AssertJ 4.0.0-M1 发布:迈向Java 17时代的重要里程碑
AssertJ是一个流行的Java测试库,它提供了一套流畅的断言API,能够显著提升测试代码的可读性和可维护性。作为Java测试领域的重要工具,AssertJ以其丰富的断言方法和优雅的链式调用语法赢得了广大开发者的青睐。
近日,AssertJ团队发布了4.0.0-M1版本,这是迈向4.0.0正式版的重要里程碑。这个预发布版本带来了多项关键更新,最引人注目的是将最低Java版本要求提升至17,标志着AssertJ正式拥抱现代Java生态。
二进制兼容性与重大变更
AssertJ 4.0.0-M1版本与之前的主要版本存在二进制不兼容性,这意味着直接升级可能会导致编译错误或运行时问题。开发者在升级时需要特别注意这一点,建议在测试环境中充分验证后再应用到生产环境。
最显著的变更之一是最低Java版本要求提升至17。这一变化使AssertJ能够充分利用Java 17引入的新特性,同时简化了代码库的维护工作。例如,新版本直接使用JDK内置的isSealed
和isRecord
方法实现,取代了之前基于反射的实现方式,这不仅提高了性能,也增强了代码的可靠性。
废弃API的清理
在4.0.0-M1版本中,AssertJ团队对废弃API进行了系统性的清理:
- 所有被标记为废弃的API现在都统一设置了
since = "3"
和forRemoval = true
属性,明确表示这些API将在未来版本中被移除 - 特别值得注意的是
@VisibleForTesting
注解也被标记为废弃并计划移除,开发者应该寻找替代方案
这些清理工作有助于简化AssertJ的API表面,减少维护负担,同时引导开发者使用更现代的替代方案。
技术改进与优化
AssertJ 4.0.0-M1版本包含多项技术改进:
- 模块化支持增强:assertj-guava模块现在添加了缺失的模块描述符,完全支持Java模块系统
- 测试基础设施改进:脚本测试被移动到单独的模块中,提高了测试的可移植性
- 错误处理强化:当无法创建符号链接时,测试将明确中止,避免了潜在的测试环境问题
- 文档修正:修复了
TemporalUnitLessThanOffset
等类的Javadoc中的拼写错误
依赖项升级
AssertJ 4.0.0-M1版本对其关键依赖进行了升级:
- Byte Buddy升级至1.17.1版本
- JUnit BOM升级至5.12.0版本
这些依赖升级带来了性能改进、bug修复和新特性支持,进一步增强了AssertJ的稳定性和功能性。
升级建议
对于考虑升级到AssertJ 4.0.0-M1的团队,建议采取以下步骤:
- 首先确保项目已经使用Java 17或更高版本
- 在测试环境中验证现有测试用例与新版本的兼容性
- 逐步替换将被移除的废弃API
- 关注后续的正式版本发布公告
AssertJ 4.0.0-M1的发布标志着这个流行的测试库正在向现代化迈进,通过拥抱Java 17等新技术,为开发者提供更强大、更高效的测试工具。虽然升级过程可能需要一些调整,但长远来看,这些变化将带来更好的开发体验和更可靠的测试基础设施。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









