Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Весенняя загрузка с Mockito, издевающейся над NamedParameterJdbcTemplate

Попытка модульного тестирования метода, который определяется как:

public void myMethod(List<? extends MyModel> model){
  int[] result = namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate("update query", SqlParameterSourceUtils.createBatch(model));
}

В моем тестовом классе я определяю тестовый метод как

class MyTestClass{

  @Mock
  NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate;
   
  @InjectMocks
  MyDao dao;

  @Test
  public void testMyMethod() {

    final int[] rowsAffected = new int[]{1,2};

    when(namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(any(), SqlParameterSourceUtils.createBatch(Arrays.asList(anySet())))).thenReturn(rowsAffected);
        
    List<MyModel> myModels = new ArrayList<>();
    MyModel mymodel = new MyModel();
    mymodel.setSomeParam("");
    myModels.add(mymodel);
    dao.myMethod(myModels);
        
  }
}

При запуске этого тестового метода я получаю исключение NullPointerException в вызываемом методе (myMethod()). int[] результат будет нулевым. Насколько я понимаю, он должен получить результат от заглушки в макете. Пожалуйста, помогите мне понять, что я делаю неправильно.


Ответы:


1

Кажется, вы используете неправильный импорт для any(), потому что, если бы это был правильный ArgumentMatchers.any() из Mockito, Mockito жаловался бы, что вы не используете ArgumentMatcher для обоих параметров .batchUpdate().

Вы можете статически импортировать его с помощью import static org.mockito.ArgumentMatchers.*; или использовать ArgumentMatchers.any().

Итак, в качестве первого шага попробуйте следующее:

when(namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(ArgumentMatchers.any(), ArgumentMatchers.any())).thenReturn(rowsAffected);

или быть менее общим и сопоставить возвращаемый тип SqlParameterSourceUtils.createBatch() с:

// I don't know what SqlParameterSourceUtils.createBatch() returns, so you might have to adjust it
when(namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(ArgumentMatchers.any(), ArgumentMatchers.eq("SOME RETURN"))).thenReturn(rowsAffected);
06.02.2021
  • Спасибо за ваш вклад. Я уже пробовал вашу рекомендацию, но, видимо, при этом я начинаю получать ошибку времени компиляции как вызов неоднозначного метода. И пакетное обновление (String, Map‹String, ?›[]) в NamedParameterJdbcTemplate, и пакетное обновление (String, SqlParameterSource[]) в NamedParameterJdbcTemplate совпадают. Также для второй рекомендации появляется аналогичная ошибка компиляции. Любая другая рекомендация? 08.02.2021
  • Можете ли вы обновить свой вопрос и свой класс SqlParameterSourceUtils? 08.02.2021
  • Нашел решение, добавление приведения в ArgumentMatchers сработало. when(namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(anyString(), (SqlParameterSource[]) any())).thenReturn(rowsAffected); 08.02.2021

  • 2

    Это сработало, добавив приведение к сопоставителям аргументов: Обновленный код:

        when(namedParameterJdbcTemplate.batchUpdate(anyString(), (SqlParameterSource[]) any())).thenReturn(rowsAffected);
    
    08.02.2021
    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..