**双检(Double Check):为Clojure和ClojureScript打造的强化测试工具**
项目介绍
双检(Double Check),一个源自于Reid Draper的test.check(前身为simple-check)的分支,专为Clojure与ClojureScript提供统一且强大的属性测试工具。该项目采用cljx进行编写,确保其API在两个平台上都保持一致性和兼容性,从而允许开发者在跨平台开发中无缝应用属性测试。
技术分析
Double Check的核心理念基于QuickCheck风格的属性测试方法论。它鼓励开发者定义函数应该满足的性质(properties),而不仅仅是枚举预期输入与输出结果。这种策略有助于创建简洁而有力的测试案例,能够覆盖更多的边界情况,提高代码质量与测试覆盖率。
Double Check的特性包括:
- 属性导向的测试:通过描述函数期望的行为,而非具体的输入输出对。
- 随机数据生成:自动产生大量不同类型的输入数据以检验程序的鲁棒性。
- 智能缩减:当遇到失败时,系统会尝试找出最小的输入组合导致错误,帮助快速定位问题根源。
应用场景和技术实践
场景示例:排序功能测试
假设我们需要测试一个排序函数的正确性,可以利用Double Check验证函数是否具备幂等性(idempotence),即两次连续调用排序函数应得到相同的结果。以下是实现这一特性的代码片段:
(def sort-idempotent-prop
(prop/for-all [v (gen/vector gen/int)]
(= (sort v) (sort (sort v)))))
(sc/quick-check 100 sort-idempotent-prop)
应用于Clojure和ClojureScript的集成
Double Check不仅适用于Clojure,也完美支持ClojureScript环境下的测试需求。例如,在ClojureScript项目中同样可以通过以下方式定义并运行属性测试:
(defspec first-element-is-min-after-sorting
100
(prop/for-all [v (gen/not-empty (gen/vector gen/int))]
(= (apply min v) (first (sort v)))))
这样,无论是在哪个环境中,开发者都能借助属性测试提升代码的质量和稳定性。
项目特色
- 跨平台兼容性:专为Clojure和ClojureScript设计,保证了API的统一性。
- 深入的问题定位:失败测试的自动缩减机制显著提高了调试效率。
- 代码一致性维护:严格跟踪
test.check版本,保证核心逻辑的一致性。
结语
Double Check不仅仅是一个测试库,它是通往更高级测试实践的大门,尤其对于那些追求高质量、高可靠性的软件工程团队而言,无疑是理想之选。不论是初学者还是经验丰富的开发者,都将从Double Check提供的强大功能中获益匪浅。立即加入我们的社区,一同探索如何使您的软件测试迈上新台阶!
请注意,尽管上述分析展示了Double Check的强大之处,但项目已标记为废弃状态,建议迁移至更加活跃和支持广泛的test.check项目继续您的开发之旅。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00