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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个包含许多测试的 JUnit 测试类。为了增加场景覆盖率,我们测试中的一些数据是随机的,这意味着它可能在各个测试运行之间采用一系列值,例如:
protected MonthlyAmountWithRemainder getMonetaryAmountMultipleOf(int multiplier) {
BigDecimal monthly = randomBigDecimal(1000);
BigDecimal multiply = new BigDecimal(multiplier);
BigDecimal total = monthly.multiply(multiply);
return new MonthlyAmountWithRemainder(total, monthly, ZERO);
}
你看到这个 randomBigDecimal(1000)
了吗?这可能会生成 0 到 1000 之间的任何值。我们还可以在测试中随机化日期和其他一些值。
通常情况下,我们的测试运行得很好,但在极少数情况下(我说的当前情况是大约 50 次),测试会在没有任何明显原因的情况下失败。可以想象,如此罕见的故障使得无法通过调试测试用例来找出故障原因或进行修复。
因此,问题是:是否可以捕获在失败的测试运行中生成的数据并使用完全相同的测试数据重新运行测试,以便我可以调试失败的场景?换句话说,我想重新体验我之前失败的试运行。能实现吗?
最佳答案
简单:使用种子种子随机数生成器。该种子 可以从随机数生成器本身创建(这样您每次运行都会得到不同 随机值)。核心点是然后记录被使用的种子。
因为“失败重现”归结为不使用随机种子,而是使用导致测试失败的种子值。
当然:需要努力才能让事情“正确”——您要确保您确实使用不同的种子运行日常测试。但是您还想确保固定种子是微不足道的,并且会导致确定性的结果。
或者,无论何时出现随机数据,您都应该研究基于“快速检查”的测试方法(例如,参见 here)。进入这种方法需要一些思考,但通常值得花时间。这个想法是您指定生产代码的某些属性 - 然后框架生成随机数据并尝试伪造这些属性。真正好的部分是:一旦框架找到破坏您的属性的方法,它就会开始搜索导致问题的最小示例。
关于java - 智能 : rerun intermittently failing random test with previos run's data,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48419833/
在分析代码时,我偶然发现了以下代码段: msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8 变量“msk”和“df”与我的问题无关。经过一些研究,我认为这种用法也与“随机”类有关。
出于几个合理的原因,我必须使用 BSD 的 random() 来生成非常大量的随机数,并且由于它的周期很短(~2^69,如果我没记错的话),这些数字的质量会降低对于我的用例来说很快。我可以使用我可以访
每种语言都有一个 random() 函数或类似的东西来生成伪随机数。我想知道下面会发生什么来生成这些数字?我没有编写任何需要这些知识的东西,只是想满足我自己的好奇心。 最佳答案 唐纳德·克努斯开创性的
我开发了一个简单的应用程序来生成测试数据系列,并且我使用随机种子将其构建为能够重复。我注意到以下情况并想知道为什么会这样: >>> random.seed(1) >>> [random.randint
random() * random() 和 random() ** 2 有区别吗? random() 从均匀分布中返回一个介于 0 和 1 之间的值。 在测试两个版本的随机平方数时,我注意到了一点不同
我发现 Python(及其生态系统)充满了奇怪的约定和不一致,这是另一个例子: np.random.rand Create an array of the given shape and popula
我想看看哪个随机数生成器包在我的神经网络中速度更快。 我目前正在从github上修改一段代码,其中numpy.random和random包都用于生成随机整数、随机选择、随机样本等。 我更改此代码的原因
我有一个 Python 大脚本。我在其他人的代码中启发了自己,所以我最终使用 numpy.random 模块来做一些事情(例如创建一个从二项分布中获取的随机数数组),在其他地方我使用模块 random
仅仅是因为“大型 API 综合症”还是生成在某些情况下更偏向的随机数?如果是……我认为控制偏见很重要。 最佳答案 他们是一样的,真的。只是一个方便的方法。检查 javadoc here .此外,您
我只是观察到,当使用 Python3 时,使用 random.shuffle 对列表进行洗牌需要大约一半的运行时间,而当为 显式提交函数 random.random >random 关键字参数。我检查
在python中随机模块,random.uniform()和random.random()有什么区别?它们都生成伪随机数,random.uniform() 生成均匀分布的数字,random.rando
是否可以在JMeter中生成“随机数”变量? 我已经记录了用户旅程 我已将旅程导入JMeter 我必须在用户旅程测试用例中输入一个唯一的4位数ID 在jmeter的当前默认值为2323 有没有一种方法
例如,如果我执行命令两次:ffmpeg -i input.mp4 -vf geq=r='random(1)*255':g='random(1)*255':b='random(1)*255' -stri
尽管随机生成器只创建一次,但输出始终是相同的随机结果(对于所有三个测试输出)。 来自稍大脚本的测试片段: let myRandGen = System.Random() let getRa
我正计划使用IntRange.random()(即(0..9999).random())在 Kotlin 中生成一个随机的5位代码。重要的是,恶意人员不能预测将要生成的数字的顺序。 IntRange.
您能否告诉我如何将 KDB 中的随机数生成器种子设置为或多或少的“随机”数? 我正在尝试执行以下操作: \S .z.i 但不知何故它不起作用。\S 似乎需要一个显式整数,而不是一个变量。 非常感谢!
我需要同时获得 /dev/random和 /dev/urandom在内核模块中。 get_random_bytes提供获取 /dev/urandom 的 API . 但是/dev/random 没有A
random.shuffle(lst_shuffle, random.random) 我知道后一部分是可选参数。但它究竟做了什么。我不明白这是什么意思。 这是来自文档。 random.random()
在树莓派 3 上: >>> import random >>> random.seed(0.9849899567458751) >>> random.random() 0.47871160253065
说我有一些python代码: import random r=random.random() r的值通常从哪里来? 如果我的操作系统没有随机数,那么它将在何处播种呢? 为什么不建议将其用于加密?有什么
我是一名优秀的程序员,十分优秀!