cdi-unit 的项目扩展与二次开发
2025-06-03 00:08:56作者:霍妲思
CDI-Unit 是一个用于对 CDI (Contexts and Dependency Injection) 应用程序进行单元测试的开源项目。它支持使用 Mockito 进行依赖项的替换,并且与 JUnit、TestNG 以及 Spock 等测试框架兼容。下面将详细介绍该项目的扩展和二次开发的可能性。
项目的基础介绍
CDI-Unit 是一个专注于 CDI 应用程序单元测试的工具,它允许开发者在不依赖应用程序服务器的情况下测试 CDI 管理的 beans。该项目遵循 Apache 2.0 许可证,鼓励社区参与和贡献。
项目的核心功能
CDI-Unit 的核心功能包括:
- 支持对 CDI beans 进行单元测试。
- 与 Mockito 集成,方便对依赖进行替换。
- 支持多种测试框架,如 JUnit 4、JUnit 5、TestNG 和 Spock。
- 简化的配置,易于集成到现有项目中。
项目使用了哪些框架或库?
CDI-Unit 项目主要使用了以下框架或库:
- CDI 规范:项目的核心,用于依赖注入。
- Mockito:用于替换测试中的依赖项。
- JUnit:单元测试框架。
- TestNG:另一个单元测试框架,提供更丰富的测试功能。
- Spock:使用 Groovy 编写的测试框架,提供更简洁的测试语法。
项目的代码目录及介绍
CDI-Unit 的代码目录结构如下:
core:包含项目核心功能的代码。junit4、junit5、testng:特定测试框架的集成代码。spock:Spock 框架的集成代码。deltaspike:集成 DeltaSpike 框架的代码。web:Web 相关的测试代码。support-servlet、support-servlet6:支持 Servlet API 的测试代码。test-beans:测试用例中使用的 beans。docs:项目文档。pom.xml:Maven 构建配置文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
支持更多测试框架:目前 CDI-Unit 支持多种测试框架,但还可以继续扩展,比如集成其他流行的测试框架。
-
增强替换功能:可以扩展或改进现有的替换机制,提供更灵活的替换选项。
-
优化配置:简化项目的配置过程,使其更加用户友好。
-
增加示例和文档:提供更多示例和文档,帮助新用户更快地上手。
-
性能优化:对核心功能进行性能优化,提高测试的执行效率。
-
跨平台支持:确保 CDI-Unit 在不同操作系统和开发环境下都能稳定运行。
通过这些扩展和二次开发的方向,CDI-Unit 项目可以更好地服务于 CDI 应用程序的开发者,提高单元测试的效率和效果。
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
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-1.5暂无简介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
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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