Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Издевательство над окончательным полем с помощью Kotlin

Я новичок в Котлине, Мокито. В приведенном ниже коде есть ошибка, вызванная engine, неизменяемым полем, которое не имитируется.

Я потратил много времени, пытаясь решить эту проблему. Я обнаружил, что способ насмешки работает, пока я не понимаю и не удовлетворяю это.

  1. переместить поле в конструктор. class Car(val engine: Engine) { ... }
  2. изменить на изменяемое поле. private var engine = Engine()

Есть ли другой способ?

class Car {

  private val engine = Engine() // here
  var state: String? = null

  fun move() {
    state = engine.state
  }
}

@RunWith(MockitoJUnitRunner::class)
class CarTest {

  @Mock private lateinit var mockedEngine: Engine

  @InjectMocks private val car = Car()

  @Test
  fun test() {
    `when`.(mockedEngine.state).thenReturn("run")
    car.move()
    assertEquals("run", car.state)
  }
}

введите здесь описание изображения



Ответы:


1

Думаю, вы уже ответили на свой вопрос. Другого хорошего решения нет. То, что вы предлагаете в качестве вариантов (предпочтительно первого), является правильно разработанным классом, который можно тестировать.

11.10.2017
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..