如何对DAO类进行单元测试

kingswood 2006-11-06 10:15:47
单元测试是保证代码质量的重要环节,但如何对简单的DAO类进行单元测试呢?例如我有一个查询方法selectA(),如果针对这个方法编写单元测试代码,一定要在测试代码中先插入数据,然后调用selectA()后,通过比较结果是否相同来设置断言吗?还是有其他更好的方法,望高人指点。
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cydooo 2006-11-07
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tcmis(难道你忘了吗?)
print出结果来的单元测试有用吗?
你总不可能跑单元测试的时候还要去对照print出来的跟数据库中的是否一致吧?
而且如果通过一个ant任务来跑所有的单元测试的时候,要是什么都没有查出来这里照样是一个green bar!
没有断言的单元测试可以说是无效的!
做DAO的单元测试比较麻烦,查出来的结果是期望的结果吗?如果其他DAO操作删了记录,添了记录或者修改了记录都有可能影响单元测试是否能通过。
我通常的做法都有清除脚本和测试数据的脚本,在DAO单元测试前将数据清掉把准备的数据插入数据库,然后测试。
洪泉 2006-11-07
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个人觉得DAO比较少出错,但是也是可以想办法单元测试的吧!
kaoloveting 2006-11-07
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学下,up
tcmis 2006-11-06
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需要导入spring-mock.jar包,下面是我的测试代码。
package com.ems.test;

import java.util.Iterator;
import org.springframework.test.AbstractTransactionalDataSourceSpringContextTests;
import com.ems.database.hibernate3.pojo.ExamSubject;
import com.ems.hibernate.dao.IExamSubjectDAO;


public class lst extends AbstractTransactionalDataSourceSpringContextTests {

public void testclass() {
IExamSubjectDAO dao = (IExamSubjectDAO) applicationContext.getBean("examSubjectDAO");

Iterator d = dao.query("402881280e401952010e4020425d011e").iterator();

while (d.hasNext()){
ExamSubject examSubject = (ExamSubject) d.next();
System.out.println(examSubject.getSubject()+"----"+examSubject.getFkSetPaperTeacher());
}

}

protected String[] getConfigLocations() {
String[] config = new String[] { "applicationContext.xml" };
return config;
}



}
把applicationContext.xml文件拷贝到src目录下。
King_liubin 2006-11-06
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看看Junit in Action 吧,上面有对数据库进行单元测试的详细介绍
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 自动驾驶是当前科技界高度关注的研究方向,其研究范畴涵盖了人工智能、计算机视觉、机器学习以及传感器融合等多个重要学科。这份题为"自动驾驶论文"的资料,无疑为人们提供了一个深入了解这一复杂系统的机会。以下是基于其标题和描述所呈现的一些关键知识点的详细阐述: 1. **自动驾驶技术**:自动驾驶指的是车辆在无需人类驾驶员参与的情况下,借助各类传感器和智能算法来感知周围环境,制定行驶路线,并执行驾驶行为。这种技术的核心宗旨在于提升交通安全性、缓解交通压力,并改善出行体验。 2. **Python编程语言**:Python是一种在数据处理和科学计算领域得到广泛应用的高级编程语言,由于其语法简洁且拥有丰富的库支持,经常被应用于自动驾驶领域的数据处理、模型构建和系统集成。 3. **源代码分析**:论文中提供的源代码可能包含了自动驾驶算法的实现细节,可能涵盖环境感知模块(包括图像处理、激光雷达数据解读)、决策模块(涉及路径规划、行为分析)、控制模块(涵盖车辆动力学建模、控制策略设计)等,这些代码可作为学习和研究自动驾驶算法的实践范例。 4. **计算机视觉**:自动驾驶系统中的计算机视觉技术主要用于识别道路标识、行人、其他车辆等,这通常涉及图像分类、目标识别和语义分割等任务,常见的技术包括卷积神经网络(CNN)、区域提议网络(RPN)、YOLO、Faster R-CNN等。 5. **机器学习**:机器学习是自动驾驶技术的核心,用于训练模型以理解和预测复杂的驾驶情境。深度学习,特别是深度强化学习,在决策制定和控制策略方面已取得显著进展。 6. **传感器融合**:自动驾驶汽车通常装备多种传...

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