Как мы можем запустить тест плагина junit, используя ant из eclipse, также из командной строки? Я использую Юнит 4.4.
Как запустить тест плагина Junit с помощью Ant из eclipse
11.02.2015
Ответы:
1
Подключаемый модуль org.eclipse.test предоставляет файл library.xml, содержащий задачи ant для запуска тестов подключаемых модулей как в режиме пользовательского интерфейса (ui-test цель), так и в автономном режиме (core-test цель). Пример вызова задачи ниже, вам нужно указать несколько свойств, соответствующих вашей среде, и проверить версию плагина org.eclipse.test:
<property name="library-file"
value="${eclipse-home}/plugins/org.eclipse.test_3.2.0/library.xml" />
...
<ant target="ui-test" antfile="${library-file}"
dir="${eclipse-home}">
<property name="data-dir" value="${workspace}" />
<property name="plugin-name" value="${plugin-name}" />
<property name="classname"
value="com.example.MyTestSuite" />
<property name="junit-report-output" value="${results.dir}"/>
</ant>
11.02.2015
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..