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数组是一种有用的数据类型,用于管理在连续内存位置中建模最好的集合元素。下面是如何有效地使用它们。

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有使用 C 或者 FORTRAN 语言编程经验的人会对数组的概念很熟悉。它们基本上是一个连续的内存块,其中每个位置都是某种数据类型:整型、浮点型或者诸如此类的数据类型。

Java 的情况与此类似,但是有一些额外的问题。

一个数组的示例

让我们在 Java 中创建一个长度为 10 的整型数组:

int[] ia = new int[10];

上面的代码片段会发生什么?从左到右依次是:

  1. 最左边的 int[] 将变量的类型声明为 int 数组(由 [] 表示)。
  2. 它的右边是变量的名称,当前为 ia
  3. 接下来,= 告诉我们,左侧定义的变量赋值为右侧的内容。
  4. = 的右侧,我们看到了 new,它在 Java 中表示一个对象正在被初始化中,这意味着已为其分配存储空间并调用了其构造函数(请参见此处以获取更多信息)。
  5. 然后,我们看到 int[10],它告诉我们正在初始化的这个对象是包含 10 个整型的数组。

因为 Java 是强类型的,所以变量 ia 的类型必须跟 = 右侧表达式的类型兼容。

初始化示例数组

让我们把这个简单的数组放在一段代码中,并尝试运行一下。将以下内容保存到一个名为 Test1.java 的文件中,使用 javac 编译,使用 java 运行(当然是在终端中):

import java.lang.*;

public class Test1 {

    public static void main(String[] args) {
        int[] ia = new int[10];                              // 见下文注 1
        System.out.println("ia is " + ia.getClass());        // 见下文注 2
        for (int i = 0; i < ia.length; i++)                  // 见下文注 3
            System.out.println("ia[" + i + "] = " + ia[i]);  // 见下文注 4
    }

}

让我们来看看最重要的部分。

  1. 我们声明和初始化了长度为 10 的整型数组,即 ia,这显而易见。
  2. 在下面的行中,我们看到表达式 ia.getClass()。没错,ia 是属于一个对象,这行代码将告诉我们是哪个类。
  3. 在紧接的下一行中,我们看到了一个循环 for (int i = 0; i < ia.length; i++),它定义了一个循环索引变量 i,该变量遍历了从 0 到比 ia.length 小 1 的序列,这个表达式告诉我们在数组 ia 中定义了多少个元素。
  4. 接下来,循环体打印出 ia 的每个元素的值。

当这个程序编译和运行时,它产生以下结果:

me@mydesktop:~/Java$ javac Test1.java
me@mydesktop:~/Java$ java Test1
ia is class [I
ia[0] = 0
ia[1] = 0
ia[2] = 0
ia[3] = 0
ia[4] = 0
ia[5] = 0
ia[6] = 0
ia[7] = 0
ia[8] = 0
ia[9] = 0
me@mydesktop:~/Java$

ia.getClass() 的输出的字符串表示形式是 [I,它是“整数数组”的简写。与 C 语言类似,Java 数组以第 0 个元素开始,扩展到第 <数组大小> - 1 个元素。如上所见,我们可以看到数组 ia 的每个元素都(似乎由数组构造函数)设置为零。

所以,就这些吗?声明类型,使用适当的初始化器,就完成了吗?

好吧,并没有。在 Java 中有许多其它方法来初始化数组。

为什么我要初始化一个数组,有其它方式吗?

像所有好的问题一样,这个问题的答案是“视情况而定”。在这种情况下,答案取决于初始化后我们希望对数组做什么。

在某些情况下,数组自然会作为一种累加器出现。例如,假设我们正在编程实现计算小型办公室中一组电话分机接收和拨打的电话数量。一共有 8 个分机,编号为 1 到 8,加上话务员的分机,编号为 0。 因此,我们可以声明两个数组:

int[] callsMade;
int[] callsReceived;

然后,每当我们开始一个新的累计呼叫统计数据的周期时,我们就将每个数组初始化为:

callsMade = new int[9];
callsReceived = new int[9];

在每个累计通话统计数据的最后阶段,我们可以打印出统计数据。粗略地说,我们可能会看到:

import java.lang.*;
import java.io.*;

public class Test2 {

    public static void main(String[] args) {

        int[] callsMade;
        int[] callsReceived;

        // 初始化呼叫计数器

        callsMade = new int[9];
        callsReceived = new int[9];

        // 处理呼叫……
        //   分机拨打电话:callsMade[ext]++
        //   分机接听电话:callsReceived[ext]++

        // 汇总通话统计

        System.out.printf("%3s%25s%25s\n", "ext", " calls made",
                "calls received");
        for (int ext = 0; ext < callsMade.length; ext++) {
            System.out.printf("%3d%25d%25d\n", ext,
                    callsMade[ext], callsReceived[ext]);
        }

    }

}

这会产生这样的输出:

me@mydesktop:~/Java$ javac Test2.java
me@mydesktop:~/Java$ java Test2
ext               calls made           calls received
  0                        0                        0
  1                        0                        0
  2                        0                        0
  3                        0                        0
  4                        0                        0
  5                        0                        0
  6                        0                        0
  7                        0                        0
  8                        0                        0
me@mydesktop:~/Java$

看来这一天呼叫中心不是很忙。

在上面的累加器示例中,我们看到由数组初始化程序设置的零起始值可以满足我们的需求。但是在其它情况下,这个起始值可能不是正确的选择。

例如,在某些几何计算中,我们可能需要将二维数组初始化为单位矩阵(除沿主对角线———左上角到右下角——以外所有全是零)。我们可以选择这样做:

double[][] m = new double[3][3];
for (int d = 0; d < 3; d++) {
    m[d][d] = 1.0;
}

在这种情况下,我们依靠数组初始化器 new double[3][3] 将数组设置为零,然后使用循环将主对角线上的元素设置为 1。在这种简单情况下,我们可以使用 Java 提供的快捷方式:

double[][] m = {
        {1.0, 0.0, 0.0},
        {0.0, 1.0, 0.0},
        {0.0, 0.0, 1.0}};

这种可视结构特别适用于这种应用程序,在这种应用程序中,它便于复查数组的实际布局。但是在这种情况下,行数和列数只在运行时确定时,我们可能会看到这样的东西:

int nrc;
// 一些代码确定行数和列数 = nrc
double[][] m = new double[nrc][nrc];
for (int d = 0; d < nrc; d++) {
    m[d][d] = 1.0;
}

