Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Кваркус. Тестирование со шпионом в интеграционном тесте

Я вижу, что есть некоторые ограничение, когда дело доходит до насмешек/шпионажа в Quarkus .

Вопрос в том, как бы мне сделать что-то подобное средствами, которые предоставляет Quarkus? Чтобы шпионить за restClient и посмотреть, сколько раз его вызывали.

    @QuarkusTest
    public class MyResourceTest {

      @Inject
      @RestClient
      MyRestClient restClient;

      @Ineject
      SomeServiceThatCallRestClient someService;

      @Test
      public void test() {
         restClientSpy = spy(restClient);

         someService.doSomething();     // it would call the restClient    

         assertThat(clientSpy.times(), is(equalTo(1)));

      }

  • Вы не можете этого сделать, к сожалению. Не могли бы вы открыть запрос функции, пожалуйста? 16.12.2019

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..