Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Цель C — модульное тестирование блока dispatch_async?

Я читал другие сообщения, которые предлагают решения этого вопроса. Однако их решения требуют добавления хакерского кода в мое приложение, чтобы иметь возможность его протестировать. Для меня чистый код важнее модульного теста.

Я регулярно использую dispatch_async в своем приложении, и у меня возникают проблемы с его модульным тестированием. Проблема в том, что блок выполняется после того, как мой тест уже выполнен, поскольку он выполняется асинхронно в основной очереди. Есть ли способ как-то дождаться выполнения блока, а затем продолжить тест.

Я НЕ хочу передавать завершение в блок только из-за модульного тестирования

- (viod)viewDidLoad
{
   [super viewDidLoad];

   // Test passes on this
   [self.serviceClient fetchDataForUserId:self.userId];


   // Test fails on this because it's asynchronous
   dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
      [self.serviceClient fetchDataForUserId:self.userId];
   });
}

- (void)testShouldFetchUserDataUsingCorrectId
{
   static NSString *userId = @"sdfsdfsdfsdf";
   self.viewController.userId = userId;
   self.viewController.serviceClient = [[OCMockObject niceMockForClass:[ServiceClient class]];

   [[(OCMockObject *)self.viewController.serviceClient expect] fetchDataForUserId:userId];
   [self.viewController view]; 
   [(OCMockObject *)self.viewController.serviceClient verify];
}

Ответы:


1

Ненадолго запустите основной цикл, чтобы он вызвал асинхронный блок:

- (void)testShouldFetchUserDataUsingCorrectId {
   static NSString *userId = @"sdfsdfsdfsdf";
   self.viewController.userId = userId;
   self.viewController.serviceClient = [[OCMockObject niceMockForClass:[ServiceClient class]];

   [[(OCMockObject *)self.viewController.serviceClient expect] fetchDataForUserId:userId];
   [self.viewController view];
   [[NSRunLoop mainRunLoop] runUntilDate:[NSDate dateWithTimeIntervalSinceNow:0.01]];
   [(OCMockObject *)self.viewController.serviceClient verify];
}

Я предполагаю, что это может привести к сбою в сильно загруженной системе или если у вас есть куча других вещей (таймеров или других блоков), работающих в основном потоке. Если это так, вам нужно запустить цикл выполнения дольше (что замедляет ваш тестовый пример) или запускать его повторно, пока не будут выполнены ожидания фиктивного объекта или не будет достигнуто время ожидания (что требует добавления метода к фиктивному объекту для узнать, оправдались ли его ожидания).

17.09.2012
  • Используя этот код, блок вообще не вызывается, даже после завершения теста. 17.09.2012
  • Я пересмотрел свой ответ. Я проверил этот подход более тщательно. 17.09.2012
  • Спасибо. Этот метод не кажется надежным, но я не нашел лучшего решения, поэтому я буду использовать его, надеясь, что он не сломает мои тесты. 18.09.2012

  • 2

    Оберните выполнение в dispatch_group, а затем подождите, пока группа завершит выполнение всех отправленных блоков через dispatch_group_wait().

    17.09.2012
  • Очень интересно. Никогда раньше не слышал о dispatch_group. Возможно, я больше не буду использовать NSOperationQueues. Единственная проблема, с которой я столкнулся с GCD, заключалась в отсутствии этой функциональности. 17.09.2012
  • @aryaxt Да, группы отправки очень полезны, но редко где упоминаются (даже официальные документы Apple не очень подробно о них рассказывают) 17.09.2012
  • Это очень полезная техника. Он должен получить больше взлетов. 01.10.2015
  • Это было потрясающе. Спасибо 07.12.2016

  • 3

    Создайте оболочку dispatch_async с аналогичной сигнатурой метода, которая, в свою очередь, вызывает настоящий dispatch_async. Зависимость внедряет оболочку в ваш производственный класс и использует ее.

    Затем создайте фиктивную оболочку, которая записывает поставленные в очередь блоки и имеет дополнительный метод для синхронного запуска всех поставленных в очередь блоков. Возможно, выполнить рекурсивную «блокировку», если блоки, выполняемые по очереди, ставят в очередь больше блоков.

    В своих модульных тестах внедрите фиктивную оболочку в тестируемую систему. Затем вы можете заставить все происходить синхронно, даже если SUT думает, что выполняет асинхронную работу.

    dispatch_group также звучит как хорошее решение, но требует, чтобы ваш производственный класс «знал», чтобы пропинговать группу диспетчеризации в конце блоков, которые она ставит в очередь.

    27.10.2017
    Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..