Gradle Spoon 插件使用教程
2024-08-26 07:31:21作者:魏侃纯Zoe
项目介绍
Gradle Spoon 插件是一个用于通过 Spoon 运行 Android 仪器测试的 Gradle 插件。Spoon 是一个用于在多个设备上并行运行 Android 测试的工具,而 Gradle Spoon 插件使得在 Gradle 构建系统中集成和使用 Spoon 变得更加容易。
项目快速启动
安装插件
首先,需要在项目的 build.gradle 文件中添加插件依赖:
buildscript {
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
classpath 'com.jaredsburrows:gradle-spoon-plugin:1.5.0'
}
}
apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.jaredsburrows.spoon'
配置插件
在 build.gradle 文件中配置 Spoon 插件:
spoon {
// 是否允许测试失败继续运行
ignoreFailures = true
// 是否生成 HTML 报告
debug = true
// 指定测试类
className = 'com.example.test.MyTestClass'
// 指定测试方法
methodName = 'testExample'
}
运行测试
使用以下命令运行测试:
./gradlew spoon
应用案例和最佳实践
应用案例
假设你有一个 Android 项目,其中包含多个测试类。通过使用 Gradle Spoon 插件,你可以轻松地在多个设备上并行运行这些测试,并生成详细的测试报告。
最佳实践
- 并行测试:利用 Spoon 的并行测试功能,可以在多个设备上同时运行测试,大大缩短测试时间。
- 详细报告:Spoon 生成的 HTML 报告提供了详细的测试结果,包括每个测试用例的截图和日志,便于调试和分析。
- 持续集成:将 Gradle Spoon 插件集成到持续集成(CI)流程中,确保每次代码提交都能自动运行测试并生成报告。
典型生态项目
Spoon
Spoon 是一个用于在多个设备上并行运行 Android 测试的工具,Gradle Spoon 插件是其官方支持的 Gradle 集成方式。
Android Gradle 插件
Gradle Spoon 插件依赖于 Android Gradle 插件,用于编译和构建 Android 项目。
JUnit
JUnit 是常用的 Java 测试框架,广泛用于 Android 项目的单元测试和仪器测试。
通过以上内容,你可以快速了解并开始使用 Gradle Spoon 插件,结合实际应用案例和最佳实践,更好地集成和运行 Android 测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
642
🎉 (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
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
642