使用Criterion测试框架验证程序退出码的方法
概述
在C/C++程序开发中,有时需要测试函数是否会按预期退出程序并返回特定的退出码。Criterion测试框架提供了专门的功能来验证这种情况。本文将详细介绍如何使用Criterion框架测试程序的退出行为。
退出码测试的基本概念
在Unix/Linux系统中,程序通过调用exit()函数终止执行,并返回一个退出状态码。按照惯例,0表示成功,非零值表示各种错误情况。在单元测试中,我们经常需要验证某些函数在特定条件下是否会正确退出并返回预期的状态码。
Criterion的.exit_code指令
Criterion框架提供了一个名为.exit_code的测试指令,专门用于声明测试用例的预期退出码。默认情况下,Criterion期望测试用例正常执行完毕(退出码为0),如果测试用例以非零码退出,则会被标记为失败。
当我们需要测试一个应该以特定非零码退出的函数时,可以使用.exit_code指令明确声明预期的退出码。这样,当测试用例确实以该码退出时,Criterion会认为测试通过而非失败。
实际应用示例
假设我们有一个函数foo(),其行为如下:
void foo(int a) {
if(a == 1) exit(1);
if(a == 2) exit(2);
return;
}
要为这个函数编写退出码测试,可以这样实现:
#include <criterion/criterion.h>
#include <stdlib.h>
Test(exit_code, test_exit_1, .exit_code = 1) {
foo(1); // 预期会以退出码1退出
}
Test(exit_code, test_exit_2, .exit_code = 2) {
foo(2); // 预期会以退出码2退出
}
使用注意事项
-
默认行为:如果不指定
.exit_code指令,Criterion默认期望测试用例正常完成(退出码为0)。 -
零退出码:虽然可以显式指定
.exit_code = 0,但这通常没有必要,因为这是默认行为。 -
测试设计:每个测试用例应该只测试一种退出情况,保持测试的单一职责原则。
-
错误处理:确保测试用例中除了预期的退出语句外,没有其他可能导致退出的代码路径。
高级应用场景
在实际项目中,可能需要测试更复杂的退出行为:
-
多条件退出:测试函数在不同输入条件下的各种退出码。
-
异常退出:结合信号处理和退出码的测试。
-
资源清理:验证程序在退出前是否正确释放了分配的资源。
总结
Criterion框架的.exit_code指令为测试程序的退出行为提供了简单而强大的支持。通过合理使用这一功能,开发者可以确保程序在各种条件下都能按照预期的方式终止,并返回正确的状态码。这种方法特别适合测试命令行工具和系统服务等需要明确退出状态的应用程序。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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