值得一提的是,Java 中的二维数组实际上是数组的数组,没有什么能阻止无畏的程序员让这些第二层数组中的每个数组的长度都不同。也就是说,下面这样的事情是完全合法的:

int [][] differentLengthRows = {
     {1, 2, 3, 4, 5},
     {6, 7, 8, 9},
     {10, 11, 12},
     {13, 14},
     {15}};

在涉及不规则形状矩阵的各种线性代数应用中,可以应用这种类型的结构(有关更多信息,请参见此 Wikipedia 文章)。除此之外,既然我们了解到二维数组实际上是数组的数组,那么以下内容也就不足为奇了:

differentLengthRows.length

可以告诉我们二维数组 differentLengthRows 的行数,并且:

differentLengthRows[i].length

告诉我们 differentLengthRowsi 行的列数。

深入理解数组

考虑到在运行时确定数组大小的想法,我们看到数组在实例化之前仍需要我们知道该大小。但是,如果在处理完所有数据之前我们不知道大小怎么办?这是否意味着我们必须先处理一次以找出数组的大小,然后再次处理?这可能很难做到,尤其是如果我们只有一次机会使用数据时。

Java 集合框架很好地解决了这个问题。提供的其中一项是 ArrayList 类,它类似于数组,但可以动态扩展。为了演示 ArrayList 的工作原理,让我们创建一个 ArrayList 对象并将其初始化为前 20 个斐波那契数字

import java.lang.*;
import java.util.*;

public class Test3 {

    public static void main(String[] args) {

        ArrayList<Integer> fibos = new ArrayList<Integer>();

        fibos.add(0);
        fibos.add(1);
        for (int i = 2; i < 20; i++) {
            fibos.add(fibos.get(i - 1) + fibos.get(i - 2));
        }

        for (int i = 0; i < fibos.size(); i++) {
            System.out.println("fibonacci " + i + " = " + fibos.get(i));
        }

    }
}

上面的代码中,我们看到:

  • 用于存储多个 IntegerArrayList 的声明和实例化。
  • 使用 add() 附加到 ArrayList 实例。
  • 使用 get() 通过索引号检索元素。
  • 使用 size() 来确定 ArrayList 实例中已经有多少个元素。

这里没有展示 put() 方法,它的作用是将一个值放在给定的索引号上。

该程序的输出为:

fibonacci 0 = 0
fibonacci 1 = 1
fibonacci 2 = 1
fibonacci 3 = 2
fibonacci 4 = 3
fibonacci 5 = 5
fibonacci 6 = 8
fibonacci 7 = 13
fibonacci 8 = 21
fibonacci 9 = 34
fibonacci 10 = 55
fibonacci 11 = 89
fibonacci 12 = 144
fibonacci 13 = 233
fibonacci 14 = 377
fibonacci 15 = 610
fibonacci 16 = 987
fibonacci 17 = 1597
fibonacci 18 = 2584
fibonacci 19 = 4181

ArrayList 实例也可以通过其它方式初始化。例如,可以给 ArrayList 构造器提供一个数组,或者在编译过程中知道初始元素时也可以使用 List.of()array.aslist() 方法。我发现自己并不经常使用这些方式,因为我对 ArrayList 的主要用途是当我只想读取一次数据时。

此外,对于那些喜欢在加载数据后使用数组的人,可以使用 ArrayListtoArray() 方法将其实例转换为数组;或者,在初始化 ArrayList 实例之后,返回到当前数组本身。

Java 集合框架提供了另一种类似数组的数据结构,称为 Map(映射)。我所说的“类似数组”是指 Map 定义了一个对象集合,它的值可以通过一个键来设置或检索,但与数组(或 ArrayList)不同,这个键不需要是整型数;它可以是 String 或任何其它复杂对象。

例如,我们可以创建一个 Map,其键为 String,其值为 Integer 类型,如下:

Map<String, Integer> stoi = new Map<String, Integer>();

然后我们可以对这个 Map 进行如下初始化:

stoi.set("one",1);
stoi.set("two",2);
stoi.set("three",3);

等类似操作。稍后,当我们想要知道 "three" 的数值时,我们可以通过下面的方式将其检索出来:

stoi.get("three");

在我的认知中,Map 对于将第三方数据集中出现的字符串转换为我的数据集中的一致代码值非常有用。作为数据转换管道的一部分,我经常会构建一个小型的独立程序,用作在处理数据之前清理数据;为此,我几乎总是会使用一个或多个 Map

值得一提的是,ArrayListArrayListMapMap 是很可能的,有时也是合理的。例如,假设我们在看树,我们对按树种和年龄范围累计树的数目感兴趣。假设年龄范围定义是一组字符串值(“young”、“mid”、“mature” 和 “old”),物种是 “Douglas fir”、“western red cedar” 等字符串值,那么我们可以将这个 Map 中的 Map 定义为:

Map<String, Map<String, Integer>> counter = new Map<String, Map<String, Integer>>();

这里需要注意的一件事是,以上内容仅为 Map创建存储。因此,我们的累加代码可能类似于:

// 假设我们已经知道了物种和年龄范围
if (!counter.containsKey(species)) {
    counter.put(species,new Map<String, Integer>());
}
if (!counter.get(species).containsKey(ageRange)) {
    counter.get(species).put(ageRange,0);
}

此时,我们可以这样开始累加:

counter.get(species).put(ageRange, counter.get(species).get(ageRange) + 1);

最后,值得一提的是(Java 8 中的新特性)Streams 还可以用来初始化数组、ArrayList 实例和 Map 实例。关于此特性的详细讨论可以在此处此处中找到。


via: https://opensource.com/article/19/10/initializing-arrays-java

作者:Chris Hermansen 选题:lujun9972 译者:laingke 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

早在 2015 年,Brian Will 撰写了一篇有挑衅性的博客:面向对象编程:一个灾难故事。他随后发布了一个名为面向对象编程很糟糕的视频,该视频更加详细。

我建议你花些时间观看视频,下面是我的一段总结:

OOP 的柏拉图式理想是一堆相互解耦的对象,它们彼此之间发送无状态消息。没有人真的像这样制作软件,Brian 指出这甚至没有意义:对象需要知道向哪个对象发送消息,这意味着它们需要相互引用。该视频大部分讲述的是这样一个痛点:人们试图将对象耦合以实现控制流,同时假装它们是通过设计解耦的。

