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
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
205
2.18 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
62
95

🎉 (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
977
575

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

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++
550
86

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!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133