Apache Sling Testing PaxExam 使用指南
2024-08-07 15:43:59作者:毕习沙Eudora
1. 项目介绍
Apache Sling Testing PaxExam 是一个开源项目,旨在提供测试支持,用于使用Pax Exam来对真实Sling实例进行集成测试。它解决了由于不完整或错误的模拟实现导致的限制和问题。通过Sling的Karaf特性,可以以Options的形式在Pax Exam中设置,从而方便地搭建测试环境。
2. 项目快速启动
要开始使用Apache Sling Testing PaxExam,首先需要配置你的pom.xml文件,添加以下依赖:
<dependencies>
<!-- Sling Testing PaxExam -->
<dependency>
<groupId>org.apache.sling</groupId>
<artifactId>org.apache.sling.testing.paxexam</artifactId>
<version>4.0.0</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- OSGi框架 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.felix</groupId>
<artifactId>org.apache.felix.framework</artifactId>
<version>7.0.5</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- JUnit -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- Pax Exam -->
<dependency>
<groupId>org.ops4j.pax.exam</groupId>
<artifactId>pax-exam</artifactId>
<version>4.13.3</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- 可能还需要其他Pax Exam相关依赖 -->
</dependencies>
接下来,创建一个简单的Pax Exam测试类:
import org.junit.Test;
import org.ops4j.pax.exam.Configuration;
import org.ops4j.pax.exam.Option;
import org.ops4j.pax.exam.ProbeBuilder;
import org.ops4j.pax.exam.TestContainerFactory;
import org.ops4j.pax.exam.karaf.options.LogLevelOption;
import org.ops4j.pax.exam.spi.reactors.ExamReactorStrategy;
import org.ops4j.pax.exam.spi.reactors.PerClass;
import org.apache.sling.testing.paxexam.SlingOptions;
public class SimpleSlingIntegrationTest {
@Configuration
public Option[] config() {
return new Option[]{
SlingOptions.slingLaunchpadLocal(),
new LogLevelOption(LogLevelOption.LogLevel.INFO)
};
}
@Test
public void testSomething() {
// 在这里写你的测试逻辑
}
}
运行这个测试类,Pax Exam将启动一个本地的Sling实例并执行测试。
3. 应用案例和最佳实践
- 模拟真实环境测试:利用Sling Testing PaxExam,可以在接近生产环境的情况下测试Sling应用,确保代码在实际部署时的正确性。
- 自动化测试:结合持续集成工具(如Jenkins),可以自动运行集成测试,尽早发现潜在问题。
- 定制化测试环境:通过自定义Pax Exam配置,可以根据需要调整和扩展测试环境。
最佳实践包括:
- 遵循单一职责原则,每个测试方法专注于测试一个具体的功能点。
- 保持测试代码的简洁性和可读性。
- 利用Pax Exam的隔离机制,确保每个测试之间的独立性。
4. 典型生态项目
Apache Sling Testing PaxExam常与其他项目一起使用,构建完整的测试框架,例如:
- Apache Felix:作为OSGi容器,Felix提供了基础的模块化运行时环境。
- JUnit:经典的Java单元测试库,提供测试API。
- Pax Exam:用于容器内的集成测试,支持多种OSGi容器,如Karaf。
- Sling Launchpad:Sling的启动器,包含了运行Sling所需的最小依赖集。
这些项目共同构成了围绕Sling应用进行开发和测试的强大生态系统。
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
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
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
270
93
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
3.33 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