总的来说,他的想法与我自己的 OOP 经验产生了共鸣:对象没有问题,但是我一直不满意的是面向对象建模程序控制流,并且试图使代码“正确地”面向对象似乎总是在创建不必要的复杂性。

有一件事我认为他无法完全解释。他直截了当地说“封装没有作用”,但在脚注后面加上“在细粒度的代码级别”,并继续承认对象有时可以奏效,并且在库和文件级别封装是可以的。但是他没有确切解释为什么有时会奏效,有时却没有奏效,以及如何和在何处划清界限。有人可能会说这使他的 “OOP 不好”的说法有缺陷,但是我认为他的观点是正确的,并且可以在根本状态和偶发状态之间划清界限。

如果你以前从未听说过“ 根本 essential ”和“ 偶发 accidental ”这两个术语的使用,那么你应该阅读 Fred Brooks 的经典文章《没有银弹》。(顺便说一句,他写了许多很棒的有关构建软件系统的文章。)我以前曾写过关于根本和偶发的复杂性的文章,这里有一个简短的摘要:软件是复杂的。部分原因是因为我们希望软件能够解决混乱的现实世界问题,因此我们将其称为“根本复杂性”。“偶发复杂性”是所有其它的复杂性,因为我们正尝试使用硅和金属来解决与硅和金属无关的问题。例如,对于大多数程序而言,用于内存管理或在内存与磁盘之间传输数据或解析文本格式的代码都是“偶发的复杂性”。

假设你正在构建一个支持多个频道的聊天应用。消息可以随时到达任何频道。有些频道特别有趣,当有新消息传入时,用户希望得到通知。而其他频道静音:消息被存储,但用户不会受到打扰。你需要跟踪每个频道的用户首选设置。

一种实现方法是在频道和频道设置之间使用 映射 map (也称为哈希表、字典或关联数组)。注意,映射是 Brian Will 所说的可以用作对象的抽象数据类型(ADT)。

如果我们有一个调试器并查看内存中的映射对象,我们将看到什么?我们当然会找到频道 ID 和频道设置数据(或至少指向它们的指针)。但是我们还会找到其它数据。如果该映射是使用红黑树实现的,我们将看到带有红/黑标签和指向其他节点的指针的树节点对象。与频道相关的数据是根本状态,而树节点是偶发状态。不过,请注意以下几点:该映射有效地封装了它的偶发状态 —— 你可以用 AVL 树实现的另一个映射替换该映射,并且你的聊天程序仍然可以使用。另一方面,映射没有封装根本状态(仅使用 get()set() 方法访问数据并不是封装)。事实上,映射与根本状态是尽可能不可知的,你可以使用基本相同的映射数据结构来存储与频道或通知无关的其他映射。

这就是映射 ADT 如此成功的原因:它封装了偶发状态,并与根本状态解耦。如果你思考一下,Brian 用封装描述的问题就是尝试封装根本状态。其他描述的好处是封装偶发状态的好处。

要使整个软件系统都达到这一理想状况相当困难,但扩展开来,我认为它看起来像这样:

  • 没有全局的可变状态
  • 封装了偶发状态(在对象或模块或以其他任何形式)
  • 无状态偶发复杂性封装在单独函数中,与数据解耦
  • 使用诸如依赖注入之类的技巧使输入和输出变得明确
  • 组件可由易于识别的位置完全拥有和控制

其中有些违反了我很久以来的直觉。例如,如果你有一个数据库查询函数,如果数据库连接处理隐藏在该函数内部,并且唯一的参数是查询参数,那么接口会看起来会更简单。但是,当你使用这样的函数构建软件系统时,协调数据库的使用实际上变得更加复杂。组件不仅以自己的方式做事,而且还试图将自己所做的事情隐藏为“实现细节”。数据库查询需要数据库连接这一事实从来都不是实现细节。如果无法隐藏某些内容,那么显露它是更合理的。

我对将面向对象编程和函数式编程放在对立的两极非常警惕,但我认为从函数式编程进入面向对象编程的另一极端是很有趣的:OOP 试图封装事物,包括无法封装的根本复杂性,而纯函数式编程往往会使事情变得明确,包括一些偶发复杂性。在大多数时候,这没什么问题,但有时候(比如在纯函数式语言中构建自我指称的数据结构)设计更多的是为了函数编程,而不是为了简便(这就是为什么 Haskell 包含了一些“ 逃生出口 escape hatches )。我之前写过一篇所谓“ 弱纯性 weak purity ”的中间立场

Brian 发现封装对更大规模有效,原因有几个。一个是,由于大小的原因,较大的组件更可能包含偶发状态。另一个是“偶发”与你要解决的问题有关。从聊天程序用户的角度来看,“偶发的复杂性”是与消息、频道和用户等无关的任何事物。但是,当你将问题分解为子问题时,更多的事情就变得“根本”。例如,在解决“构建聊天应用”问题时,可以说频道名称和频道 ID 之间的映射是偶发的复杂性,而在解决“实现 getChannelIdByName() 函数”子问题时,这是根本复杂性。因此,封装对于子组件的作用比对父组件的作用要小。

顺便说一句,在视频的结尾,Brian Will 想知道是否有任何语言支持无法访问它们所作用的范围的匿名函数。D 语言可以。 D 中的匿名 Lambda 通常是闭包,但是如果你想要的话,也可以声明匿名无状态函数:

import std.stdio;

void main()
{
    int x = 41;

    // Value from immediately executed lambda
    auto v1 = () {
        return x + 1;
    }();
    writeln(v1);

    // Same thing
    auto v2 = delegate() {
        return x + 1;
    }();
    writeln(v2);

    // Plain functions aren't closures
    auto v3 = function() {
        // Can't access x
        // Can't access any mutable global state either if also marked pure
        return 42;
    }();
    writeln(v3);
}

via: https://theartofmachinery.com/2019/10/13/oop_and_essential_state.html

作者:Simon Arneaud 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

上一篇:模式

在这篇帖子中,我们将会通过为应用添加社交登录功能进入后端开发。

社交登录的工作方式十分简单:用户点击链接,然后重定向到 GitHub 授权页面。当用户授予我们对他的个人信息的访问权限之后,就会重定向回登录页面。下一次尝试登录时,系统将不会再次请求授权,也就是说,我们的应用已经记住了这个用户。这使得整个登录流程看起来就和你用鼠标单击一样快。

如果进一步考虑其内部实现的话,过程就会变得复杂起来。首先,我们需要注册一个新的 GitHub OAuth 应用

这一步中,比较重要的是回调 URL。我们将它设置为 http://localhost:3000/api/oauth/github/callback。这是因为,在开发过程中,我们总是在本地主机上工作。一旦你要将应用交付生产,请使用正确的回调 URL 注册一个新的应用。

注册以后,你将会收到“客户端 id”和“安全密钥”。安全起见,请不要与任何人分享他们 ?

