探索JUnit 5样本项目:一站式测试解决方案
2024-08-10 12:59:40作者:俞予舒Fleming
在软件开发的征途中,测试是确保代码质量的守护神。今天,我们将深入探讨一个强大的开源项目——JUnit 5 Samples,它不仅为开发者提供了丰富的测试示例,还展示了如何在多种构建系统中集成JUnit Jupiter、JUnit Vintage和JUnit Platform。
项目介绍
JUnit 5 Samples 是一个精心策划的样本集合,旨在帮助开发者快速上手并深入理解JUnit 5的强大功能。无论你是使用Ant、Gradle、Maven、Bazel还是sbt,这个项目都提供了详尽的入门示例,确保你能在最短的时间内启动并运行你的测试环境。
项目技术分析
JUnit 5 Samples 项目充分利用了JDK 11+的jshell工具,通过build-all-samples.jsh脚本,你可以轻松构建所有样本项目。此外,项目的持续集成由GitHub Actions负责,确保每个样本都能在不同的JDK版本和构建工具中稳定运行。
项目及技术应用场景
- 初学者入门:对于刚接触JUnit 5的开发者,项目提供了基础的入门示例,涵盖了Ant、Gradle、Maven等多种构建系统。
- 高级功能探索:对于希望扩展JUnit Jupiter功能的开发者,项目中的扩展样本展示了如何实现自定义的JUnit Jupiter扩展。
- 迁移指南:对于那些希望从JUnit 3或4迁移到JUnit 5的项目,提供了详细的迁移示例,帮助你无缝过渡。
- 模块化世界:展示了如何在模块化的Java世界中进行测试,并实现自定义的TestEngine。
项目特点
- 多样化的构建系统支持:从Ant到sbt,JUnit 5 Samples覆盖了主流的构建工具,确保你能在任何环境中使用。
- 持续集成保障:通过GitHub Actions,每个样本都经过了严格的CI测试,确保代码的稳定性和可靠性。
- 丰富的功能示例:不仅提供了基础的入门示例,还有高级的扩展和迁移示例,满足不同层次开发者的需求。
- 模块化测试:特别针对Java 9+的模块化系统,提供了如何在模块化环境中进行测试的示例。
无论你是测试新手还是经验丰富的开发者,JUnit 5 Samples 都能为你提供宝贵的资源和灵感。立即探索这个项目,让你的测试之旅更加顺畅和高效!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 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
177
195
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
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
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
378
3.34 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
621
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