Mill项目测试运行器进度与失败指示器优化
2025-07-01 07:48:50作者:邬祺芯Juliet
在软件开发过程中,测试环节至关重要,而测试反馈的实时性和直观性直接影响开发效率。Mill构建工具作为Scala生态中的重要一环,其测试运行器的用户体验一直受到开发者关注。本文将深入探讨Mill测试运行器界面优化的技术实现方案。
当前测试输出分析
Mill目前的测试输出界面已经提供了基础信息展示:
- 测试任务总数及当前执行的任务编号
- 每个测试任务的总体运行时间
- 各测试工作线程的执行情况
- 每个测试类的执行时间
这种输出格式虽然能反映测试进度,但缺乏更细粒度的执行状态反馈,开发者难以快速了解:
- 单个测试类的实时运行时长
- 已完成的测试用例数量
- 测试失败情况的即时反馈
优化方案设计
针对上述不足,我们提出了三方面的改进:
1. 测试类实时运行时长显示
在每个测试类名称后添加当前已运行时间,帮助开发者:
- 识别长时间运行的测试类
- 预估剩余测试时间
- 及时发现可能卡住的测试用例
2. 测试任务进度指示器
在测试任务行添加完成比例指示器,显示:
- 已完成的测试用例数
- 总测试用例数
- 直观的进度百分比
3. 失败测试统计
实时显示失败测试数量,使开发者能够:
- 快速了解测试稳定性
- 优先关注失败用例
- 评估测试质量
技术实现要点
实现这一优化需要考虑以下技术细节:
- 时间统计机制:需要精确记录每个测试类的开始时间,并定期更新显示
- 进度跟踪系统:需要建立测试用例总数统计和完成数跟踪机制
- 线程安全更新:多线程环境下确保统计数据的准确性和一致性
- 输出格式化:合理设计控制台输出格式,确保信息清晰可读
优化效果展示
优化后的输出示例将包含更丰富的信息:
[1427/1427] ============================== scalalib.test ============================== 54s
[1427] scalalib.test.test 25s 14/58 completed, 5 failures
[1427-0] 23s mill.javalib.revapi.RevapiModuleTests 5s
[1427-1] 23s mill.scalalib.BomTests 4s
[1427-2] 23s mill.scalalib.AssemblyExeTests 1s
[1427-3] 23s mill.scalalib.HelloJavaTests 1s
[1427-4] 23s mill.scalalib.AssemblyNoExeTests
这种改进显著提升了测试过程的透明度,使开发者能够更有效地监控测试执行情况,及时发现并解决问题,从而提高整体开发效率。
总结
Mill测试运行器的这一优化不仅提升了用户体验,也体现了现代软件开发工具对实时反馈和透明度的重视。通过增加细粒度的进度指示和失败统计,开发者能够更高效地管理测试过程,快速定位问题,最终提升软件质量和开发效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
235
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
306
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866