顺便让我们开始写一些代码吧。现在,创建一个 main.go 文件:

package main

import (
    "database/sql"
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
    "net/url"
    "os"
    "strconv"

    "github.com/gorilla/securecookie"
    "github.com/joho/godotenv"
    "github.com/knq/jwt"
    _ "github.com/lib/pq"
    "github.com/matryer/way"
    "golang.org/x/oauth2"
    "golang.org/x/oauth2/github"
)

var origin *url.URL
var db *sql.DB
var githubOAuthConfig *oauth2.Config
var cookieSigner *securecookie.SecureCookie
var jwtSigner jwt.Signer

func main() {
    godotenv.Load()

    port := intEnv("PORT", 3000)
    originString := env("ORIGIN", fmt.Sprintf("http://localhost:%d/", port))
    databaseURL := env("DATABASE_URL", "postgresql://[email protected]:26257/messenger?sslmode=disable")
    githubClientID := os.Getenv("GITHUB_CLIENT_ID")
    githubClientSecret := os.Getenv("GITHUB_CLIENT_SECRET")
    hashKey := env("HASH_KEY", "secret")
    jwtKey := env("JWT_KEY", "secret")

    var err error
    if origin, err = url.Parse(originString); err != nil || !origin.IsAbs() {
        log.Fatal("invalid origin")
        return
    }

    if i, err := strconv.Atoi(origin.Port()); err == nil {
        port = i
    }

    if githubClientID == "" || githubClientSecret == "" {
        log.Fatalf("remember to set both $GITHUB_CLIENT_ID and $GITHUB_CLIENT_SECRET")
        return
    }

    if db, err = sql.Open("postgres", databaseURL); err != nil {
        log.Fatalf("could not open database connection: %v\n", err)
        return
    }
    defer db.Close()
    if err = db.Ping(); err != nil {
        log.Fatalf("could not ping to db: %v\n", err)
        return
    }

    githubRedirectURL := *origin
    githubRedirectURL.Path = "/api/oauth/github/callback"
    githubOAuthConfig = &oauth2.Config{
        ClientID:     githubClientID,
        ClientSecret: githubClientSecret,
        Endpoint:     github.Endpoint,
        RedirectURL:  githubRedirectURL.String(),
        Scopes:       []string{"read:user"},
    }

    cookieSigner = securecookie.New([]byte(hashKey), nil).MaxAge(0)

    jwtSigner, err = jwt.HS256.New([]byte(jwtKey))
    if err != nil {
        log.Fatalf("could not create JWT signer: %v\n", err)
        return
    }

    router := way.NewRouter()
    router.HandleFunc("GET", "/api/oauth/github", githubOAuthStart)
    router.HandleFunc("GET", "/api/oauth/github/callback", githubOAuthCallback)
    router.HandleFunc("GET", "/api/auth_user", guard(getAuthUser))

    log.Printf("accepting connections on port %d\n", port)
    log.Printf("starting server at %s\n", origin.String())
    addr := fmt.Sprintf(":%d", port)
    if err = http.ListenAndServe(addr, router); err != nil {
        log.Fatalf("could not start server: %v\n", err)
    }
}

func env(key, fallbackValue string) string {
    v, ok := os.LookupEnv(key)
    if !ok {
        return fallbackValue
    }
    return v
}

func intEnv(key string, fallbackValue int) int {
    v, ok := os.LookupEnv(key)
    if !ok {
        return fallbackValue
    }
    i, err := strconv.Atoi(v)
    if err != nil {
        return fallbackValue
    }
    return i
}

安装依赖项:

go get -u github.com/gorilla/securecookie
go get -u github.com/joho/godotenv
go get -u github.com/knq/jwt
go get -u github.com/lib/pq
ge get -u github.com/matoous/go-nanoid
go get -u github.com/matryer/way
go get -u golang.org/x/oauth2

我们将会使用 .env 文件来保存密钥和其他配置。请创建这个文件,并保证里面至少包含以下内容:

GITHUB_CLIENT_ID=your_github_client_id
GITHUB_CLIENT_SECRET=your_github_client_secret

我们还要用到的其他环境变量有:

  • PORT:服务器运行的端口,默认值是 3000
  • ORIGIN:你的域名,默认值是 http://localhost:3000/。我们也可以在这里指定端口。
  • DATABASE_URL:Cockroach 数据库的地址。默认值是 postgresql://[email protected]:26257/messenger?sslmode=disable
  • HASH_KEY:用于为 cookie 签名的密钥。没错,我们会使用已签名的 cookie 来确保安全。
  • JWT_KEY:用于签署 JSON 网络令牌 Web Token 的密钥。

因为代码中已经设定了默认值,所以你也不用把它们写到 .env 文件中。

在读取配置并连接到数据库之后,我们会创建一个 OAuth 配置。我们会使用 ORIGIN 信息来构建回调 URL(就和我们在 GitHub 页面上注册的一样)。我们的数据范围设置为 “read:user”。这会允许我们读取公开的用户信息,这里我们只需要他的用户名和头像就够了。然后我们会初始化 cookie 和 JWT 签名器。定义一些端点并启动服务器。

在实现 HTTP 处理程序之前,让我们编写一些函数来发送 HTTP 响应。

func respond(w http.ResponseWriter, v interface{}, statusCode int) {
    b, err := json.Marshal(v)
    if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not marshal response: %v", err))
        return
    }
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json; charset=utf-8")
    w.WriteHeader(statusCode)
    w.Write(b)
}

func respondError(w http.ResponseWriter, err error) {
    log.Println(err)
    http.Error(w, http.StatusText(http.StatusInternalServerError), http.StatusInternalServerError)
}

