学习如何在自己的应用中实施全面的自动化测试策略。 Android 单元测试代码例子: 为了编写有效的单元测试代码,在 Android 开发过程中遵循最佳实践是至关重要的。以下是一个简单的示例,展示了如何使用 JUnit 和 Mockito 对一个基本的 Android 应用程序类进行单元测试。 首先需要在项目中添加必要的依赖项到 build.gradle 文件,例如: ```groovy dependencies { testImplementation junit:junit:4.13 androidTestImplementation androidx.test.ext:junit:1.1.2 androidTestImplementation androidx.test.espresso:espresso-core:3.3.0 // 如果需要使用Mockito,添加以下依赖项 testImplementation org.mockito:mockito-core:3.8.0 } ``` 然后创建一个简单的类作为测试目标: ```java public class Calculator { public int add(int a, int b) { return a + b; } } ``` 接下来,编写相应的单元测试代码: ```java import static org.junit.Assert.assertEquals; import org.junit.Test; public class CalculatorTest { @Test public void testAdd() throws Exception { Calculator calculator = new Calculator(); int result = calculator.add(3, 5); assertEquals(The sum should be equal to the expected value, 8, result); } } ``` 在上述示例中,`CalculatorTest` 类通过 `assertEquals()` 方法验证了 `add()` 函数的正确性。 这仅是一个基本的例子。实际开发过程中可能需要更复杂的测试用例以及对其他类(如数据库访问层或网络请求)进行模拟和单元测试。
  • Robolectric Android框架.zip
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    本资料深入讲解了如何使用Robolectric进行Android应用的单元测试。通过该框架,开发者可以在模拟环境中高效地测试Android组件和功能,确保代码质量与稳定性。 Robolectric 是一款用于 Android 单元测试的框架。以下是一个使用 Robolectric 的示例代码: ```java @RunWith(RobolectricTestRunner.class) public class MyActivityTest { @Test public void clickingButton_shouldChangeResultsViewText() throws Exception { Activity activity = Robolectric.buildActivity(MyActivity.class).create().get(); Button pressMeButton = (Button) activity.findViewById(R.id.press_me_button); TextView results = (TextView) activity.findViewById(R.id.results_text_view); pressMeButton.performClick(); String resultsText = results.getText().toString(); assertThat(resultsText, equalTo(Testing Android Rocks!)); } } ``` 这段代码展示了如何使用 Robolectric 对一个按钮点击事件进行测试,并验证结果视图中的文本是否符合预期。
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    本简介探讨了使用Neo4j进行关系图谱建模的基础知识和实践技巧,旨在为初学者提供一个清晰的入门指南。 基于Neo4j实现关系图谱功能,包括添加节点、建立节点关联、查询节点关联以及删除节点等功能,并通过Swagger2进行后台交互操作。在此基础上可以进一步研究相关技术细节和应用场景。