CppUTest Starter Project 使用指南
1. 项目介绍
CppUTest Starter Project 是一个帮助开发者快速集成 CppUTest 单元测试框架到现有 C/C++ 项目中的开源项目。CppUTest 是一个基于 C/C++ 的 xUnit 测试框架,广泛用于单元测试和测试驱动开发(TDD)。该项目由 James Grenning 创建,旨在简化 CppUTest 的初始设置和集成过程,特别是对于那些需要对遗留代码进行测试的开发者。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你的开发环境中已经安装了以下工具:
- Git
- GCC 或 Visual Studio
- Docker(可选,用于跨平台测试)
2.2 下载项目
首先,克隆 CppUTest Starter Project 到你的本地环境:
git clone https://github.com/jwgrenning/cpputest-starter-project.git
2.3 配置 CppUTest
如果你还没有安装 CppUTest,可以通过以下步骤从源码安装:
cd cpputest
autoreconf -i
./configure
make
安装完成后,设置环境变量 CPPUTEST_HOME 指向 CppUTest 的安装目录:
export CPPUTEST_HOME=/path/to/cpputest
2.4 运行示例测试
进入 CppUTest Starter Project 目录,运行示例测试:
cd cpputest-starter-project
make all
你应该会看到测试运行的输出,包括编译和运行测试的结果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 集成到现有项目
将 CppUTest Starter Project 集成到现有项目中,可以通过以下步骤:
- 将整个 starter project 目录复制到你的项目根目录。
- 修改
makefile中的路径,使其指向你的项目源文件和头文件。 - 编写你的第一个测试用例,参考
tests目录中的示例。
3.2 测试驱动开发(TDD)
CppUTest 非常适合用于测试驱动开发。你可以按照以下步骤进行:
- 编写一个失败的测试用例。
- 编写足够的代码使测试通过。
- 重构代码,确保测试仍然通过。
3.3 使用 Docker 进行跨平台测试
如果你需要在不同平台上运行测试,可以使用 Docker:
- 安装 Docker。
- 使用提供的
docker/run.sh脚本运行测试:
./docker/run.sh "make -C unit-test"
4. 典型生态项目
4.1 CppUTest Eclipse Test Runner
CppUTest Eclipse Test Runner 是一个 Eclipse 插件,允许你在 Eclipse 中以 JUnit 风格运行 CppUTest 测试,并支持红绿条显示测试结果。
4.2 CppUMock
CppUMock 是 CppUTest 的模拟框架,用于创建和使用模拟对象进行单元测试。它可以帮助你隔离依赖,专注于测试目标代码。
4.3 CppUTest Starter Project for Visual Studio
对于使用 Visual Studio 的开发者,James Grenning 还提供了专门的项目模板,帮助你快速集成 CppUTest 到 Visual Studio 项目中。
通过以上步骤,你可以快速上手并集成 CppUTest 到你的 C/C++ 项目中,开始进行高效的单元测试和测试驱动开发。
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