第一个函数用来发送 JSON,而第二个将错误记录到控制台并返回一个 500 Internal Server Error 错误信息。

OAuth 开始

所以,用户点击写着 “Access with GitHub” 的链接。该链接指向 /api/oauth/github,这将会把用户重定向到 github。

func githubOAuthStart(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    state, err := gonanoid.Nanoid()
    if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not generte state: %v", err))
        return
    }

    stateCookieValue, err := cookieSigner.Encode("state", state)
    if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not encode state cookie: %v", err))
        return
    }

    http.SetCookie(w, &http.Cookie{
        Name:     "state",
        Value:    stateCookieValue,
        Path:     "/api/oauth/github",
        HttpOnly: true,
    })
    http.Redirect(w, r, githubOAuthConfig.AuthCodeURL(state), http.StatusTemporaryRedirect)
}

OAuth2 使用一种机制来防止 CSRF 攻击,因此它需要一个“状态”(state)。我们使用 Nanoid() 来创建一个随机字符串,并用这个字符串作为状态。我们也把它保存为一个 cookie。

OAuth 回调

一旦用户授权我们访问他的个人信息,他将会被重定向到这个端点。这个 URL 的查询字符串上将会包含状态(state)和授权码(code): /api/oauth/github/callback?state=&code=

const jwtLifetime = time.Hour * 24 * 14

type GithubUser struct {
    ID        int     `json:"id"`
    Login     string  `json:"login"`
    AvatarURL *string `json:"avatar_url,omitempty"`
}

type User struct {
    ID        string  `json:"id"`
    Username  string  `json:"username"`
    AvatarURL *string `json:"avatarUrl"`
}

func githubOAuthCallback(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    stateCookie, err := r.Cookie("state")
    if err != nil {
        http.Error(w, http.StatusText(http.StatusTeapot), http.StatusTeapot)
        return
    }

    http.SetCookie(w, &http.Cookie{
        Name:     "state",
        Value:    "",
        MaxAge:   -1,
        HttpOnly: true,
    })

    var state string
    if err = cookieSigner.Decode("state", stateCookie.Value, &state); err != nil {
        http.Error(w, http.StatusText(http.StatusTeapot), http.StatusTeapot)
        return
    }

    q := r.URL.Query()

    if state != q.Get("state") {
        http.Error(w, http.StatusText(http.StatusTeapot), http.StatusTeapot)
        return
    }

    ctx := r.Context()

    t, err := githubOAuthConfig.Exchange(ctx, q.Get("code"))
    if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not fetch github token: %v", err))
        return
    }

    client := githubOAuthConfig.Client(ctx, t)
    resp, err := client.Get("https://api.github.com/user")
    if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not fetch github user: %v", err))
        return
    }

    var githubUser GithubUser
    if err = json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&githubUser); err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not decode github user: %v", err))
        return
    }
    defer resp.Body.Close()

    tx, err := db.BeginTx(ctx, nil)
    if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not begin tx: %v", err))
        return
    }

    var user User
    if err = tx.QueryRowContext(ctx, `
        SELECT id, username, avatar_url FROM users WHERE github_id = $1
    `, githubUser.ID).Scan(&user.ID, &user.Username, &user.AvatarURL); err == sql.ErrNoRows {
        if err = tx.QueryRowContext(ctx, `
            INSERT INTO users (username, avatar_url, github_id) VALUES ($1, $2, $3)
            RETURNING id
        `, githubUser.Login, githubUser.AvatarURL, githubUser.ID).Scan(&user.ID); err != nil {
            respondError(w, fmt.Errorf("could not insert user: %v", err))
            return
        }
        user.Username = githubUser.Login
        user.AvatarURL = githubUser.AvatarURL
    } else if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not query user by github ID: %v", err))
        return
    }

    if err = tx.Commit(); err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not commit to finish github oauth: %v", err))
        return
    }

    exp := time.Now().Add(jwtLifetime)
    token, err := jwtSigner.Encode(jwt.Claims{
        Subject:    user.ID,
        Expiration: json.Number(strconv.FormatInt(exp.Unix(), 10)),
    })
    if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not create token: %v", err))
        return
    }

    expiresAt, _ := exp.MarshalText()

    data := make(url.Values)
    data.Set("token", string(token))
    data.Set("expires_at", string(expiresAt))

    http.Redirect(w, r, "/callback?"+data.Encode(), http.StatusTemporaryRedirect)
}

首先,我们会尝试使用之前保存的状态对 cookie 进行解码。并将其与查询字符串中的状态进行比较。如果它们不匹配,我们会返回一个 418 I'm teapot(未知来源)错误。

接着,我们使用授权码生成一个令牌。这个令牌被用于创建 HTTP 客户端来向 GitHub API 发出请求。所以最终我们会向 https://api.github.com/user 发送一个 GET 请求。这个端点将会以 JSON 格式向我们提供当前经过身份验证的用户信息。我们将会解码这些内容,一并获取用户的 ID、登录名(用户名)和头像 URL。

然后我们将会尝试在数据库上找到具有该 GitHub ID 的用户。如果没有找到,就使用该数据创建一个新的。

之后,对于新创建的用户,我们会发出一个将用户 ID 作为主题(Subject)的 JSON 网络令牌,并使用该令牌重定向到前端,查询字符串中一并包含该令牌的到期日(Expiration)。

这一 Web 应用也会被用在其他帖子,但是重定向的链接会是 /callback?token=&expires_at=。在那里,我们将会利用 JavaScript 从 URL 中获取令牌和到期日,并通过 Authorization 标头中的令牌以 Bearer token_here 的形式对 /api/auth_user 进行 GET 请求,来获取已认证的身份用户并将其保存到 localStorage。

