ETest快速测试:零代码!无门槛!上手快!

m0_71057114 2022-10-26 14:11:49

 

在完整的软件项目开发周期中,软件测试工作占了一半以上的时间。随着软件功能越来越复杂、代码量成倍增加,软件开发、升级、迭代的周期越来越短,传统高成本的测试方式已无法满足软件开发的需求。

快速测试可以帮助测试人员从复杂的测试编程中脱离出来,通过简单的可视化配置,自动生成测试程序,并将运行后的测试结果和期望值进行比较,自动得出测试结论。

01、ETest快速测试

ETest支持快速测试、自动化测试、测试软件开发、实时仿真等应用模式,今天我们主要来介绍ETest的快速测试模式。

快速测试模式是指工程师无需编写测试程序,仅需要进行简单的可视化配置即可完成测试。使用流程如下:

1、环境配置:通过可视化的拖拽就可以构建出一个测试环境以及通信协议。完整的测试环境,通常包括3部分内容:设备、连接拓扑和通信协议。

设备,包括被测设备和与其连接的外围设备(也就是被仿真的设备)同时还需要描述每个设备外部接口和接口的参数;

连接拓扑,描述了设备接口之间的连接关系还有被仿真设备的接口与物理通道之间的对应关系;

通信协议,描述接口通信使用的数据格式。

2、程序生成:利用ETest提供的自动生成功能可以将已经构建好的测试环境自动生成一个可视化的测试执行程序。

3、测试执行:运行可视化程序,执行快速测试。

快速测试这种使用方式最大的特点就是上手很容易、不需要编程、没有使用门槛

成功案例

某型无人机飞控系统测试应用了ETest快速测试模式,在该测试模式下,测试人员可不编写测试程序,简单构建测试环境后即可进行自动化测试。

 

 

 

 

 ETest简介

ETest是一款软件开发环境IDE(点击查看详情),基于该IDE可以完成嵌入式系统测试软件的开发与部署。该产品是由凯云科技率先在行业内推出的国产自主可控半实物仿真测试开发平台,有效打破了国内该领域长期由进口软件LabView、DSpace等产品垄断的格局。

ETest可广泛应用于航空航天、武器装备、工业控制、汽车电子、仪器仪表等各行业测试工装、测试仪器等设备的研发。具有应用范围广、实时性强、开发效率高、使用简单、易于扩展、国产自主等特点,支持各种国产CPU+国产操作系统的部署方案,同时兼容Windows、linux、Mac等多种操作系统。

ETest快速测试保障了软件的稳定性和可靠性。上手容易、使用简单;缩短软件开发测试周期,可以让产品更快投放市场;同时能降低测试成本,提高测试效率,提升产品质量。

ETest快速测试模式,以向导式的方式快速建立测试用例,并根据测试用例自动生成测试脚本,编排测试任务计划,系统会根据测试任务自动进行测试,减轻测试工程的工作强度。

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代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 基于VHDL语言的24进制多功能数字钟 FPGA多功能数字钟设计 安装要求 本项目采用QuartusII9.0版本设计,非9.0版本打开可能会存在兼容性问题。 本项目选用FPGA器件为CycloneIII_EP3C40Q240C8 设计任务 设计一个24进制多功能数字电子钟,要求具备以下功能: (1)时钟显示:能够以十进制在7段数码管上显示“时”、“分”、“秒”、“十分之一秒”。 (2)校表功能:能够对时钟进行校正。 (3)启动/暂停功能:能够控制时钟的启动和暂停。 (4)一键清功能:能够将时钟清。 (5)整点报时功能:能够在整点时发出报时信号。 (6)闹钟功能:能够在设置的时间到达时发出闹钟信号。 顶层设计原理图如下: image 设计方案/设计原理及总体框图 设计实现思路: (1)计时功能。 计时功能主要由四个计数器模块共同构成,其中十分之一秒计时器为十进制计数、分,秒计时器为六十进制计数、小时计时器为二十四进制计数。 计时器之间采用进位信号进行串联。 (2)十进制7端数码管显示功能。 显示功能由译码器模块实现。 译码器模块的两个输入端分别为刷新端和数据端。 七个译码器的刷新端连接十分之一秒的周期脉冲信号。 而数据端连接计数器的输出端,用以将4位输出BCD码译码为7端数码管的七位显示信号。 (3)校表功能。 校表功能由二选一模块和校时模式选择器模块构成。 其中二选一模块用于连接下一级计时器模块的进位信号和手动按钮脉冲信号。 当控制信号为“0”时,二选一模块输出计时器模块的进位信号。 而当控制信号为“1”时,二选一模块输出手动按钮信号。 控制信号由校时模式选择器模块输出,校时模式选择器输出端连...
内容概要:本文围绕基于交替方向乘子法(ADMM)的多主体综合能源系统分布式协同优化展开研究,提出一种可在保护各参与主体数据隐私的前提下实现全局协同优化的分布式算法框架。通过构建增广拉格朗日函数,将集中式优化问题分解为多个子问题,各主体并行迭代求解并仅交换边界变量信息,从而在保证隐私安全的同时实现系统整体能效与经济性的提升。研究详细阐述了ADMM算法的数学建模过程、收敛性条件及其实现在多主体电-热-气综合能源系统中的应用,并通过Matlab代码进行仿真验证,展示了其在园区、微电网群等场景下的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定电力系统优化、分布式算法理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及从事综合能源系统、能源互联网、智能电网等相关领域的工程师;特别适合关注分布式优化、隐私保护协同调度等前沿方向的专业技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多主体异构能源系统的协同调度,如工业园区、城市能源网络、微电网集群等复杂场景;②实现各利益主体在不共享原始负荷、成本等敏感数据的情况下完成联合优化,提升系统整体运行效率;③为ADMM算法在实际能源系统中的工程化部署提供可复现的代码实例与完整技术路径参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块理解算法实现细节,重点掌握增广拉格朗日函数构造、对偶变量更新机制与收敛判据的设计;同时可进一步拓展学习一致性ADMM(C-ADMM)、乘子惩罚方法等改进算法,深化对分布式优化理论体系的理解。

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