Публикации по теме 'mocking'
Как использовать mountebank в реальном мире мока-сервиса
Что вы должны знать перед тем, как приступить к реализации вашего приложения? На самом деле, как только вы начнете реализовывать приложение, вы должны знать много зависимостей в виде сервисов по мере своего дизайна, а затем одну вещь, которую я хотел бы выделить в отношении службы насмешек, которую я испытал, мне нравится представлять службу насмешек mountebank , Преимущество насмешек services — это когда вам нужно интегрировать приложение Frontend в приложение Backend, но приложение..
Вопросы по теме 'mocking'
Как заставить метод поддельного объекта FakeItEasy бросать вызов при первом вызове и возвращаться при втором?
У меня есть метод, который вызывается несколько раз в цикле foreach , каждый раз с одними и теми же значениями параметров.
foreach (var item in myCollection)
{
// do some stuff with item
// then...
var result =...
25.11.2023
Использование аргумента издевательского метода для имитации следующих шагов
У меня есть метод в моем коде, который выглядит примерно так:
action.onResult(new Handler<MyClass>() {
@Override
public MyClass handle() { // Do something here }
}
}
Я хочу иметь возможность издеваться над этим...
10.11.2023
Мок-метод тестируемой системы с Moq
У меня есть следующие три метода в классе CompanyApplication (вместе с перечисленными поддерживающими фабриками и службами):
public ResultSet<CompanyDto> AddCompany(CompanyDto companyDto)
{
var result = new CompanyDto();
var company...
11.12.2023
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...
17.12.2023
ошибка заглушки sinon при попытке обернуть неопределенное свойство задания как функцию
Я пытаюсь использовать заглушку sinon для проверки моей функции, которая содержит две переменные, называемые job и job1. Как дать им временные значения, чтобы избежать значений функций.
В одном из файлов myFunction.js у меня есть такие функции,...
06.01.2024
Как издеваться над Redis в django, используя django-redis и mockredis
Redis настроен следующим образом в настройках django:
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache',
'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/',
'OPTIONS': {
'CLIENT_CLASS':...
29.11.2023
Жасмин издевается над внешней функцией API с аргументом обратного вызова
Я вызываю внешний метод API для почтового метода, но не могу его покрыть с помощью jasmine.
Я уже издевался над внешней функцией API, используя объект окна, и создал функцию для имитации обратного вызова, возвращая некоторый объект. Но ничего не...
09.01.2024
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..