Guard 中间件

为了获取当前已经过身份验证的用户,我们设计了 Guard 中间件。这是因为在接下来的文章中,我们会有很多需要进行身份认证的端点,而中间件将会允许我们共享这一功能。

type ContextKey struct {
    Name string
}

var keyAuthUserID = ContextKey{"auth_user_id"}

func guard(handler http.HandlerFunc) http.HandlerFunc {
    return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        var token string
        if a := r.Header.Get("Authorization"); strings.HasPrefix(a, "Bearer ") {
            token = a[7:]
        } else if t := r.URL.Query().Get("token"); t != "" {
            token = t
        } else {
            http.Error(w, http.StatusText(http.StatusUnauthorized), http.StatusUnauthorized)
            return
        }

        var claims jwt.Claims
        if err := jwtSigner.Decode([]byte(token), &claims); err != nil {
            http.Error(w, http.StatusText(http.StatusUnauthorized), http.StatusUnauthorized)
            return
        }

        ctx := r.Context()
        ctx = context.WithValue(ctx, keyAuthUserID, claims.Subject)

        handler(w, r.WithContext(ctx))
    }
}

首先,我们尝试从 Authorization 标头或者是 URL 查询字符串中的 token 字段中读取令牌。如果没有找到,我们需要返回 401 Unauthorized(未授权)错误。然后我们将会对令牌中的申明进行解码,并使用该主题作为当前已经过身份验证的用户 ID。

现在,我们可以用这一中间件来封装任何需要授权的 http.handlerFunc,并且在处理函数的上下文中保有已经过身份验证的用户 ID。

var guarded = guard(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    authUserID := r.Context().Value(keyAuthUserID).(string)
})

获取认证用户

func getAuthUser(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    ctx := r.Context()
    authUserID := ctx.Value(keyAuthUserID).(string)

    var user User
    if err := db.QueryRowContext(ctx, `
        SELECT username, avatar_url FROM users WHERE id = $1
    `, authUserID).Scan(&user.Username, &user.AvatarURL); err == sql.ErrNoRows {
        http.Error(w, http.StatusText(http.StatusTeapot), http.StatusTeapot)
        return
    } else if err != nil {
        respondError(w, fmt.Errorf("could not query auth user: %v", err))
        return
    }

    user.ID = authUserID

    respond(w, user, http.StatusOK)
}

我们使用 Guard 中间件来获取当前经过身份认证的用户 ID 并查询数据库。

这一部分涵盖了后端的 OAuth 流程。在下一篇帖子中,我们将会看到如何开始与其他用户的对话。


via: https://nicolasparada.netlify.com/posts/go-messenger-oauth/

作者:Nicolás Parada 选题:lujun9972 译者:PsiACE 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

当你想要争论代码复杂性时,Pylint 是你的朋友。

 title= in VIM")

Pylint 是更高层级的 Python 样式强制程序。而 flake8black 检查的是“本地”样式:换行位置、注释的格式、发现注释掉的代码或日志格式中的错误做法之类的问题。

默认情况下,Pylint 非常激进。它将对每样东西都提供严厉的意见,从检查是否实际实现声明的接口到重构重复代码的可能性,这对新用户来说可能会很多。一种温和地将其引入项目或团队的方法是先关闭所有检查器,然后逐个启用检查器。如果你已经在使用 flake8、black 和 mypy,这尤其有用:Pylint 有相当多的检查器和它们在功能上重叠。

但是,Pylint 独有之处之一是能够强制执行更高级别的问题:例如,函数的行数或者类中方法的数量。

这些数字可能因项目而异,并且可能取决于开发团队的偏好。但是,一旦团队就参数达成一致,使用自动工具强制化这些参数非常有用。这是 Pylint 闪耀的地方。

配置 Pylint

要以空配置开始,请将 .pylintrc 设置为

[MESSAGES CONTROL]

disable=all

这将禁用所有 Pylint 消息。由于其中许多是冗余的,这是有道理的。在 Pylint 中,message 是一种特定的警告。

你可以通过运行 pylint 来确认所有消息都已关闭:

$ pylint <my package>

通常,向 pylint 命令行添加参数并不是一个好主意:配置 pylint 的最佳位置是 .pylintrc。为了使它做一些有用的事,我们需要启用一些消息。

要启用消息,在 .pylintrc 中的 [MESSAGES CONTROL] 下添加

enable=<message>,
       ...

对于看起来有用的“消息”(Pylint 称之为不同类型的警告)。我最喜欢的包括 too-many-linestoo-many-argumentstoo-many-branches。所有这些会限制模块或函数的复杂性,并且无需进行人工操作即可客观地进行代码复杂度测量。

检查器消息的来源:每条消息只属于一个检查器。许多最有用的消息都在设计检查器下。默认数字通常都不错,但要调整最大值也很简单:我们可以在 .pylintrc 中添加一个名为 DESIGN 的段。

[DESIGN]
max-args=7
max-locals=15

另一个有用的消息来源是“重构”检查器。我已启用一些最喜欢的消息有 consider-using-dict-comprehensionstop-iteration-return(它会查找正确的停止迭代的方式是 return 而使用了 raise StopIteration 的迭代器)和 chained-comparison,它将建议使用如 1 <= x < 5,而不是不太明显的 1 <= x && 5 > 5 的语法。

最后是一个在性能方面消耗很大的检查器,但它非常有用,就是 similarities。它会查找不同部分代码之间的复制粘贴来强制执行“不要重复自己”(DRY 原则)。它只启用一条消息:duplicate-code。默认的 “最小相似行数” 设置为 4。可以使用 .pylintrc 将其设置为不同的值。

[SIMILARITIES]
min-similarity-lines=3

Pylint 使代码评审变得简单

如果你厌倦了需要指出一个类太复杂,或者两个不同的函数基本相同的代码评审,请将 Pylint 添加到你的持续集成配置中,并且只需要对项目复杂性准则的争论一次就行。


via: https://opensource.com/article/19/10/python-pylint-introduction

作者:Moshe Zadka 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

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基于 .NET 的 xUnit.net 测试框架,开发一款自动猫门的逻辑,让门在白天开放,夜间锁定。

在本系列的第一篇文章中,我演示了如何使用设计的故障来确保代码中的预期结果。在第二篇文章中,我将继续开发示例项目:一款自动猫门,该门在白天开放,夜间锁定。

在此提醒一下,你可以按照此处的说明使用 .NET 的 xUnit.net 测试框架。

关于白天时间

回想一下,测试驱动开发(TDD)围绕着大量的单元测试。

第一篇文章中实现了满足 Given7pmReturnNighttime 单元测试期望的逻辑。但还没有完,现在,你需要描述当前时间大于 7 点时期望发生的结果。这是新的单元测试,称为 Given7amReturnDaylight

       [Fact]
       public void Given7amReturnDaylight()
       {
           var expected = "Daylight";
           var actual = dayOrNightUtility.GetDayOrNight();
           Assert.Equal(expected, actual);
       }

现在,新的单元测试失败了(越早失败越好!):

Starting test execution, please wait...
[Xunit.net 00:00:01.23] unittest.UnitTest1.Given7amReturnDaylight [FAIL]
Failed unittest.UnitTest1.Given7amReturnDaylight
[...]

