本文档标题为《Test-Driven-Development-with-Mockito_2013-11》,从标题可以得知本文涉及的知识点主要关于测试驱动开发(Test-Driven Development,简称TDD)和Mockito测试框架的实践应用。Sujoy Acharya是本书的作者,英文版在2013年11月由Packt Publishing出版。本部分还提供了书的版权信息和版权声明,强调了本书内容的版权和使用规定,禁止未经出版商许可的复制和传播行为。此外,文档中还对Sujoy Acharya的个人背景做了简要介绍,表明其具有软件架构师的工作经验,对Java、J2EE、Web服务、Ajax和GWT等领域有深入研究和贡献。 在测试驱动开发(TDD)方面,文档表明本书将通过实际、动手的例子来指导读者如何在真实项目中应用测试驱动开发和Mockito框架。测试驱动开发是一种软件开发流程,它要求开发者首先编写针对新功能或新代码的失败测试用例,然后再编写实际代码使其通过测试。TDD的核心原则是持续迭代、先测试再编码,以测试用例推动程序设计和实现,强调快速失败、频繁测试。它促使开发人员更细致地思考软件的设计和需求,有助于提高软件质量和可维护性。 Mockito是一个流行的Java mocking框架,用于单元测试,允许开发者创建和配置模拟对象。在单元测试中,模拟对象可以替代真实的依赖项,从而使得测试能够集中在被测试的单元上,而不必依赖于整个系统的其他部分。Mockito支持行为驱动开发(Behavior-Driven Development,简称BDD)风格的测试,它能够验证被测试对象与模拟对象之间的交互,并提供清晰的错误信息来帮助定位问题。使用Mockito可以使得测试更加灵活和高效。 Mockito框架的主要特点包括: - 轻量级且易于使用,不需要额外的依赖或配置。 - 支持模拟接口、类以及抽象类的实现。 - 支持静态方法、私有方法和构造函数的模拟。 - 能够验证方法调用序列,包括方法调用的次数、顺序和参数匹配。 - 提供强大的匹配器(matchers)来处理复杂的参数匹配逻辑。 文档内容中还涉及到了一些关于书籍出版的信息,如出版社的联系地址、ISBN编号、出版日期等,这部分内容对于理解书本背景和购买信息很重要。Sujoy Acharya作为本书作者的贡献和专业领域也被提及,有助于了解作者的技术背景和这本书可能的关注点。 总结来说,文档所揭示的知识点包括:测试驱动开发(TDD)的基本概念和实施步骤、Mockito框架在单元测试中的应用方法和特点,以及作者Sujoy Acharya的专业背景和本书的版权信息。这本书对于希望通过TDD和Mockito提高软件质量和测试能力的开发者来说,将是一个宝贵的资源。
剩余172页未读,继续阅读
- heliosstock2015-08-20Good. It would be better if TDD was exampled with the framework Mock.
- 粉丝: 67
- 资源: 45
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- Python爬虫案例,处理动态加载的内容,保存数据到SQLite数据库
- 空中俯视物体检测15-YOLO(v5至v9)、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rar
- 基于前端Vue后端.NetCore Web后台管理系统通用开本框架采用前后端分离技术,前端使用vue2.6.0,后端使用.netcore3.1,支持跨平台、多租户、支持MySQL SQLServer
- html+css网页设计 美食 餐饮杰12个页面
- 2024级涉外护理7班马天爱劳动实践总结1.docx
- 基于纯verilogFPGA的双线性差值视频缩放 功能:利用双线性差值算法,pc端HDMI输入视频缩小或放大,然后再通过HDMI输出显示,可以任意缩放 缩放模块仅含有ddr ip,手写了 ram,f
- obsidian笔记软件常用插件离线包
- 【机器学习进阶】PyTorch CIFAR-10 训练与结果保存
- 文心快码 - Baidu Comate
- 大白菜病害图像数据集(2900张图片).rar
- DenseNet卷积神经网络网络【121,161,169,201四种版本】实现的图像识别项目实战:多类别鸟品种分类
- 基于PHP语言的图书管理系统,包括添加、删除、查询和更新图书信息的功能
- 2024级涉外护理7班马天爱劳动实践总结2.docx
- 基于Matlab实现BUCK仿真(程序).rar
- OpenGL使用TransformFeedback实现粒子效果
- 空中俯视物体检测16-YOLO(v5至v9)、COCO、CreateML、Darknet、Paligemma、TFRecord数据集合集.rar