Barista 项目最佳实践指南
1、项目介绍
Barista 是一个基于 Espresso 的 Android UI 测试框架,它提供了一个简单且易于发现的 API,旨在加快、简化并使 UI 测试更可靠。Barista 通过减少 Espresso 任务中的样板代码和冗长性,帮助开发者轻松编写测试。
2、项目快速启动
安装依赖
首先,你需要在你的项目中添加 Barista 作为测试依赖。在你的 build.gradle 文件中,添加以下代码:
androidTestImplementation('com.adevinta.android:barista:4.2.0') {
exclude group: 'org.jetbrains.kotlin'
// 只有当你的项目已经使用 Kotlin 时才需要
}
如果你使用的是 Espresso 3,可能还需要包含 Google Maven 仓库:
repositories {
google()
}
Barista 已经包含了 espresso-core 和 espresso-contrib。如果你需要其他 Espresso 包,可以自行添加。
编写第一个测试
创建一个新的测试类,然后添加以下测试方法:
import com.adevinta.android.barista.BaristaAssertions;
import com.adevinta.android.barista.BaristaInteractions;
import org.junit.Test;
public class MainActivityTest {
@Test
public void clickButton() {
BaristaInteractions.clickOn(R.id.button);
BaristaAssertions.assertDisplayed(R.id.button);
}
}
这个简单的测试点击一个按钮并断言它被显示出来。
3、应用案例和最佳实践
单元测试与 UI 测试分离
最佳实践是将单元测试与 UI 测试分离,以便可以独立运行和调试。使用 Barista,你可以专注于 UI 的行为测试,而将业务逻辑的测试留给单元测试。
使用清晰的断言
使用 Barista 的断言 API,你可以编写清晰的断言,使得测试更容易理解和维护。例如,使用 assertDisplayed 来断言视图是可见的,或者使用 assertNotExist 来断言视图不存在。
处理易变测试
易变测试可能会因为网络延迟、动画或其他原因而失败。使用 Barista,你可以通过一些策略来处理易变测试,例如使用 withDelay 或 withMatcher。
4、典型生态项目
Barista 可以与其他测试工具和框架集成,例如 Robolectric 和 Mockito,以提供更全面的测试解决方案。此外,Barista 也与 Cucumber 等行为驱动开发框架兼容,使得测试更加直观和易于理解。
通过遵循这些最佳实践,你可以有效地使用 Barista 来改进你的 Android UI 测试流程,提高代码质量和开发效率。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C084
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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