期望接收到字符串值是 Daylight,但实际接收到的值是 Nighttime

分析失败的测试用例

经过仔细检查,代码本身似乎已经出现问题。 事实证明,GetDayOrNight 方法的实现是不可测试的!

看看我们面临的核心挑战:

  1. GetDayOrNight 依赖隐藏输入。

dayOrNight 的值取决于隐藏输入(它从内置系统时钟中获取一天的时间值)。

  1. GetDayOrNight 包含非确定性行为。

从系统时钟中获取到的时间值是不确定的。(因为)该时间取决于你运行代码的时间点,而这一点我们认为这是不可预测的。

  1. GetDayOrNight API 的质量差。

该 API 与具体的数据源(系统 DateTime)紧密耦合。

  1. GetDayOrNight 违反了单一责任原则。

该方法实现同时使用和处理信息。优良作法是一种方法应负责执行一项职责。

  1. GetDayOrNight 有多个更改原因。

可以想象内部时间源可能会更改的情况。同样,很容易想象处理逻辑也将改变。这些变化的不同原因必须相互隔离。

  1. 当(我们)尝试了解 GetDayOrNight 行为时,会发现它的 API 签名不足。

最理想的做法就是通过简单的查看 API 的签名,就能了解 API 预期的行为类型。

  1. GetDayOrNight 取决于全局共享可变状态。

要不惜一切代价避免共享的可变状态!

  1. 即使在阅读源代码之后,也无法预测 GetDayOrNight 方法的行为。

这是一个严重的问题。通过阅读源代码,应该始终非常清晰,系统一旦开始运行,便可以预测出其行为。

失败背后的原则

每当你遇到工程问题时,建议使用久经考验的 分而治之 divide and conquer 策略。在这种情况下,遵循 关注点分离 separation of concerns 的原则是一种可行的方法。

关注点分离(SoC)是一种用于将计算机程序分为不同模块的设计原理,以便每个模块都可以解决一个关注点。关注点是影响计算机程序代码的一组信息。关注点可以和要优化代码的硬件的细节一样概括,也可以和要实例化的类的名称一样具体。完美体现 SoC 的程序称为模块化程序。

出处

GetDayOrNight 方法应仅与确定日期和时间值表示白天还是夜晚有关。它不应该与寻找该值的来源有关。该问题应留给调用客户端。

必须将这个问题留给调用客户端,以获取当前时间。这种方法符合另一个有价值的工程原理—— 控制反转 inversion of control 。Martin Fowler 在这里详细探讨了这一概念。

框架的一个重要特征是用户定义的用于定制框架的方法通常来自于框架本身,而不是从用户的应用程序代码调用来的。该框架通常在协调和排序应用程序活动中扮演主程序的角色。控制权的这种反转使框架有能力充当可扩展的框架。用户提供的方法为框架中的特定应用程序量身制定泛化算法。

Ralph Johnson and Brian Foote

重构测试用例

因此,代码需要重构。摆脱对内部时钟的依赖(DateTime 系统实用程序):

 DateTime time = new DateTime();

删除上述代码(在你的文件中应该是第 7 行)。通过将输入参数 DateTime 时间添加到 GetDayOrNight 方法,进一步重构代码。

这是重构的类 DayOrNightUtility.cs

using System;

namespace app {
   public class DayOrNightUtility {
       public string GetDayOrNight(DateTime time) {
           string dayOrNight = "Nighttime";
           if(time.Hour >= 7 && time.Hour < 19) {
               dayOrNight = "Daylight";
           }
           return dayOrNight;
       }
   }
}

重构代码需要更改单元测试。 需要准备 nightHourdayHour 的测试数据,并将这些值传到GetDayOrNight 方法中。 以下是重构的单元测试:

using System;
using Xunit;
using app;

namespace unittest
{
   public class UnitTest1
   {
       DayOrNightUtility dayOrNightUtility = new DayOrNightUtility();
       DateTime nightHour = new DateTime(2019, 08, 03, 19, 00, 00);
       DateTime dayHour = new DateTime(2019, 08, 03, 07, 00, 00);

       [Fact]
       public void Given7pmReturnNighttime()
       {
           var expected = "Nighttime";
           var actual = dayOrNightUtility.GetDayOrNight(nightHour);
           Assert.Equal(expected, actual);
       }

       [Fact]
       public void Given7amReturnDaylight()
       {
           var expected = "Daylight";
           var actual = dayOrNightUtility.GetDayOrNight(dayHour);
           Assert.Equal(expected, actual);
       }

   }
}

经验教训

在继续开发这种简单的场景之前,请先回顾复习一下本次练习中所学到的东西。

运行无法测试的代码,很容易在不经意间制造陷阱。从表面上看,这样的代码似乎可以正常工作。但是,遵循测试驱动开发(TDD)的实践(首先描述期望结果,然后才描述实现),暴露了代码中的严重问题。

这表明 TDD 是确保代码不会太凌乱的理想方法。TDD 指出了一些问题区域,例如缺乏单一责任和存在隐藏输入。此外,TDD 有助于删除不确定性代码,并用行为明确的完全可测试代码替换它。

最后,TDD 帮助交付易于阅读、逻辑易于遵循的代码。

在本系列的下一篇文章中,我将演示如何使用在本练习中创建的逻辑来实现功能代码,以及如何进行进一步的测试使其变得更好。


via: https://opensource.com/article/19/9/mutation-testing-example-failure-experimentation

作者:Alex Bunardzic 选题:lujun9972 译者:Morisun029 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

使用事先设计好的故障以确保你的代码达到预期的结果,并遵循 .NET xUnit.net 测试框架来进行测试。

在变异测试是 TDD 的演变 一文中,我谈到了迭代的力量。在可度量的测试中,迭代能够保证找到问题的解决方案。在那篇文章中,我们讨论了迭代法帮助确定实现计算给定数字平方根的代码。

我还演示了最有效的方法是找到可衡量的目标或测试,然后以最佳猜测值开始迭代。正如所预期的,第一次测试通常会失败。因此,必须根据可衡量的目标或测试对失败的代码进行完善。根据运行结果,对测试值进行验证或进一步加以完善。

