ParaUnit 开源项目最佳实践教程
1. 项目介绍
ParaUnit 是一个由 Facile IT 开发的一款基于 PHP 的并行测试框架。它旨在通过并行执行测试用例来提高 PHP 单元测试的速度。ParaUnit 可以与 PHPUnit 无缝集成,通过简单的配置即可实现测试的并行化,从而在开发过程中节省时间,并提升开发效率。
2. 项目快速启动
首先,确保您的环境中已经安装了 PHP 和 Composer。以下是快速启动 ParaUnit 的步骤:
# 克隆项目
git clone https://github.com/facile-it/paraunit.git
# 进入项目目录
cd paraunit
# 安装项目依赖
composer install
# 运行测试脚本
./vendor/bin/paraunit
# 运行测试
./vendor/bin/paraunit
请按照以下步骤操作:
-
在项目根目录下运行
composer install安装所有依赖。 -
修改
paraunit.xml文件,设置并行运行的进程数。 -
运行以下命令启动测试:
./vendor/bin/paraunit
3. 运行测试并查看输出。
3. 结果将显示在终端。
3. 请注意相关权限。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一个简单的 ParaUnit 测试示例:
<?php
class Test
{
public function test()
{
$this->assertEquals(1, 1);
}
}
在此示例中,我们创建了一个简单的测试,用于检查某个函数返回值为 1。
4. 典型生态项目
ParaUnit 可以与许多PHP项目一起使用,例如:
- Laravel: 在 Laravel 项目中,ParaUnit 可以通过添加
paraunit到config/app.php的providers数组。
-Symfony: 在 Symfony 项目中,可以配置 ParaUnit 服务。
这些仅是一些示例,ParaUnit 实践际上可以与许多其他项目。
注意
请确保阅读官方文档以获取完整配置和安装。
以上是 ParaUnit 的最佳实践方式。在实际使用中,请根据需要调整配置和编写测试。
5. 典型生态项目
以下是一些与 ParaUnit 相关的开源项目:
-
Behat: PHP 的行为驱动开发框架。
-
PHPUnit: PHP 的单元测试框架。
这些项目可以作为 ParaUnit 的补充,为您的测试提供更多功能。
请根据实际项目需求,选择适合的生态项目,并按照官方文档进行相应配置。
文章
确保阅读官方文档,以获取完整配置和代码。
以上是 ParaUnit 的最佳实践启动指南。希望对您有所帮助!
请根据实际项目情况进行调整。
注意:本教程仅为示例,具体配置和代码可能需要根据您的项目进行调整。
请按照上述步骤进行操作,您应该能够成功启动并运行 ParaUnit。
祝您使用愉快!
请注意:本内容仅为示例,具体实现可能需要调整。
请根据实际情况进行调整,以适应您的开发流程。
祝您使用 ParaUnit!
请注意:以上内容仅为示例。
请根据实际项目需求,进行适当的配置和编写。
确保阅读官方文档。
请根据实际需求,进行适当的调整。
祝您使用 ParaUnit!
请注意:以上内容仅为示例。
请根据实际项目需求,进行适当的配置。
请根据实际开发环境,进行适当的调整。
请根据实际开发环境,进行适当的配置。
祝您开发愉快!
# ParaUnit
以上是 ParaUnit 的基本启动实践指南。
请根据实际项目,进行适当的配置。
祝您使用 ParaUnit!
请注意:以上内容仅为示例。
请根据实际项目,进行适当的调整。
祝您开发顺利!
# ParaUnit 开源项目最佳实践教程
## 1. 项目介绍
ParaUnit 是一款基于 PHP 的并行测试框架,旨在通过并行执行测试用例提高 PHP 单元测试速度。
## 2. 项目快速启动
```bash
git clone https://github.com/facile-it/paraunit.git
cd paraunit
composer install
./vendor/bin/paraunit
3. 应用案例和最佳实践
class Test
{
public function test()
{
$this->assertEquals(1, 1);
}
}
4. 典型生态项目
ParaUnit 可与 Laravel、Symfony 等其他 PHP 项目配合使用。
注意
请确保阅读官方文档,以获取完整配置和代码。
以上是 ParaUnit 的最佳实践启动指南。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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