Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Mockito: как проверить, что конкретное исключение было выбрано из-за перехвата другого исключения

Пример:

public T f1() {
  try{
    Object o = new Object();
    
    o.someFunc() // i want to mock this function call to throw an exception (ex) Exception1)

  }
  catch (Exception1 e) {
      throw new Exception2() 
 }

Как мне сделать это в mockito и убедиться, что я получаю Exception2 после принудительного запуска Exception 1?

19.07.2021


Ответы:


1

Вы можете использовать when и thenThrow, чтобы издеваться над Exeption1 из someFunc.

when(someService.someFunction("param1", "param12")).thenThrow( new Exception1());

тогда f1() должен поймать исключение и бросить Exception2

вы можете утверждать имя класса исключения, как показано ниже,

assertEquals(mvcResult.getResolvedException().getClass().getName(), "org.springframework.web.bind.MissingServletRequestParameterException");
19.07.2021
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..