在此模型中,学习获得解决方案的唯一方法是反复失败。这听起来有悖常理,但它确实有效。

按照这种分析,本文探讨了在构建包含某些依赖项的解决方案时使用 DevOps 的最佳方法。第一步是编写一个预期结果失败的用例。

依赖性问题是你不能依赖它们

正如 迈克尔·尼加德 Michael Nygard 在《没有终结状态的架构》中机智的表示的那样,依赖问题是一个很大的话题,最好留到另一篇文章中讨论。在这里,你将会看到依赖项给项目带来的一些潜在问题,以及如何利用测试驱动开发(TDD)来避免这些陷阱。

首先,找到现实生活中的一个挑战,然后看看如何使用 TDD 解决它。

谁把猫放出来?

 title=

在敏捷开发环境中,通过定义期望结果开始构建解决方案会很有帮助。通常,在 用户故事 user story 中描述期望结果:

我想使用我的家庭自动化系统(HAS)来控制猫何时可以出门,因为我想保证它在夜间的安全。

现在你已经有了一个用户故事,你需要通过提供一些功能要求(即指定验收标准)来对其进行详细说明。 从伪代码中描述的最简单的场景开始:

场景 1:在夜间关闭猫门

  • 用时钟监测到了晚上的时间
  • 时钟通知 HAS 系统
  • HAS 关闭支持物联网(IoT)的猫门

分解系统

开始构建之前,你需要将正在构建的系统(HAS)进行分解(分解为依赖项)。你必须要做的第一件事是识别任何依赖项(如果幸运的话,你的系统没有依赖项,这将会更容易,但是,这样的系统可以说不是非常有用)。

从上面的简单场景中,你可以看到所需的业务成果(自动控制猫门)取决于对夜间情况监测。这种依赖性取决于时钟。但是时钟是无法区分白天和夜晚的。需要你来提供这种逻辑。

正在构建的系统中的另一个依赖项是能够自动访问猫门并启用或关闭它。该依赖项很可能取决于具有 IoT 功能的猫门提供的 API。

依赖管理面临快速失败

为了满足依赖项,我们将构建确定当前时间是白天还是晚上的逻辑。本着 TDD 的精神,我们将从一个小小的失败开始。

有关如何设置此练习所需的开发环境和脚手架的详细说明,请参阅我的上一篇文章。我们将重用相同的 NET 环境和 xUnit.net 框架。

接下来,创建一个名为 HAS(“家庭自动化系统”)的新项目,创建一个名为 UnitTest1.cs 的文件。在该文件中,编写第一个失败的单元测试。在此单元测试中,描述你的期望结果。例如,当系统运行时,如果时间是晚上 7 点,负责确定是白天还是夜晚的组件将返回值 Nighttime

这是描述期望值的单元测试:

using System;
using Xunit;

namespace unittest
{
   public class UnitTest1
   {
       DayOrNightUtility dayOrNightUtility = new DayOrNightUtility();

       [Fact]
       public void Given7pmReturnNighttime()
       {
           var expected = "Nighttime";
           var actual = dayOrNightUtility.GetDayOrNight();
           Assert.Equal(expected, actual);
       }
   }
}

至此,你可能已经熟悉了单元测试的结构。快速复习一下:在此示例中,通过给单元测试一个描述性名称Given7pmReturnNighttime 来描述期望结果。然后,在单元测试的主体中,创建一个名为 expected 的变量,并为该变量指定期望值(在该示例中,值为 Nighttime)。然后,为实际值指定一个 actual(在组件或服务处理一天中的时间之后可用)。

最后,通过断言期望值和实际值是否相等来检查是否满足期望结果:Assert.Equal(expected, actual)

你还可以在上面的列表中看到名为 dayOrNightUtility 的组件或服务。该模块能够接收消息GetDayOrNight,并且返回 string 类型的值。

同样,本着 TDD 的精神,描述的组件或服务还尚未构建(仅为了后面说明在此进行描述)。构建这些是由所描述的期望结果来驱动的。

app 文件夹中创建一个新文件,并将其命名为 DayOrNightUtility.cs。将以下 C# 代码添加到该文件中并保存:

using System;

namespace app {
   public class DayOrNightUtility {
       public string GetDayOrNight() {
           string dayOrNight = "Undetermined";
           return dayOrNight;
       }
   }
}

现在转到命令行,将目录更改为 unittests 文件夹,然后运行:

[Xunit.net 00:00:02.33] unittest.UnitTest1.Given7pmReturnNighttime [FAIL]
Failed unittest.UnitTest1.Given7pmReturnNighttime
[...]

恭喜,你已经完成了第一个失败的单元测试。单元测试的期望结果是 DayOrNightUtility 方法返回字符串 Nighttime,但相反,它返回是 Undetermined

修复失败的单元测试

修复失败的测试的一种快速而粗略的方法是将值 Undetermined 替换为值 Nighttime 并保存更改:

using System;

namespace app {
   public class DayOrNightUtility {
       public string GetDayOrNight() {
           string dayOrNight = "Nighttime";
           return dayOrNight;
       }
   }
}

现在运行,成功了。

Starting test execution, please wait...

Total tests: 1. Passed: 1. Failed: 0. Skipped: 0.
Test Run Successful.
Test execution time: 2.6470 Seconds

但是,对值进行硬编码基本上是在作弊,最好为 DayOrNightUtility 方法赋予一些智能。修改 GetDayOrNight 方法以包括一些时间计算逻辑:

public string GetDayOrNight() {
    string dayOrNight = "Daylight";
    DateTime time = new DateTime();
    if(time.Hour < 7) {
        dayOrNight = "Nighttime";
    }
    return dayOrNight;
}

该方法现在从系统获取当前时间,并与 Hour 比较,查看其是否小于上午 7 点。如果小于,则处理逻辑将 dayOrNight 字符串值从 Daylight 转换为 Nighttime。现在,单元测试通过。

测试驱动解决方案的开始

现在,我们已经开始了基本的单元测试,并为我们的时间依赖项提供了可行的解决方案。后面还有更多的测试案例需要执行。

在下一篇文章中,我将演示如何对白天时间进行测试以及如何在整个过程中利用故障。


via: https://opensource.com/article/19/9/mutation-testing-example-tdd

作者:Alex Bunardzic 选题:lujun9972 译者:Morisun029 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出