单元测试

一、Junit框架注解
@BeforClass:所有测试用例之前执行一次,用static void修饰
@Before:在每个测试方法之前执行一次,setUp()方法,用来做准备工作
@Test:测试方法
@After:在每个测试方法之后执行一次,用tearDown()方法,用来释放资源
@AfterClass:所有测试用例之后执行一次,用static void修饰
@Ignore:忽略该测试用例的执行
二、在Idea中使用Junit框架进行单元测试
(1)Maven项目,在pow.xml中引入Junit的jar包

<dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.11</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>

(2)下载Junit和Junit GeneratorV2.0的插件
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里面可以下载Junit,JunitGenerator应该是无法下载,我使用的是引入的方法
(有需要该jar包的可以发私信,我不会在csdn上传这个,哭了~~~~~)
把下面这个jar包引入到项目中
在这里插入图片描述
settings->Project Structure
在这里插入图片描述
引入之后,修改:settings->other settings->Junit4
把包名前的test. 去掉
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
现在环境准备好了,就可以开始测试
创建测试类:找到我们要进行测试的方法的类,按ctrl+shift+T
在这里插入图片描述

public class UserDaoTest {
    private UserDao userDao;
    @BeforeClass
    public static void beforeMethod(){
        System.out.println("测试用例执行前执行........");
    }
    @Before
    public void setUp(){
        userDao = new UserDao();
    }
    @Test
    public void selectByName() throws OrderSystemException {
        User user=userDao.selectByName("张三");
        System.out.println(user);
    }

    @Test
    public void selectById() throws OrderSystemException {
        User user=userDao.selectById(1);
        System.out.println(user);
    }
    @After
    public void tearDown() {
        //用于释放资源

    }
   @AfterClass
    public static void afterMethod(){
       System.out.println("测试用例执行后执行...........");
   }
}

单元测试的断言:
AssertEquals(String message,excepted,actul)
message::可选的消息,例如提供将会在发生错误时报告这个message
excepted:预期会出现的结果
actul:执行测试方法实际出现的结果

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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